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项目提示

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项目说明

这是一个用于爬取多个租房网站信息并进行数据分析可视化的Python项目。目前支持以下网站：

• 链家网
• 贝壳找房
• 58同城

功能特点

• 支持多个租房网站数据爬取
• 自动保存为CSV格式
• 可合并多个来源的数据
• 支持自定义爬取页数
• 支持自定义城市
• 提供数据可视化分析功能

环境要求

• Python 3.7+
• 依赖包：requests, beautifulsoup4, pandas, lxml, matplotlib, seaborn, numpy, jieba, wordcloud

参数说明

• --pages: 每个网站爬取的页数，默认为3
• --city: 城市代码，如sz表示深圳，默认为sz

代码

贝壳：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time
import random
from datetime import datetimeclass BeikeRentalScraper:def __init__(self):self.headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36','Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',}self.base_url = 'https://sz.zu.ke.com/zufang/'  # 贝壳深圳租房self.data = []def get_page(self, url):"""获取页面内容"""try:response = requests.get(url, headers=self.headers)response.raise_for_status()return response.textexcept Exception as e:print(f"获取页面失败: {e}")return Nonedef parse_list_page(self, html):"""解析列表页面"""if not html:return []soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')house_items = soup.select('.content__list--item')houses = []for item in house_items:try:# 跳过广告if item.get('class') and 'content__list--item--ad' in item.get('class'):continuetitle_elem = item.select_one('.content__list--item--title a')title = title_elem.text.strip()link = title_elem['href']if not link.startswith('http'):link = 'https://sz.zu.ke.com' + linkdesc = item.select_one('.content__list--item--des').text.strip().replace('\n', ' ')price_elem = item.select_one('.content__list--item-price')price = price_elem.select_one('em').text.strip() + '元/月' if price_elem else '价格未知'# 提取更多信息location = ''area = ''layout = ''desc_parts = desc.split()if len(desc_parts) >= 3:location = desc_parts[0]layout = desc_parts[1] if len(desc_parts) > 1 else ''area = desc_parts[2] if len(desc_parts) > 2 else ''houses.append({'标题': title,'链接': link,'位置': location,'户型': layout,'面积': area,'价格': price,'描述': desc})except Exception as e:print(f"解析房源信息失败: {e}")continuereturn housesdef scrape(self, pages=3):"""爬取指定页数的租房信息"""for page in range(1, pages + 1):print(f"正在爬取第 {page} 页...")url = f"{self.base_url}pg{page}/"html = self.get_page(url)houses = self.parse_list_page(html)self.data.extend(houses)# 添加随机延时，避免被封IPtime.sleep(random.uniform(2, 5))return self.datadef save_to_csv(self, filename=None):"""保存数据到CSV文件"""if not self.data:print("没有数据可保存")returnif filename is None:now = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")filename = f"beike_rental_data_{now}.csv"df = pd.DataFrame(self.data)df.to_csv(filename, index=False, encoding='utf-8-sig')print(f"数据已保存到 {filename}，共 {len(self.data)} 条记录")def main():print("开始爬取贝壳找房租房信息...")scraper = BeikeRentalScraper()scraper.scrape(pages=5)  # 默认爬取20页scraper.save_to_csv("beike_rental_data.csv")print("爬取完成！")if __name__ == "__main__":main() 

58同城：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time
import random
import os
from datetime import datetimeclass RentalScraper:def __init__(self):self.headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36','Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',}self.base_url = 'https://sz.lianjia.com/zufang/'  # 以链家深圳租房为例self.data = []def get_page(self, url):"""获取页面内容"""try:response = requests.get(url, headers=self.headers)response.raise_for_status()return response.textexcept Exception as e:print(f"获取页面失败: {e}")return Nonedef parse_list_page(self, html):"""解析列表页面"""if not html:return []soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')house_items = soup.select('.content__list .content__list--item')houses = []for item in house_items:try:title = item.select_one('.content__list--item--title a').text.strip()link = item.select_one('.content__list--item--title a')['href']if not link.startswith('http'):link = 'https://sz.lianjia.com' + linkdesc = item.select_one('.content__list--item--des').text.strip().replace('\n', ' ').replace(' ', '')price = item.select_one('.content__list--item-price').text.strip()houses.append({'标题': title,'链接': link,'描述': desc,'价格': price})except Exception as e:print(f"解析房源信息失败: {e}")continuereturn housesdef scrape(self, pages=3):"""爬取指定页数的租房信息"""for page in range(1, pages + 1):print(f"正在爬取第 {page} 页...")url = f"{self.base_url}pg{page}/"html = self.get_page(url)houses = self.parse_list_page(html)self.data.extend(houses)# 添加随机延时，避免被封IPtime.sleep(random.uniform(2, 5))return self.datadef save_to_csv(self, filename=None):"""保存数据到CSV文件"""if not self.data:print("没有数据可保存")returnif filename is None:now = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")filename = f"rental_data_{now}.csv"df = pd.DataFrame(self.data)df.to_csv(filename, index=False, encoding='utf-8-sig')print(f"数据已保存到 {filename}，共 {len(self.data)} 条记录")def main():print("开始爬取租房信息...")scraper = RentalScraper()scraper.scrape(pages=20)  # 默认爬取20页scraper.save_to_csv("rental_data.csv")print("爬取完成！")if __name__ == "__main__":main() 

58同城略（点击主页获取）
可视化分析：

可视化分析效果：