【python】爬取链家二手房数据做数据分析【附源码】

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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：

  • 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

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：

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

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import pandas as pd


# 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'")


if __name__ == "__main__":
    main()