由于房产采集网站涉及到大量的数据和功能,这里仅提供一个简化版的Python爬虫示例代码,用于抓取房产信息,这个示例代码仅供学习和参考,实际使用时需要根据目标网站的结构进行相应的修改。

(图片来源网络,侵删)
import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_html(url): try: response = requests.get(url) response.raise_for_status() response.encoding = response.apparent_encoding return response.text except Exception as e: print("获取网页失败:", e) def parse_html(html): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') house_list = soup.find_all('div', class_='houseinfo') for house in house_list: title = house.find('a', class_='title').text.strip() price = house.find('span', class_='price').text.strip() area = house.find('span', class_='area').text.strip() print("标题:", title) print("价格:", price) print("面积:", area) print("") def main(): url = "https://www.example.com/houses" # 替换为目标房产网站的URL html = get_html(url) parse_html(html) if __name__ == '__main__': main()
在这个示例中,我们使用了requests
库来获取网页内容,使用BeautifulSoup
库来解析HTML,首先定义了get_html
函数来获取网页源代码,然后定义了parse_html
函数来解析网页并提取房产信息,最后在main
函数中调用这两个函数来完成整个爬虫过程。
这个示例代码仅适用于特定的房产网站结构,实际使用时需要根据目标网站的HTML结构调整代码中的选择器,为了遵守网站的爬虫政策,请确保在合法范围内使用爬虫,不要对目标网站造成过大的访问压力。

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