Question

我需要进行一些房地产市场研究，为此需要价格以及新房的其他价值。

所以我的想法是进入获得信息的网站。转到Main-Search-Site并抓取所有RealEstateID，这些RealEstateID会将我直接导航到我可以在其中每个房子的单个页面，然后提取我需要的信息。现在，我获得了每个房屋所需的所有数据，但与print()中的原始数据一样。我想将所有内容保存在.csv文件中，而我的方法是使用字典文件。既然对Python来说我很安静，那么如果您能帮助我并向我解释我的错误，那就太好了。

csv.file最终应如下所示：

IDS Price  Size District  Flattyp  Rooms
123  1200  250  Hollywood  good     4
253  25       Beverly Hills bad     2
952

代码：

res = requests.get('https://www.immobilienscout24.de/Suche/S-T/Wohnung-Kauf/Nordrhein-Westfalen/Duesseldorf/-/-/-/-/-/-/-/-/-/-/-/-/-/-/-/-/-/true?enteredFrom=result_list')
soup = bs(res.content, 'lxml')
r = re.compile(r'resultListModel:(.*)')
data = soup.find('script', text=r).text
script = r.findall(data)[0].rstrip(',')
#resultListModel:
results = json.loads(script)
ids = list(results['searchResponseModel']['entryInformation'].keys())

data = json.dumps(ids)
houseinfo = {}

csvData = [['id','purchasePrice','Spacesize','District','Flattyp','Rooms']]

def get_house_info (House):
    for id in ids:
        try:
            sourceCode = urllib.request.urlopen('https://www.immobilienscout24.de/expose/' + str(id)).read()
            purchasePrice = str(sourceCode).split('"purchasePrice":')[1].split(',"geoCode"')[0]
            Spacesize = str(sourceCode).split('"area":')[1].split('},"details"')[0]
            District = str(sourceCode).split('"quarter":')[1].split('},')[0]
            Flattyp = str(sourceCode).split('"is24qa-typ grid-item three-fifths">')[1].split('</dd> </dl> <dl class')[0]
            Rooms = str(sourceCode).split('is24qa-zimmer grid-item three-fifths"> ')[1].split(' </dd> </dl> <dl class=')[0]
            #parking_space = str(sourceCode).split('<dd class="is24qa-garage-stellplatz grid-item three-fifths">')[1].split('</dd> </dl>')[0]
            #parking_price = str(sourceCode).split('<dd class="is24qa-garage-stellplatz-kaufpreis grid-item three-fifths">')[1].split('</dd> </dl> </div>')[0]
            #print(id, purchasePrice, Spacesize, Flattyp, Rooms, District,)

            houseinfo [id]= {'price' : purchasePrice, 'size' : Spacesize,
                             'district': District, 'flattyp' : Flattyp,
                             'rooms': Rooms};

            with open ('house.csv', 'a') as csvData:
                writer = csv.writer(csvData)
                writer.writerow(houseinfo)

            csvData.close()

        except Exception as e:
            print("failed in the main loop", str(e))

get_house_info(ids)

Answer 1

您似乎很亲近。由于看起来您已经有了一个名为houseinfo的字典，因此对于每个id都有一个特定格式的字典，我建议您进行

with open('foo.txt', 'w') as csvfile:
    cols = ['price', 'size', 'district', 'flattyp', 'rooms']
    dict_result = {'price': 1.0, 'size': 1, 'district': 'Hollywood', 'flattyp': 'good', 'rooms': 3}
    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=cols)
    writer.writeheader()
    writer.writerow(dict_result)

dict_result是您的houseinfo[id]。

这将导致文本文件

price,size,district,flattyp,rooms
1.0,1,Hollywood,good,3

然后您可以使用csvreader进行阅读。

如何使用字典创建CSV文件，并且仅将变量用作键和值

1 个答案: