python爬取区划代码

### 使用Python编写爬虫程序抓取中国各省GDP数据 为了实现这一目标，可以采用`requests`库来发送HTTP请求并接收网页响应，再利用`BeautifulSoup`解析HTML文档提取所需的数据。下面是一个简单的例子展示如何操作： #### 安装必要的包 首先确保安装了所需的第三方模块： ```bash pip install requests beautifulsoup4 lxml ``` #### 编写爬虫脚本 创建一个新的Python文件作为爬虫入口点，并输入如下代码片段。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_gdp_data(url): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)', } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') provinces = [] gdp_values = [] table_body = soup.find('tbody') # 假设表格中的 tbody 标签包含了所有省份及其 GDP 数据 rows = table_body.find_all('tr')[1:] # 排除表头行 for row in rows: columns = row.find_all('td') province_name = columns[0].text.strip() gdp_value = float(columns[-1].text.replace(',', '').strip()) # 清洗掉千位分隔符 provinces.append(province_name) gdp_values.append(gdp_value) return dict(zip(provinces, gdp_values)) if __name__ == '__main__': url = "http://example.com/china-provincial-gdp-data" # 替换为目标网站的实际URL data = fetch_gdp_data(url) print(data) ``` 这段代码尝试访问指定网址获取页面源码，通过分析HTML结构定位到存储有省级行政区划名称以及对应年度生产总值的位置，最后整理成字典形式返回给调用者[^1]。 请注意，在实际应用过程中可能需要调整CSS选择器路径以适应具体站点的内容布局；此外还需遵循robots协议尊重对方服务器设置的爬取频率限制等规定。

### Python 爬虫链家房源数据抓取教程 #### 准备工作 为了顺利进行链家网站上的房源信息爬取，需先安装必要的库。通常情况下，`requests`用于发送HTTP请求获取网页内容；而`BeautifulSoup`则负责解析HTML文档并提取所需的数据。 ```bash pip install requests beautifulsoup4 lxml ``` #### 获取页面URL 对于分页显示的结果集来说，每一页都有独特的URL模式可以遵循。例如，在成都地区查询二手房时，第i页对应的链接格式如下所示[^2]: - `https://cd.lianjia.com/ershoufang/pg{i}/` 这使得程序能够轻易构建出指向不同页面的URL列表以便后续处理。 #### 发送请求与接收响应 利用`requests.get()`方法来发起GET类型的网络请求，并将返回的内容保存到变量中供下一步分析使用： ```python import requests headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)" } def fetch_page(url): try: response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: return response.text else: print(f"Failed to retrieve page {url}") return None except Exception as e: print(e) return None ``` 此函数会尝试访问给定网址并将服务器回应转换成字符串形式输出。如果遇到错误，则打印异常信息而不是抛出未捕获的异常终止整个应用程序运行。 #### 解析HTML结构 当获得了完整的HTML文本之后，就可以借助于`BeautifulSoup`来进行DOM树遍历查找特定标签内的文字或属性值了。这里列举了一些可能感兴趣的字段作为例子[^3]: | 字段名称 | 描述 | | --- | --- | | 区域 | 所属行政区划 | | 地址 | 物业具体位置描述 | | 总价 | 卖方报价金额 | | ... | 更多细节 | 下面是一个简单的示范代码片段展示如何定位这些元素的位置以及读取出它们所含有的信息： ```python from bs4 import BeautifulSoup def parse_html(html_content): soup = BeautifulSoup(html_content, 'lxml') items = [] for item in soup.select('.sellListContent li'): info_dict = {} title_tag = item.find('div', class_='title').find('a') or '' info_dict['标题'] = title_tag.string.strip() if isinstance(title_tag, Tag) and hasattr(title_tag,'string') else '' address_tags = item.select_one(".address .houseInfo").get_text().split("|") info_dict.update(dict(zip(['户型','面积','朝向'], map(str.strip,address_tags)))) position_info = item.select_one(".flood .positionInfo a") or '' info_dict["地址"] = str(position_info).strip() price_total = item.select_one(".totalPrice span") or '' info_dict["总价"] = float(price_total.string.replace(',','')) * 1e4 unit_price = item.select_one(".unitPrice span") or '' info_dict["单价"] = int(unit_price.attrs.get("data-price", "").replace(",","")) detail_url = item.find('a')['href'] info_dict["详情页"] = f"https://{detail_url}" items.append(info_dict) return items ``` 上述逻辑通过CSS选择器匹配目标节点集合再逐一提取其内部的关键组成部分填充至字典对象里最后汇总形成最终结果数组。 #### 存储采集成果 考虑到实际应用中的需求差异较大，因此关于存储部分并没有给出具体的实现方案。不过一般而言，可以选择将其写入CSV文件、存入数据库亦或是其他任何形式适合长期保存的地方。 ---