1、网页分析(获取所有城市列表) citys.py 2、二手房信息 3、main.py 4、以上海闵行为例,house.csv 爬取的内容为 结果表明,上海房价真的是高啊~~ ...
coding utf import requests from fake useragent import UserAgent from bs import BeautifulSoup import json import csv import time 构建请求头 userAgent UserAgent headers user agent : userAgent .Chrome 声明一个列表 ...
2020-03-05 09:52 0 1675 推荐指数:
1、网页分析(获取所有城市列表) citys.py 2、二手房信息 3、main.py 4、以上海闵行为例,house.csv 爬取的内容为 结果表明,上海房价真的是高啊~~ ...
1、爬取链家二手房信息,存入数据库(MySQL)数据来源:链家 2、数据库表结构 3、代码 lianjia.py 4、结果 ...
1、问题描述: 爬取链家深圳全部二手房的详细信息,并将爬取的数据存储到CSV文件中 2、思路分析: (1)目标网址:https://sz.lianjia.com/ershoufang/ (2)代码结构: (3) init(self)初始化函数 · hearders用到 ...
前言 作为一只小白,刚进入Python爬虫领域,今天尝试一下爬取链家的二手房,之前已经爬取了房天下的了,看看链家有什么不同,马上开始。 一、分析观察爬取网站结构 这里以广州链家二手房为例:http://gz.lianjia.com/ershoufang/ 这是第一页,我们看看第二 ...
利用Python相关工具爬取链家二手房中的各房源信息,包含小区名称、户型、装修情况、单价和总价 要求: 1、使用工具:urllib.request(请求)、re(解析)、csv(存储) 2、编程范式:面向对象 3、反反爬机制:利用time和random控制请求频次、伪装请求头 ...
最近在学习数据分析的相关知识,打算找一份数据做训练,于是就打算用Python爬取链家在重庆地区的二手房数据。 链家的页面如下: 爬取代码如下: 链家网站的数据最多只显示100页,所以这里我们爬取各个区域的前100页信息,有的可能没有100页,但并不影响,爬取结果如 ...
# 本文以浦东新区为例--其他区自行举一反三 import requests import pandas as pd import pprint ...
一、大唐二手房 View Code 二、贝壳二手房 View Code 三、链家二手房 View Code 四、实体类 View ...