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这篇文章主要讲解了“如何通过python抓取二手房价数据”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“如何通过python抓取二手房价数据”吧！
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模块安装
同上次新房一样，这里需要安装以下模块(当然如果已安装就不用再装了)：
# 安装引用模块 pip3 install bs4 pip3 install requests pip3 install lxml pip3 install numpy pip3 install pandas
好了，安装完成后，就可以开始写代码了。至于配置请求头和代理IP地址的代码，上次介绍新房已经说过了，这里不再赘述，下面直接上抓取代码。
二手房价数据对象
在这里我们将二手房的房价信息，创建成一个对象，后续我们只要将获取到的数据保存成对象，再处理就会方便很多。SecHouse 对象代码如下所示：
# 二手房信息对象 class SecHouse(object): def __init__(self, district, area, name, price, desc, pic): self.district = district self.area = area self.price = price self.name = name self.desc = desc self.pic = pic def text(self): return self.district + "," + \ self.area + "," + \ self.name + "," + \ self.price + "," + \ self.desc + "," + \ self.pic
获取二手房价信息并保存
准备好了，下面我们依然以贝壳为例，批量爬取其北京地区二手房数据，并保存到本地。这里我主要想说的是如何抓取数据过程，所以这里依然就保存成最简单的 txt 文本格式。如果想保存到数据库，可以自行修改代码进行保存数据库处理。
获取区县信息
我们在抓取二手房信息时，肯定想知道这个房源所在地区，所以这里我写了个方法把北京市所有区县信息抓取下来，并临时保存至列表变量里，以备后续程序中使用，代码如下：
# 获取区县信息 def get_districts(): # 请求 URL url = 'https://bj.ke.com/xiaoqu/' headers = create_headers() # 请求获取数据 response = requests.get(url, timeout=10, headers=headers) html = response.content root = etree.HTML(html) # 处理数据 elements = root.xpath('///div[3]/div[1]/dl[2]/dd/div/div/a') en_names = list() ch_names = list() # 循环处理对象 for element in elements: link = element.attrib['href'] en_names.append(link.split('/')[-2]) ch_names.append(element.text) # 打印区县英文和中文名列表 for index, name in enumerate(en_names): chinese_city_district_dict[name] = ch_names[index] return en_names获取地区板块
除了上面要获取区县信息，我们还应该获取比区县更小的板块区域信息，同样的区县内，不同板块地区二手房的价格等信息肯定不一样，所以板块对于我们来说也很重要，具有一次参考价值。获取板块信息代码如下：
# 获取某个区县下所有板块信息 def get_areas(district): # 请求的 URL page = "http://bj.ke.com/xiaoqu/{0}".format(district) # 板块列表定义 areas = list() try: headers = create_headers() response = requests.get(page, timeout=10, headers=headers) html = response.content root = etree.HTML(html) # 获取标签信息 links = root.xpath('//div[3]/div[1]/dl[2]/dd/div/div[2]/a') # 针对list进行处理 for link in links: relative_link = link.attrib['href'] # 最后"/"去掉 relative_link = relative_link[:-1] # 获取最后一节信息 area = relative_link.split("/")[-1] # 去掉区县名称,以防止重复 if area != district: chinese_area = link.text chinese_area_dict[area] = chinese_area # 加入板块信息列表 areas.append(area) return areas except Exception as e: print(e)获取二手房信息并保存
# 创建文件准备写入 with open("sechouse.txt", "w", encoding='utf-8') as f: # 定义变量 total_page = 1 # 初始化 list sec_house_list = list() # 获取所有区县信息 districts = get_districts() # 循环处理区县 for district in districts: # 获取某一区县下所有板块信息 arealist = get_areas(district) # 循环遍历所有板块下的小区二手房信息 for area in arealist: # 中文区县 chinese_district = chinese_city_district_dict.get(district, "") # 中文版块 chinese_area = chinese_area_dict.get(area, "") # 请求地址 page = 'http://bj.ke.com/ershoufang/{0}/'.format(area) headers = create_headers() response = requests.get(page, timeout=10, headers=headers) html = response.content # 解析 HTML soup = BeautifulSoup(html, "lxml") # 获取总页数 try: page_box = soup.find_all('div', class_='page-box')[0] matches = re.search('.*data-total-count="(\d+)".*', str(page_box)) # 获取总页数 total_page = int(math.ceil(int(matches.group(1)) / 10)) except Exception as e: print(e) print(total_page) # 设置请求头 headers = create_headers() # 从第一页开始,遍历到最后一页 for i in range(1, total_page + 1): # 请求地址 page = 'http://bj.ke.com/ershoufang/{0}/pg{1}'.format(area,i) print(page) # 获取返回内容 response = requests.get(page, timeout=10, headers=headers) html = response.content soup = BeautifulSoup(html, "lxml") # 获得二手房查询列表 house_elements = soup.find_all('li', class_="clear") # 遍历每条信息 for house_elem in house_elements: # 价格 price = house_elem.find('div', class_="totalPrice") # 标题 name = house_elem.find('div', class_='title') # 描述 desc = house_elem.find('div', class_="houseInfo") # 图片地址 pic = house_elem.find('a', class_="img").find('img', class_="lj-lazy") # 清洗数据 price = price.text.strip() name = name.text.replace("\n", "") desc = desc.text.replace("\n", "").strip() pic = pic.get('data-original').strip() # 保存二手房对象 sec_house = SecHouse(chinese_district, chinese_area, name, price, desc, pic) print(sec_house.text()) sec_house_list.append(sec_house) # 循环遍历将信息写入 txt for sec_house in sec_house_list: f.write(sec_house.text() + "\n")到这里代码就写好了，现在我们就可以通过命令 python sechouse.py 运行代码进行数据抓取了。抓取的结果我们可以打开当前目录下 sechouse.txt 文件查看，结果如下图所示：
感谢各位的阅读，以上就是“如何通过python抓取二手房价数据”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对如何通过python抓取二手房价数据这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
