使用Python爬取58同城长沙二手房信息代码分享

"本资源是关于爬取58同城长沙二手房信息的Python爬虫代码，主要涉及网页数据抓取、数据清洗和数据处理的基础步骤。通过编写爬虫，可以获取到房源的房间数、面积、楼层等关键信息，并将这些信息存储到文件中，为后续的数据分析和可视化提供数据源。" 在给定的代码中，我们可以看到以下几个关键知识点： 1. **Python爬虫基础**：代码使用Python进行编写，通过`urllib`和`urllib2`库来发送HTTP请求并获取网页内容。这两个库是Python中常用的网络请求模块，用于处理URL相关的任务。 2. **编码处理**：考虑到中文字符的编码问题，代码首先设置了默认编码为UTF-8，以确保在处理中文字符串时不会出现乱码。`sys.setdefaultencoding("utf-8")`这行代码虽然不是标准的Python语法，但在某些环境中可能有助于解决编码问题。 3. **BeautifulSoup解析HTML**：`BeautifulSoup`是一个强大的HTML和XML解析库，它可以帮助我们解析网页内容，找到我们需要的信息。在这里，`soup`对象被用来选取和提取`.house-list-wrap>li`选择器匹配的房屋列表元素。 4. **选择器与CSS路径**：`.house-list-wrap>li`是一个CSS选择器，它表示查找类名为`house-list-wrap`的元素下的所有`li`子元素。在HTML结构中，这通常对应于列表项，可能包含了房源的信息。 5. **数据提取**：通过`select`方法，代码可以定位到每个房屋的具体信息，如房间数（room）、面积（area）和楼层（floors）。`span`和`a`标签用于获取特定字段，例如`span`标签中的文本内容，`a`标签则可能包含更详细的信息，如房源的位置。 6. **文件操作**：数据被写入到`addr1`指定的文件中，即`/home/hadoop/58fang-ml-line1.txt`。这表明爬虫抓取的每一条房源信息都将被追加到这个文件的每一行，便于后续的数据处理。 7. **异常处理**：使用`try-except`结构处理可能出现的网络请求错误，确保程序在遇到问题时能继续执行，提高了爬虫的稳定性。 8. **User-Agent伪装**：为了避免被网站识别为机器人而被屏蔽，代码设置了自定义的User-Agent头，模拟浏览器行为。这样可以提高爬虫的成功率。 9. **数据清洗**：尽管代码中没有直接展示数据清洗的过程，但描述中提到在爬取数据后会进行数据清洗，这是数据分析的重要步骤，包括去除异常值、填充缺失值、统一数据格式等。 10. **数据可视化与挖掘**：最后，数据会被用于数据可视化和挖掘操作，这可能包括使用Python的matplotlib、seaborn或pandas等库创建图表，以及利用机器学习库如scikit-learn进行预测分析。 总结来说，这段代码是一个基础的网络爬虫示例，主要用于从58同城的长沙二手房页面抓取房源信息，然后进行数据处理，为后续的数据分析和可视化提供基础数据。对于想要学习Python爬虫和数据分析的初学者来说，这是一个很好的起点。