怎么用Python爬虫获取链家网
故事开始的时候，我是一个对房地产行业充满好奇的普通人。我总是想知道更多关于房子的信息，特别是当我打算购买自己的梦想之家时。然而，从报纸和广告上收集信息并不总是足够的，于是我决定使用Python编写一个爬虫来获取链家网上的房屋列表。
准备工作 – 安装依赖库
首先，我需要安装一些Python的依赖库，以便在代码中使用它们。我使用了命令行工具（Terminal）来执行以下命令：
pip install requests BeautifulSoup
这样，我就成功安装了requests和BeautifulSoup库，它们将帮助我处理HTTP请求和解析HTML内容。
编写代码 – 建立连接
接下来，我创建了一个Python文件，开启了我的爬虫之旅。我首先导入必要的库：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
随后，我建立了与链家网的连接：
url = "https://www.lianjia.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
这段代码发送了一个HTTP GET请求，并获取了链家网的HTML内容。我使用BeautifulSoup库来解析这个HTML文档，以便后续提取所需的信息。
解析页面 – 定位房屋列表
既然我已经成功连接到链家网，接下来就是提取房屋列表的部分。我检查了HTML源代码，发现房屋列表位于一个带有特定CSS类名的
元素内：
<div class="house-list" id="house-lst">...</div>
于是，我在代码中使用了合适的选择器来定位该元素：
house_list = soup.find("div", {"class": "house-list"})
通过这个语句，我得到了一个代表房屋列表的对象house_list。现在是时候进一步提取每个房屋的详细信息了。
提取信息 – 循环遍历
我观察了房屋列表的结构，发现每个房屋都包含在一个
元素内，而这些元素具有相同的CSS类名：
<div class="house-item" data-houseid="123456">...</div>
所以，我使用类似的方式来提取每个房屋的信息：
for house_item in house_list.find_all("div", {"class": "house-item"}):
# 在这里处理每个房屋的信息
在循环中，我可以进一步从house_item对象中提取房屋的标题、价格、地址等详细信息，并进行后续处理。
存储数据 – 写入文件
既然我已经成功提取出了房屋的信息，接下来就是将这些数据保存起来，以备将来使用。我选择将数据写入到一个CSV文件中，方便日后导入到Excel或数据库中。
我使用Python内置的csv库来处理CSV文件的读写操作。以下是代码示例：
import csv
with open("houses.csv", "w", newline="") as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerow(["标题", "价格", "地址"]) # 写入表头
for house_item in house_list.find_all("div", {"class": "house-item"}): title = house_item.find("h2").text.strip() price = house_item.find("span", {"class": "price"}).text.strip() address = house_item.find("div", {"class": "address"}).text.strip()
writer.writerow([title, price, address]) # 写入每行数据
通过这段代码，我首先打开了houses.csv文件，并创建了一个CSV写入器。然后，我写入了表头行以及每行房屋的标题、价格和地址。
结束语
就这样，我成功地使用Python爬虫获取了链家网上的房屋信息，并将其保存到CSV文件中。这个爬虫让我能够更方便地浏览、分析和比较各种房屋选项，为我的购房决策提供了有力的支持。
通过这个过程，我深刻体会到了编写爬虫的乐趣和实用性。Python的简洁优雅和丰富的第三方库使得爬取网页数据变得轻而易举。无论是获取房屋信息，还是其他领域的数据抓取，爬虫都能为我们带来便利和洞察力。
希望通过我的分享，你也能够掌握使用Python编写爬虫的基本方法，开启自己的数据探索之旅！
发表于：Python爬虫
2023-10-20
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