爬取房价信息并制作成柱状图XPath，pyecharts

以长沙楼盘为例，看一下它的房价情况如何url = https://cs.newhouse.fang.com/house/s/b91/

一、页面

二、分析页面源代码

我们要获得的数据就是名字和价格，先来分析一下源代码，鼠标右键Inspect，并且打开xpath，第一步，找到需要提取数据的区域，选中定位到代码相应位置，然后右击copy xpath到xpath里面去，可以发现插件中右侧results有一个，就是下面那片黄色的区域，即我们要提取的数据。

好了，网页部分已经了解了，那么接下来就是用代码抓取数据了。

三、代码实现

成果图：

play.py

#!/usr/bin/env python
# _*_ coding: UTF-8 _*_
"""=================================================
@Project -> File    : Operate_system_ModeView_structure -> play.py
@IDE     : PyCharm
@Author  : zihan
@Date    : 2020/5/6 14:59
@Desc    :
================================================="""
import requests
from lxml import etree
from pyecharts.charts import Bar
import pyecharts.options as opts

def getData():
    url = "https://cs.newhouse.fang.com/house/s/b91/"
    headers = {
        'User-Agent': ""
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)  # 发送请求
    data= response.content.decode(encoding='gbk')
    html = etree.HTML(data)

    house_list = html.xpath('//div[@class="nl_con clearfix"]/ul/li')

    names = []
    prices = []
    for i in house_list:
        name = i.xpath('.//div[@class="nlcd_name"]/a/text()')
        price = i.xpath('.//div[@class="nhouse_price"]/span/text()')

        if name != [] and price != []:
            if price != ['价格待定']:
                name = name[0].strip()
                names.append(name)
                price = price[0]
                prices.append(price)
    return names, prices

def main():
    print("main() func is starting...")
    names, prices = getData()
    # print(names)
    # print(prices)
    bar = Bar()
    bar.add_xaxis(names)
    bar.add_yaxis('长沙房价图', prices)
    bar.set_global_opts(
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(
                axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=40),
            ),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="价格（元、平方米）"),
        title_opts=opts.TitleOpts(title="柱状图")
    )
    bar.render('房价图.html')

if __name__ == '__main__':
    main()

好了。