Я хочу собрать информацию с сайта по недвижимости для исследования рынка.Моя проблема сейчас заключается в том, что если в каком-то доме нет всей необходимой мне информации (например, агент по недвижимости не указал размер дома в своем разоблачении), сценарий останавливается, и я получаю ошибку.
Я уже пробовал это с if
/ else
заявлениями, но я сделал некоторую ошибку, чтобы она не работала так.Я получаю сообщение об ошибке:
"UnboundLocalError: локальная переменная 'Flattyp', на которую ссылается перед присваиванием"
def get_house_info (House):
for id in ids:
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]
if Flattyp != str(sourceCode).split('"is24qa-typ grid-item three-fifths">')[1].split('</dd> </dl> <dl class')[0]:
Flattyp = "nicht vorhanden"
else:
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]
if parking_space != str(sourceCode).split('<dd class="is24qa-garage-stellplatz grid-item three-fifths">')[1].split('</dd> </dl>')[0]:
parking_space = "nicht vorhanden"
else:
parking_space = str(sourceCode).split('<dd class="is24qa-garage-stellplatz grid-item three-fifths">')[1].split('</dd> </dl>')[0]
with open('fooneu23.txt', 'a') as csvfile:
cols = ['id', 'price', 'size', 'district', 'flattyp', 'rooms', 'parking_space','Flattypp']
dict_result = {'id': id, 'price': purchasePrice, 'size': Spacesize, 'district': District, 'flattyp': Flattyp, 'rooms': Rooms, 'parking_space':parking_space, 'Flattypp':Flattypp}
writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=cols)
writer.writeheader()
writer.writerow(dict_result)
csvfile.close()