Python爬虫获取房天下全国房价数据

"该资源是关于使用Python编程语言进行网络爬虫，抓取房天下网站上武汉地区的房价信息。此方法同样适用于其他全国各大城市的房价数据获取。" 在这段代码中，作者首先展示了如何获取武汉2021年的新房房价数据，并强调了这种方法可以应用于全国各地的城市。爬虫的基本步骤包括： 1. 观察目标网页：通过浏览器的开发者工具查看网页结构，找到所需数据对应HTML元素的class名称。例如，小区名对应的class是`nlcd_name`，户型对应`house_typeclearfix`，地址对应`address`，房价对应`nhouse_price`。 2. 设置请求URL和Header：URL由基础链接（`https://wuhan.newhouse.fang.com/house/s/b9`）和页码组成，Header中包含`User-Agent`，模拟浏览器发送请求。 3. 编写Python代码：导入必要的库，如`requests`用于HTTP请求，`BeautifulSoup`解析HTML，`openpyxl`处理Excel文件。创建一个新的Excel工作簿，并设置工作表标题为"武汉新房信息"。 4. 定义爬取函数`get_page(page)`：这个函数接收页码作为参数，构造URL并发送GET请求。返回的响应经过解码处理后，用BeautifulSoup解析HTML内容。通过CSS选择器找到包含房源信息的`div`元素，并提取所需字段（小区名、户型、地址、房价）。 5. 数据存储：将获取的数据存储到Excel表格中，每条房源信息作为一个列表`list1`，然后将`list1`添加到工作表的下一行。标题行预先定义为["小区名称","居室和面积","地址","房价"]。 6. 遍历页面：通过循环遍历所有页码，调用`get_page()`函数，抓取每个页面的房价信息，直至达到最后一页。在示例中，页码范围从1到51。 通过这个爬虫程序，用户可以定期更新房天下网站上的房价数据，分析房价趋势，为投资或购房决策提供参考。值得注意的是，实际运行时需要根据实际的网页结构和动态加载情况可能需要调整代码，同时遵守网站的robots.txt协议，确保合法合规地爬取数据。