前言
驾考不易，天天早起去练车，无论烈日还是下雨，通通都在室外进行，但想要拿证，一定要坚
持不懈的去练车。
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小编就是在一复一日的练习中，终于得到了我人生中以为不可能考证之驾照到手了！
这不？驾照到手了，下一步是需要什么呢？当然是需要车子了啦，为了方便练车上路开，新车
我是不敢上手的，这不小心磕着哪儿了不得心疼洗呢！哈哈哈，所以小编就想着看看有合适的
二手车没得，就有了今天的内容，今天手把手教大家用代码一键下载海量二手车资源，让我来
看看实惠又好用的款式给我爬下来并做一做实现数据可视化展示，挑一挑蛮~
正文
一、运行环境
1）开发环境
版 本： python 3.8 编辑器：pycharm 2022.3.2 requests、parsel >>> pip install requests 或parsel+python安装包 安装教程视频。+pycharm 社区版 专业版 及 激活码免费找我拿即可 。2）模块安装
pip install 模块名 镜像源安装 pip install -i pypi.douban.com/simple/ +模块名
Python 安 装包 安装教程视频 pycharm 社区版 专业版 及 激活码免费找我拿即可 ！
（各种版本的都 有，可以一整套直接分享滴~）
按住键盘 win + r, 输入cmd回车 打开命令行窗口, 在里面输入 pip install 模块名 。二、爬虫基本思路流程: <公式>
1. 明确需求
明确采集网站是什么? https://changsha.taoche.com/all/?page=1&#pagetag
明确采集数据是什么? 车辆基本信息 。
2. 发送请求
模拟浏览器对于url地址发送请求 。
请求链接: https://changsha.taoche.com/all/?page=1&#pagetag
3. 获取数据
获取网页源代码 <服务器返回响应数据> 。
4. 解析数据
提取我们想要的数据内容 5. 保存数据, 把数据内容保存表格 <csv Excel>。
三、代码展示
主程序——
"""
# 导入数据请求模块 <第三方模块, 需要安装 pip install requests>
import requests
# 导入数据解析模块 <第三方模块, 需要安装 pip install parsel>
import parsel
# 导入csv
import csv# open内置函数 --> 创建文件
f = open('data1.csv', mode='w', encoding='utf-8', newline='')
# 调用csv模块里面字典写入DictWriter f文件对象 fieldnames 字段名 <表头>
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['标题''年份','里程','城市','价格','标签','保修','详情页',
])
# 写入表头
csv_writer.writeheader()
"""
1. 发送请求, 模拟浏览器对于url地址发送请求请求链接: https://changsha.taoche.com/all/?page=1
"""
for page in range(1, 51):try:# 请求链接url = f'https://changsha.taoche.com/all/?page={page}'# 模拟浏览器 < headers请求头 >headers = {# User-Agent 用户代理, 表示浏览器基本身份信息'User-Agent': ' Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/101.0.0.0 Safari/537.36'}# 发送请求# 通过requests模块里面get请求方法对于url地址发送请求, 并且携带上headers请求头伪装, 最后用自定义变量名接受返回数据response = requests.get(url=url, headers=headers)# <Response [200]> 响应对象 200 状态码表示请求成功print(response)"""2. 获取数据, 获取网页源代码 <服务器返回响应数据>response.text 获取响应的文本数据 <获取网页源代码>3. 解析数据, 提取我们想要的数据内容解析方法: 都要掌握, 那个方便用那个re : 直接提取字符串数据css : 根据标签属性提取数据内容xpath: 根据标签节点提取数据内容css选择器: 会 1 不会 01. 查看车次信息, 所对应标签位置是什么"""# 转换数据, 把获取到 html字符串数据 <response.text>, 转成可解析对象selector = parsel.Selector(response.text) # <Selector xpath=None data='<html lang="en">\n<head>\n <meta cha...'>print(selector)# 获取所有li标签 --> 获取多个数据, 返回列表lis = selector.css('.Content_left .gongge_ul .li')# for循环遍历, 把列表里面元素一个一个提取出来for li in lis:"""根据具体数据所对应标签进行提取语法规定:get 提取第一个标签数据 字符串getall 提取所有标签数据 列表"""# 标题title = li.css('a.title span::text').get()# 信息info = li.css('.gongge_main p i::text').getall()year = info[0].replace('年', '')# 年份km = info[1].replace('万公里', '') # 里程city = info[2].strip() # 城市# 价格price = li.css('.price .Total::text').get()tag = li.css('.car_tag em::text').get().strip() # 标签label = li.css('.tc_label::text').get() # 是否保修href = li.css('a.title::attr(href)').get() # 详情页dit = {'标题': title,'年份': year,'里程': km,'城市': city,'价格': price,'标签': tag,'保修': label,'详情页': href,}# 写入数据csv_writer.writerow(dit)print(title, year, km, city, price, tag, label, href)except:print('有小bug哦,需要视频学习记得找我哦')
四、效果展示
1）爬虫下载效果
2）保存在excel
3）数据分析可视化
可视化效果只展示小部分，需要的直接滴滴我即可拿数据跟数据的代码等。
二手车年份分布可视化
汽车平牌数量前十
总结
当然了，没有一款车是完美的，多看看的话，总能找到适合自己的车子啦~
今天栗子教大家写的代码就到这里正是结束了呢，想要学习爬虫跟数据分析的小伙伴儿记得赶
紧关注我啦！
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