最近，我尝试用Python爬取了链家网上的重庆地区二手房数据，发现这个过程既有趣又充满挑战。首先，通过分析网页结构，我确定了需要提取的关键信息，比如房屋价格、面积、楼层以及位置等。使用`requests`库获取网页内容后，再借助`BeautifulSoup`解析HTML文档，成功提取出目标数据。过程中，我还遇到了一些反爬虫机制，比如IP被限制访问的问题，于是引入了`time.sleep()`函数来降低请求频率，并结合代理池提升稳定性。最终，这些数据被整理成CSV文件，方便后续数据分析。重庆作为一座山水之城，其二手房市场非常活跃，从爬取的数据中可以看到不同区域房价差异明显，南坪、观音桥等核心地段的价格普遍较高，而一些新兴板块则性价比突出。这次实践不仅让我掌握了技术技能，还对重庆房地产市场有了更直观的认识，希望未来能挖掘更多有趣的洞察！💻📊