爬取安居客二手房网站数据(实例讲解 实例讲解) python爬取安居客二手房网站数据 下面小编就为大家带来一篇python爬取安居客二手房网站数据(实例讲解)。小编觉得挺不错的，现在就分享给大 家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧 是小打小闹 哈哈，现在开始正式进行爬虫书写首先，需要分析一下要爬取的网站的结构：作为一名河南的学生，那就看看郑州的二手房信 息吧！ 在上面这个页面中，我们可以看到一条条的房源信息，从中我们发现了什么，发现了连郑州的二手房都是这么的贵，作为即将 毕业的学生狗惹不起啊惹不起 还是正文吧！！！由上可以看到网页一条条的房源信息，点击进去后就会发现： 房源的详细信息。OK！那么我们要干嘛呢，就是把郑州这个地区的二手房房源信息都能拿到手，可以保存到数据库中，用来 

干嘛呢，作为一个地理人，还是有点用处的，这次就不说了好，正式开始，首先我采用python3.6 中的 requests，BeautifulSoup模块来进行爬取页面，首先由requests模块进行请求： # 网页的请求头 header = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.113 Safari/537.36' } # url链接 url = 'https://zhengzhou.anjuke.com/sale/' response = requests.get(url, headers=header) print(response.text) 执行后就会得到这个网站的html代码了 以得到每个房源都在class="list-item"的 li 标签中，那么我们就可以根据BeautifulSoup包进行提取 通过分析可 # 通过BeautifulSoup进行解析出每个房源详细列表并进行打印 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') result_li = soup.find_all('li', {'class': 'list-item'}) for i in result_li: print(i) 通过打印就能进一步减少了code量，好，继续提取 # 通过BeautifulSoup进行解析出每个房源详细列表并进行打印 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') result_li = soup.find_all('li', {'class': 'list-item'}) # 进行循环遍历其中的房源详细列表 for i in result_li: # 由于BeautifulSoup传入的必须为字符串，所以进行转换 page_url = str(i) soup = BeautifulSoup(page_url, 'html.parser') # 由于通过class解析的为一个列表，所以只需要第一个参数 result_href = soup.find_all('a', {'class': 'houseListTitle'})[0] print(result_href.attrs['href']) 这样，我们就能看到一个个的url了，是不是很喜欢 

好了，按正常的逻辑就要进入页面开始分析详细页面了，但是爬取完后如何进行下一页的爬取呢所以，我们就需要先分析该页 面是否有下一页 同样的方法就可以发现下一页同样是如此的简单，那么咱们就可以还是按原来的配方原来的味道继续 # 进行下一页的爬取 result_next_page = soup.find_all('a', {'class': 'aNxt'}) if len(result_next_page) != 0: print(result_next_page[0].attrs['href']) else: print('没有下一页了') 因为当存在下一页的时候，网页中就是一个a标签，如果没有的话，就会成为i标签了，所以这样的就行，因此，我们就能完善 一下，将以上这些封装为一个函数 import requests from bs4 import BeautifulSoup # 网页的请求头 header = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.113 Safari/537.36' } def get_page(url): response = requests.get(url, headers=header) # 通过BeautifulSoup进行解析出每个房源详细列表并进行打印 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') result_li = soup.find_all('li', {'class': 'list-item'}) # 进行下一页的爬取 result_next_page = soup.find_all('a', {'class': 'aNxt'}) if len(result_next_page) != 0: # 函数进行递归 get_page(result_next_page[0].attrs['href']) else: print('没有下一页了') # 进行循环遍历其中的房源详细列表 for i in result_li: # 由于BeautifulSoup传入的必须为字符串，所以进行转换 page_url = str(i) soup = BeautifulSoup(page_url, 'html.parser') # 由于通过class解析的为一个列表，所以只需要第一个参数 result_href = soup.find_all('a', {'class': 'houseListTitle'})[0] # 先不做分析，等一会进行详细页面函数完成后进行调用 print(result_href.attrs['href']) if __name__ == '__main__': # url链接 url = 'https://zhengzhou.anjuke.com/sale/' # 页面爬取函数调用 get_page(url) 好了，那么咱们就开始详细页面的爬取了 

哎，怎么动不动就要断电了，大学的坑啊，先把结果附上，闲了在补充， import requests from bs4 import BeautifulSoup # 网页的请求头 header = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.113 Safari/537.36' } def get_page(url): response = requests.get(url, headers=header) # 通过BeautifulSoup进行解析出每个房源详细列表并进行打印 soup_idex = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') result_li = soup_idex.find_all('li', {'class': 'list-item'}) # 进行循环遍历其中的房源详细列表 for i in result_li: # 由于BeautifulSoup传入的必须为字符串，所以进行转换 page_url = str(i) soup = BeautifulSoup(page_url, 'html.parser') # 由于通过class解析的为一个列表，所以只需要第一个参数 result_href = soup.find_all('a', {'class': 'houseListTitle'})[0] # 详细页面的函数调用 get_page_detail(result_href.attrs['href']) # 进行下一页的爬取 result_next_page = soup_idex.find_all('a', {'class': 'aNxt'}) if len(result_next_page) != 0: # 函数进行递归 get_page(result_next_page[0].attrs['href']) else: print('没有下一页了') # 进行字符串中空格，换行，tab键的替换及删除字符串两边的空格删除 def my_strip(s): return str(s).replace(" ", "").replace("\n", "").replace("\t", "").strip() # 由于频繁进行BeautifulSoup的使用，封装一下，很鸡肋 def my_Beautifulsoup(response): return BeautifulSoup(str(response), 'html.parser') # 详细页面的爬取 def get_page_detail(url): response = requests.get(url, headers=header) if response.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 标题什么的一大堆，哈哈 result_title = soup.find_all('h3', {'class': 'long-title'})[0] result_price = soup.find_all('span', {'class': 'light info-tag'})[0] result_house_1 = soup.find_all('div', {'class': 'first-col detail-col'}) result_house_2 = soup.find_all('div', {'class': 'second-col detail-col'}) result_house_3 = soup.find_all('div', {'class': 'third-col detail-col'}) soup_1 = my_Beautifulsoup(result_house_1) soup_2 = my_Beautifulsoup(result_house_2) soup_3 = my_Beautifulsoup(result_house_3) result_house_tar_1 = soup_1.find_all('dd') result_house_tar_2 = soup_2.find_all('dd') result_house_tar_3 = soup_3.find_all('dd') ''' 文博公寓，省实验中学，首付只需70万，大三房，诚心卖，价可谈 270万 宇泰文博公寓 金水－花园路－文博东路4号 2010年 普通住宅 3室2厅2卫 140平方米 南北 中层(共32层) 精装修 19285元/m² 81.00万 ''' print(my_strip(result_title.text), my_strip(result_price.text)) print(my_strip(result_house_tar_1[0].text), my_strip(my_Beautifulsoup(result_house_tar_1[1]).find_all('p')[0].text), my_strip(result_house_tar_1[2].text), my_strip(result_house_tar_1[3].text)) print(my_strip(result_house_tar_2[0].text), my_strip(result_house_tar_2[1].text), my_strip(result_house_tar_2[2].text), my_strip(result_house_tar_2[3].text)) print(my_strip(result_house_tar_3[0].text), my_strip(result_house_tar_3[1].text), my_strip(result_house_tar_3[2].text)) if __name__ == '__main__': # url链接 url = 'https://zhengzhou.anjuke.com/sale/' # 页面爬取函数调用 

get_page(url) 由于自己边写博客，边写的代码，所以get_page函数中进行了一些改变，就是下一页的递归调用需要放在函数后面，以及进 行封装了两个函数没有介绍， 而且数据存储到mysql也没有写，所以后期会继续跟进的，thank you!!! 以上这篇python爬取安居客二手房网站数据(实例讲解)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大 家多多支持我们。