环境介绍：

• Python 3.8
• Pycharm

模块使用:

• requests >>> pip install requests 数据请求模块

• parsel >>> pip install parsel 数据解析模块

• csv 内置模块

实现爬虫思路：

1. 明确需求<采集目标网站、需要的数据有哪些>

2. 发送请求, 对应分析得到url

3. 获取数据, 网页源代码 <比较多, 比较杂乱>

4. 解析数据, 提取我们想要的数据内容 <精简之后, 想要的数据>

5. 保存数据, 保存表格文件

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代码

1. 导入数据请求模块

pip install requests
import requests

2. 导入数据解析模块

pip install parsel
import parsel

3. 导入csv

import csv

f = open('data100.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[
    '标题',
    '小区名字',
    '地段',
    '总价',
    '单价',
    '户型',
    '面积',
    '朝向',
    '装修',
    '楼层',
    '架构',
    '时间',
    '详情页',
])
csv_writer.writeheader()

发送请求, 模拟浏览器对url<网址/链接>, 发送请求 <完成>
1. 链接
2. 模拟浏览器
3. 发送请求

for page in range(1, 101):
    print(f'正在采集第{page}页的数据内容')

 response = requests.get(url=url, headers=headers)
    # <Response [200]> 请求成功
    print(response)
    html_data = response.text```

selector = parsel.Selector(html_data)
# 把所有房源数据标签获取下来
lis = selector.css('.sellListContent li .info')
# 把所有房源数据, 一个一个提取出来
for li in lis:
    # 提取标题
    title = li.css('.title a::text').get()
    # 提取小区和地段
    area_info = li.css('.positionInfo a::text').getall()
    """
    list index out of range 
        area_info[0] --> 
        area_info 

  area_1 = area_info[0]  # 小区名字
        area_2 = area_info[1]  # 地段
        Price = li.css('.totalPrice span::text').get()  # 总价
        unitPrice = li.css('.unitPrice span::text').get()  # 单价
        houseInfo = li.css('.houseInfo::text').get()  # 信息

        if len(houseInfo.split(' | ')) == 7:
            date = houseInfo.split(' | ')[5]  # 时间
        else:
            date = ''

        house_type = houseInfo.split(' | ')[0]  # 户型
        house_area = houseInfo.split(' | ')[1]  # 面积
        face = houseInfo.split(' | ')[2]  # 朝向
        renovation = houseInfo.split(' | ')[3]  # 装修
        fool = houseInfo.split(' | ')[4]  # 楼层
        framework = houseInfo.split(' | ')[-1]  # 架构
        link = li.css('.title a::attr(href)').get()  # 详情页
        dit = {
            '标题': title,
            '小区名字': area_1,
            '地段': area_2,
            '总价': Price,
            '单价': unitPrice,
            '户型': house_type,
            '面积': house_area,
            '朝向': face,
            '装修': renovation,
            '楼层': fool,
            '架构': framework,
            '时间': date,
            '详情页': link,
        }
        csv_writer.writerow(dit)
        print(dit)

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