こんな感じです。
python
1>>> import requests
2>>> from bs4 import BeautifulSoup
3>>> import pandas as pd
4>>>
5>>> load_url = "https://itp.ne.jp/keyword/?keyword=%E4%B8%8D%E5%8B%95%E7%94%A3&areaword=%E6%9D%B1%E4%BA%AC&sort=01&sbmap=false"
6>>> html = requests.get(load_url)
7>>> soup = BeautifulSoup(html.content, "html.parser")
8>>> spots = soup.find_all("h2", class_="m-article-card__header__title")
9>>>
10>>> df = pd.DataFrame([[spot.text.strip(), spot.find('a').get('href')] for spot in spots], columns = ['社名', 'リンク先'])
11>>> print(df)
12 社名 リンク先
130 株式会社リロケーションハウス https://itp.ne.jp/info/134005517100000899/
141 株式会社津田不動産鑑定事務所 https://itp.ne.jp/info/133904350174761780/
152 三井不動産リアルティ株式会社/コンサルティング営業部新宿オフィス https://itp.ne.jp/info/132484853113480520/lp/1
163 株式会社リロケーションハウス https://itp.ne.jp/info/134005517100000899/
174 東急リバブル株式会社売買部門麻布センター https://itp.ne.jp/info/130972628163051710/
185 東急リバブル株式会社渋谷センター https://itp.ne.jp/info/510000000000075974/
196 東急リバブル株式会社代々木上原センター https://itp.ne.jp/info/510000000000077168/
207 東急リバブル株式会社三軒茶屋センター https://itp.ne.jp/info/510000000000077450/lp/1
218 東急リバブル株式会社中目黒センター https://itp.ne.jp/info/520000007540030001/
229 東急リバブル株式会社高円寺センター https://itp.ne.jp/info/520000064131690001/lp/1
2310 株式会社イースマイル東京本社 https://itp.ne.jp/info/520000084978190001/
2411 賃貸専門の三幸株式会社/永福町店 https://itp.ne.jp/info/130774653191531300/
2512 日本住宅情報株式会社 https://itp.ne.jp/info/135015223100000899/
2613 株式会社渡辺工業 https://itp.ne.jp/info/135070351110161220/
2714 株式会社ホシノイエ https://itp.ne.jp/info/520000300939380001/
2815 東急リバブル株式会社/立川センター https://itp.ne.jp/info/133673906169941500/
2916 東急リバブル株式会社調布センター https://itp.ne.jp/info/510000000000077314/
3017 本間不動産 https://itp.ne.jp/info/139368847100000899/
3118 光洋不動産 https://itp.ne.jp/info/135043874100000899/
3219 山一不動産 https://itp.ne.jp/info/134286383100000899/
3320 株式会社巴不動産 https://itp.ne.jp/info/133300503100000899/
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2021/06/14 23:48