python爬取二手房网站数据，进行全国房价数据分析

概要

` 提示：这里我们采用PyCharm 2023.2.1

整体架构流程

分析网站
获取网站数据
提取我们想要的数据
保存想要的数据

分析网站

我们打开二手房价网站，例如（58同城:https://quanguo.58.com/ershoufang/?PGTID=0d100000-0221-8af0-e247-a41467723324&ClickID=4）

F12,打开管理员模式，进入查看相应元素，并找到数据接口

打开PyCharm

创建项目编写程序

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

url = 'https://www.58.com/ershoufang/'
response = requests.get(url)
html = response.text
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

tbimg = soup.find_all('table', class_='tbimg')
data = []

for table in tbimg:
    cleft = table.find_all('tr')
    for row in cleft:
         name = row.find('a', class_='t').string
         price = row.find('b').string
         data.append([ name, price])

df = pd.DataFrame(data, columns=['name','price'])
df.to_csv('全国房价信息.csv', index=False, encoding='utf-8')