本篇文章给大家分享的是有关Python怎么爬取安居客租房数据并设置排除自己条件以外的数据，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

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前言

小编可能准备去深圳，需要租房子，在网上先查了查，有很多租房软件，安居客，贝壳等，也向身边的人问了问，安居客听到的次数多一些，于是选择安居客去查看一些租房信息。

在浏览过程中，虽然安居客有过滤标签，按价格，区域，房型，类型这四个来过滤的，但感觉还是不是理想中的信息，而且特别多，看不过来。

所以小编决定使用 python 爬取上面的数据，并自己设置过滤条件，从很多房源中过滤出自己需要的房源，既提高效率，又能找到比较理想的。.

区域因为不太了解每个行政区的范围，所以不知道每个区域的距离，只选择某个区又太单一了，不能了解整体，所以区域选择默认的全部标签。

一页有 60 条数据，有 50 页，可以得到 3000 条数据，这些足够了，多了也看不过来。

爬虫的逻辑是不难，从第一页一直到最后一页，先爬取每一页房源链接，从爬取房源链接中的详细信息。

主要爬取标题，房屋信息，房屋有的设施，房源概况：

核心代码如下：

第二个问题就是会遇到验证码，可能是点击字体的，可能是滑块，很麻烦，所以这个小编是在程序中判断是否出现验证码。

出现验证码程序会输出提示，手动点击验证码后，按回车继续爬取，在爬取过程中小编只遇到过一次验证码。

其他的逻辑比较简单，感兴趣的参考源码即可。

 数据过滤

获得数据就可以自己设置过滤条件了，因为小编需要知道每条房源在哪里，先构造每条房源的区域：

标签中如果有【号线】代表有地铁几号线，那概况中应该也会提到地铁要不然让人怀疑是骗人的，所以以这两个进行过滤，2000 多条一下就过滤剩下 500 多条：

过滤后一下剩下 200 多条，还是有点多，现在是包含所有区域的：

小编抽取了几条数据，点开链接，大部分还是都能接受。为了点题，现在的我应该表示很伤心。

以上就是Python怎么爬取安居客租房数据并设置排除自己条件以外的数据，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。

本文标题：Python怎么爬取安居客租房数据并设置排除自己条件以外的数据
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