最近在學習數據分析的相關知識，打算找一份數據做訓練，于是就打算用Python爬取鏈家在重慶地區的二手房數據。

鏈家的頁面如下：

爬取代碼如下：

import requests, json, time
from bs4 import BeautifulSoup
import re, csv
def parse_one_page(url):
    headers={
      'user-agent':'Mozilla/5.0'
    }
    r = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')
    results = soup.find_all(class_="clear LOGCLICKDATA")
    
    for item in results: 
        output = []
        # 從url中獲得區域
        output.append(url.split('/')[-3]) 
        
        # 獲得戶型、面積、朝向等信息，有無電梯的信息可能會有缺失，數據清理可以很方便的處理
        info1 = item.find('div', 'houseInfo').text.replace(' ', '').split('|')
        for t in info1:
            output.append(t)
            
        # 獲得總價
        output.append(item.find('div', 'totalPrice').text)
        
        # 獲得年份信息，如果沒有就為空值
        info2 = item.find('div', 'positionInfo').text.replace(' ', '')
        if info2.find('年') != -1:
            pos = info2.find('年')
            output.append(info2[pos-4:pos])
        else:
            output.append(' ')
        
        # 獲得單價
        output.append(item.find('div', 'unitPrice').text)
        #print(output)
        write_to_file(output)

def write_to_file(content):
    # 參數newline保證輸出到csv后沒有空行
    with open('data.csv', 'a', newline='') as csvfile:
        writer = csv.writer(csvfile)
        #writer.writerow(['Region', 'Garden', 'Layout', 'Area', 'Direction', 'Renovation', 'Elevator', 'Price', 'Year', 'PerPrice'])
        writer.writerow(content)
        
def main(offset):
    regions = ['jiangbei', 'yubei', 'nanan', 'banan', 'shapingba', 'jiulongpo', 'yuzhong', 'dadukou', 'jiangjing', 'fuling',
             'wanzhou', 'hechuang', 'bishan', 'changshou1', 'tongliang', 'beibei']
    for region in regions:
        for i in range(1, offset):
            url = 'https://cq.lianjia.com/ershoufang/' + region + '/pg'+ str(i) + '/'
            html = parse_one_page(url)
            time.sleep(1)
　　　　　print('{} has been writen.'.format(region))

main(101)

鏈家網站的數據最多只顯示100頁，所以這里我們爬取各個區域的前100頁信息，有的可能沒有100頁，但并不影響，爬取結果如下（已經對數據做了一點處理，有問題的數據出現在有無電梯那一列和小區名那一列，只要排個序然后整體移動單元內容即可，年份缺失后面再做處理）：

接下來，我們用Excel的數據透視表簡單看一下數據的數量信息：

從表中我們可以看到，此次共爬取了33225條數據，Elevator這一項有很多數據缺失，Year這一項由于在爬蟲時使用空格代替了空值，所以這一項也存在一些數據缺失。現在有了數據，后面就可以開始對這些數據進行分析了。

參考書籍：

[1]https://germey.gitbooks.io/python3webspider/content/

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python爬取链家二手房数据——重庆地区的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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