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本篇文章給大家分享的是有關Python怎么爬取安居客租房數據并設置排除自己條件以外的數據，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。
前言
小編可能準備去深圳，需要租房子，在網上先查了查，有很多租房軟件，安居客，貝殼等，也向身邊的人問了問，安居客聽到的次數多一些，于是選擇安居客去查看一些租房信息。
在瀏覽過程中，雖然安居客有過濾標簽，按價格，區域，房型，類型這四個來過濾的，但感覺還是不是理想中的信息，而且特別多，看不過來。
所以小編決定使用 python 爬取上面的數據，并自己設置過濾條件，從很多房源中過濾出自己需要的房源，既提高效率，又能找到比較理想的。.
區域因為不太了解每個行政區的范圍，所以不知道每個區域的距離，只選擇某個區又太單一了，不能了解整體，所以區域選擇默認的全部標簽。
一頁有 60 條數據，有 50 頁，可以得到 3000 條數據，這些足夠了，多了也看不過來。
爬蟲的邏輯是不難，從第一頁一直到最后一頁，先爬取每一頁房源鏈接，從爬取房源鏈接中的詳細信息。
主要爬取標題，房屋信息，房屋有的設施，房源概況：
核心代碼如下：
第二個問題就是會遇到驗證碼，可能是點擊字體的，可能是滑塊，很麻煩，所以這個小編是在程序中判斷是否出現驗證碼。
出現驗證碼程序會輸出提示，手動點擊驗證碼后，按回車繼續爬取，在爬取過程中小編只遇到過一次驗證碼。
其他的邏輯比較簡單，感興趣的參考源碼即可。
獲得數據就可以自己設置過濾條件了，因為小編需要知道每條房源在哪里，先構造每條房源的區域：
標簽中如果有【號線】代表有地鐵幾號線，那概況中應該也會提到地鐵要不然讓人懷疑是騙人的，所以以這兩個進行過濾，2000 多條一下就過濾剩下 500 多條：
過濾后一下剩下 200 多條，還是有點多，現在是包含所有區域的：
小編抽取了幾條數據，點開鏈接，大部分還是都能接受。為了點題，現在的我應該表示很傷心。
以上就是Python怎么爬取安居客租房數據并設置排除自己條件以外的數據，小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。
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