本项目用python爬取安居客的二手房数据，包括价格，占地面积等，这里只能爬取二手房的信息，如果需要爬取其他比如商铺写字楼的信息，需要对代码进行一些调整，具体代码如下：
import requests #导入请求库
import csv #导入csv库,用于输出csv文件
from bs4 import BeautifulSoup #导入解析库
#添加请求头，模拟浏览器运行
header = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/61.0.3163.79 Safari/537.36 Maxthon/5.2.6.1000'}
#设置循环，用来翻页获取每一页的数据，一共取20页进行爬取
for i in range(1, 20):
#给出要爬取的页面链接
link = 'https://fz.anjuke.com/sale/p'+str(i)+'/#filtersort'
#发送请求，获得响应体，r.text是响应体也是网页的html代码
r = requests.get(link, headers=header)
#检查响应是否成功，打印响应码
print(i, "页响应状态码:", r.status_code)
#对获得的响应体（网页源代码）进行解析，解析格式为lxml
soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')
#寻找所需内容
house_list = soup.find_all('li', class_="list-item")
#建立csv文件
with open('test.csv', 'a', newline='', encoding='utf-8-sig') as csvfile:
w = csv.writer(csvfile)
w.writerow(('标题', '价格', '均价', '面积', '楼层'))
for house in house_list:
temp = []
name = house.find('div', class_='house-title').a.text.strip()
price = house.find('div', class_='pro-price').contents[1].text.strip()
price_ave = house.find('div', class_='pro-price').contents[2].text.strip()
area = house.find('div', class_='details-item').span.text
floor = house.find('div', class_='details-item').contents[5].text
temp = [name, price, price_ave, area, floor]
print(temp)
#按行写入以上解析数据
w.writerow(temp)
最后输出为csv文件，因为爬取的数据量不大，如果需要爬取大量数据，那么自行连接数据库进行存储。
