Python 依赖模块：

• requests
• parsel
• csv

功能要求：

请求网页

打开开发者工具（ F12或者鼠标右键点击检查 ）选择 notework 查看数据返回的内容。

 通过开发者工具可以看到，网站是静态网页数据，请求url地址是可以直接获取数据内容的。

url = 'https://cs.lianjia.com/ershoufang/'
headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
                      'Chrome/81.0.4044.138 '
                      'Safari/537.36 '
    }
    response = requests.get(url=url, headers=headers)
    print(response.text)

解析数据

网站是静态网页数据，那么就可以直接在开发者工具中 Elements 查看数据在哪

 如上图所示，相关的数据内容都包含在 li 标签里面。通过 parsel 解析库，进行解析提取数据就可以了。

 selector = parsel.Selector(response.text)
    lis = selector.css('.sellListContent li')
    for li in lis:
        # 标题
        title = li.css('.title a::text').get()
        # 地址
        positionInfo = li.css('.positionInfo a::text').getall()

        community = ''
        address = ''
        if len(positionInfo):
            # 小区
            community = positionInfo[0]
            # 地名
            address = positionInfo[1]
        # 房子基本信息
        houseInfo = li.css('.houseInfo::text').get()
        # 房价
        print('数据类型:', type(li.css('.totalPrice span::text').get()))
        txt = li.css('.totalPrice span::text').get()
        Price = ''
        if isinstance(txt, str):
            Price = li.css('.totalPrice span::text').get() + '万'
        # 单价
        print('单价数据类型:', type(li.css('.unitPrice span::text').get()))
        txt = li.css('.unitPrice span::text').get()
        unitPrice = ''
        if isinstance(txt, str):
            unitPrice = li.css('.unitPrice span::text').get().replace('单价', '')
        # 发布信息
        followInfo = li.css('.followInfo::text').get()
        dit = {
            '标题': title,
            '小区': community,
            '地名': address,
            '房子基本信息': houseInfo,
            '房价': Price,
            '单价': unitPrice,
            '发布信息': followInfo,
        }
        print(dit)

保存数据（数据持久化）

使用csv模块，把数据保存到Excel里面

        # 创建文件
        f = open('长沙二手房数据.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
        csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['标题', '小区', '地名', '房子基本信息',
                                                   '房价', '单价', '发布信息'])
        # 写入表头
        csv_writer.writeheader()
        '''
        '''
        csv_writer.writerow(dit)

多页爬取

for page in range(1, 101):
    url = 'https://cs.lianjia.com/ershoufang/'
    downloadLianjia(url)

def downloadLianjia(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
                      'Chrome/81.0.4044.138 '
                      'Safari/537.36 '
    }
    response = requests.get(url=url, headers=headers)
    print(response.text)

    selector = parsel.Selector(response.text)
    lis = selector.css('.sellListContent li')
    for li in lis:
        # 标题
        title = li.css('.title a::text').get()
        # 地址
        positionInfo = li.css('.positionInfo a::text').getall()

        community = ''
        address = ''
        if len(positionInfo):
            # 小区
            community = positionInfo[0]
            # 地名
            address = positionInfo[1]
        # 房子基本信息
        houseInfo = li.css('.houseInfo::text').get()
        # 房价
        print('数据类型:', type(li.css('.totalPrice span::text').get()))
        txt = li.css('.totalPrice span::text').get()
        Price = ''
        if isinstance(txt, str):
            Price = li.css('.totalPrice span::text').get() + '万'
        # 单价
        print('单价数据类型:', type(li.css('.unitPrice span::text').get()))
        txt = li.css('.unitPrice span::text').get()
        unitPrice = ''
        if isinstance(txt, str):
            unitPrice = li.css('.unitPrice span::text').get().replace('单价', '')
        # 发布信息
        followInfo = li.css('.followInfo::text').get()
        dit = {
            '标题': title,
            '小区': community,
            '地名': address,
            '房子基本信息': houseInfo,
            '房价': Price,
            '单价': unitPrice,
            '发布信息': followInfo,
        }
        print(dit)

        # 创建文件
        f = open('长沙二手房数据.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
        csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['标题', '小区', '地名', '房子基本信息',
                                                   '房价', '单价', '发布信息'])
        # 写入表头
        csv_writer.writeheader()
        '''
        '''
        csv_writer.writerow(dit)

效果展示：