爬虫实战（爬取安居客二手房信息-成都天府新区）
环境：python3.6 pycharm bs4库
解析方式：bs4
需求：爬取二手房信息字段（titile,house_type,build_time,area,address,price,unit_price），并将爬取到的数据导出到excel表格中，当然你也可直接存到数据库。
第一步 分析url：
第一页的url如下
第二页的url：
发现url变化很简单，只需要将第几页{p?} 传递进去就可以获得相应的链接
第二步：分析源代码，并选择合适的解析方式。
由于只爬取成都地区的二手房信息，所以比较简单 ，来到这个页面后，拿到源代码：
可以看到每一页的二手房信息都展示在源代码中，并且用li标签分别写入了每一个房屋的信息，我们所需要的字段信息也都在其中。
第三步： 开始爬取
上我写的代码（接触爬虫不久，写的不好，希望各位多多指教！）
import requestsimport bs4import timeimport randomimport pandas as pdimport openpyxlhouse_info=[]for i in range(1,50):url="/sale/tainfuxinqu/p"+str(i)+"/#filtersort"headers = {"user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.87 Safari/537.36"}print("开始爬取安居客平台成都二手房第%s页信息....." %(str(i)))response = requests.get(url=url, headers=headers)#生成bs4对象bsoup=bs4.BeautifulSoup(response.text,'lxml')house_list=bsoup.find_all('li', class_="list-item")for house in house_list:#bs4解析文件titile = house.find('a').text.strip()house_type = house.find('div', class_='details-item').span.textbuid_time = house.find('div', class_='details-item').contents[7].textarea = house.find('div', class_='details-item').contents[3].textaddress = house.find('span', class_='comm-address').text.strip()price = house.find('span', class_='price-det').text.strip()unit_price = house.find('span', class_='unit-price').text.strip()pd1= pd.DataFrame({'titile': titile, 'house_type': house_type, 'build_time': buid_time,'area': area, 'address': address, 'price': price, 'unit_price': unit_price},index=[0])house_info.append(pd1)second=random.randrange(3,5)time.sleep(second)house_info2=pd.concat(house_info)house_info2.to_excel('house_info.xlsx',index=False)
导出到excel，用到了python的一个三方库panads，后面也会详细介绍panads库的用法。整体的代码还是比较简单，所以就不多说了。
爬取结果部分截图，这里就不做数据分析了。
