怎么使用python爬虫爬取二手房数据

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python的数据类型有哪些?

python的数据类型：1. 数字类型，包括int（整型）、long（长整型）和float（浮点型）。2.字符串，分别是str类型和unicode类型。3.布尔型，Python布尔类型也是用于逻辑运算，有两个值：True（真）和False（假）。4.列表，列表是Python中使用最频繁的数据类型，集合中可以放任何数据类型。5. 元组，元组用”()”标识，内部元素用逗号隔开。6. 字典，字典是一种键值对的集合。7. 集合，集合是一个无序的、不重复的数据组合。

一、基本开发环境

Python 3.6

Pycharm

二、相关模块的使用

1、requests

2、parsel

3、csv

安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。

三、python爬虫爬取二手房数据过程

1、请求url地址接获取数据内容

url = 'https://cs.lianjia.com/ershoufang/'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) 
    Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url=url, headers=headers)
print(response.text)

2、解析数据

相关的数据内容都包含在 li 标签里面。通过 parsel 解析库，进行解析提取数据就可以了。

for li in lis:
    # 标题
    title = li.css('.title a::text').get()
    if title:
        # 地址
        positionInfo = li.css('.positionInfo a::text').getall()
        # 小区
        community = positionInfo[0]
        # 地名
        address = positionInfo[1]
        # 房子基本信息
        houseInfo = li.css('.houseInfo::text').get()
        # 房价
        Price = li.css('.totalPrice span::text').get() + '万'
        # 单价
        unitPrice = li.css('.unitPrice span::text').get().replace('单价', '')
        # 发布信息
        followInfo = li.css('.followInfo::text').get()
        dit = {
            '标题': title,
            '小区': community,
            '地名': address,
            '房子基本信息': houseInfo,
            '房价': Price,
            '单价': unitPrice,
            '发布信息': followInfo,
        }
        print(dit)

3、保存数据（数据持久化）

# 创建文件
f = open('二手房数据.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['标题', '小区', '地名', '房子基本信息',
                                           '房价', '单价', '发布信息'])
# 写入表头
csv_writer.writeheader()
''''
''''
csv_writer.writerow(dit)

4、多页爬取

需要for 循环遍历pg的参数 即可多页爬取

# 第二页url地址
url_2 = 'https://cs.lianjia.com/ershoufang/pg2/'
# 第三页url地址
url_3 = 'https://cs.lianjia.com/ershoufang/pg3/'
# 第四页url地址
url_4 = 'for page in range(1, 101):
    url = f'https://cs.lianjia.com/ershoufang/pg{page}/'

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