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
通过分析可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'])
内容版权声明：除非注明，否则皆为本站原创文章。