【python】爬取链家二手房数据做数据分析【附源码】

Yan-英杰 2024-07-09 10:35:03 阅读 50

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https://bbs.csdn.net/topics/617804998

一、前言、

在数据分析和挖掘领域中，网络爬虫是一种常见的工具，用于从网页上收集数据。本文将介绍如何使用 Python 编写简单的网络爬虫程序，从链家网上海二手房页面获取房屋信息，并将数据保存到 Excel 文件中。

二、效果图：

导入需要的库：

<code>requests：用于发送 HTTP 请求和获取网页内容。BeautifulSoup：用于解析 HTML 内容，提取所需信息。pandas：用于数据处理和保存数据到 Excel 文件。

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import pandas as pd

如果出现模块报错

进入控制台输入：建议使用国内镜像源

<code>pip install 模块名称 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

我大致罗列了以下几种国内镜像源：

清华大学

https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

阿里云

https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

豆瓣

https://pypi.douban.com/simple/

百度云

https://mirror.baidu.com/pypi/simple/

中科大

https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

华为云

https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/

腾讯云

https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple/

三、代码分析

首先，我们定义了一个函数 fetch_data(page_number)，用于获取指定页面的房屋信息数据。这个函数会构建对应页数的 URL，并发送 GET 请求获取页面内容。然后，使用 BeautifulSoup 解析页面内容，并提取每个房屋信息的相关数据，如区域、房型、关注人数、单价和总价。最终将提取的数据以字典形式存储在列表中，并返回该列表。

接下来，我们定义了主函数 main()，该函数控制整个爬取和保存数据的流程。在主函数中，我们循环爬取前 10 页的数据，调用 fetch_data(page_number) 函数获取每一页的数据，并将数据追加到列表中。然后，将所有爬取的数据存储在 DataFrame 中，并使用 df.to_excel('lianjia_data.xlsx', index=False) 将数据保存到 Excel 文件中。

最后，在程序的入口处，通过 if __name__ == "__main__": 来执行主函数 main()。

四、详解代码

定义 fetch_data(page_number) 函数：

这个函数接收一个参数 page_number，表示要爬取的页面页数。构建相应页数的 URL，并发送 GET 请求获取页面内容。使用 BeautifulSoup 解析页面内容，并提取每个房屋信息的相关数据，如区域、房型、关注人数、单价和总价。将提取的数据以字典形式存储在 rows 列表中，并返回该列表。

# 收集单页数据 xpanx.com

def fetch_data(page_number):

url = f"https://sh.lianjia.com/ershoufang/pg{page_number}/"

response = requests.get(url)

if response.status_code != 200:

print("请求失败")

return []

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

rows = []

for house_info in soup.find_all("li", {"class": "clear LOGVIEWDATA LOGCLICKDATA"}):

row = {}

# 使用您提供的类名来获取数据 xpanx.com

row['区域'] = house_info.find("div", {"class": "positionInfo"}).get_text() if house_info.find("div", {

"class": "positionInfo"}) else None

row['房型'] = house_info.find("div", {"class": "houseInfo"}).get_text() if house_info.find("div", {

"class": "houseInfo"}) else None

row['关注'] = house_info.find("div", {"class": "followInfo"}).get_text() if house_info.find("div", {

"class": "followInfo"}) else None

row['单价'] = house_info.find("div", {"class": "unitPrice"}).get_text() if house_info.find("div", {

"class": "unitPrice"}) else None

row['总价'] = house_info.find("div", {"class": "priceInfo"}).get_text() if house_info.find("div", {

"class": "priceInfo"}) else None

rows.append(row)

return rows

# 主函数

def main():

all_data = []

for i in range(1, 11): # 爬取前10页数据作为示例

print(f"正在爬取第{i}页...")

all_data += fetch_data(i)

# 保存数据到Excel xpanx.com

df = pd.DataFrame(all_data)

df.to_excel('lianjia_data.xlsx', index=False)

print("数据已保存到 'lianjia_data.xlsx'")

定义 main() 函数：

在主函数中循环爬取前 10 页的数据，调用 fetch_data(page_number) 函数获取每一页的数据，并将数据追加到 all_data 列表中。将所有爬取的数据存储在 DataFrame 中。最后使用 df.to_excel('lianjia_data.xlsx', index=False) 将数据保存到名为 lianjia_data.xlsx 的 Excel 文件中。

五、完整代码

这段代码的主要流程是通过循环遍历页面页数，调用 fetch_data(page_number) 函数爬取每一页的数据，并将数据保存到 Excel 文件中。整体上，这个程序完成了以下几个主要功能：

发送 HTTP 请求并获取网页内容。使用 BeautifulSoup 解析 HTML 内容，提取所需信息。将提取的数据存储在列表中。将列表数据转换为 DataFrame。将 DataFrame 数据保存到 Excel 文件中。