项目名称：二手房数据抓取与存储系统

项目简介：
本项目实现一个自动化的数据抓取工具，用于抓取二手房出售信息，并将提取的数据存储到MongoDB数据库中。该工具采用Python编程语言，结合了requests库进行网络请求、lxml库进行HTML解析以及concurrent.futures模块进行多线程处理，实现了高效的数据采集和存储功能。

系统架构：
1. 数据抓取模块：使用requests库向目标URL发送HTTP请求，获取网页内容；利用lxml库解析HTML源码，提取所需数据。
2. 数据解析模块：对抓取到的数据进行清洗和格式化，提取出房源标题、小区名称、房屋详情、价格等关键信息。
3. 数据存储模块：将解析后的数据通过MongoDB连接器批量插入到数据库中，同时提供了事务回滚机制以保证数据的一致性。
4. 多线程执行模块：利用ThreadPoolExecutor管理多个线程并发执行数据抓取任务，提高整体效率。

核心功能：
1. 自动化数据抓取：通过配置好目标URL，工具能够自动访问二手房页面，并获取相应的房源信息。
2. 数据解析与存储：提取出的房源数据经过格式化处理后，会被存储到MongoDB数据库中，方便后续查询和分析。
3. 错误处理：当数据插入数据库失败时，能够捕获异常并进行事务回滚，保证数据的完整性。

技术栈：
- requests：用于发起网络请求，获取网页内容；
- lxml：用于解析HTML，提取结构化数据；
- pymongo：用于与MongoDB数据库进行交互，实现数据的增删改查；
- concurrent.futures：用于多线程并发执行任务，提高程序效率；
- MySQL：作为辅助存储，用于记录爬虫的运行日志等信息。

项目优势：
- 自动化程度高：只需配置好起始链接和线程数，即可自动完成数据抓取和存储；
- 数据准确性高：通过XPath精确定位元素，确保提取的数据准确无误；
- 扩展性强：可根据需求灵活调整XPath表达式，适应网页结构调整；
- 容错性好：具备异常捕获和事务回滚机制，确保数据一致性。

应用场景：
适用于房产中介、数据分析等领域，帮助快速收集市场上的二手房信息，为决策提供数据支持。