如何使用Python编程语言有效地从网页中提取并计算出房地产项目的入住率以及总房源数？

在Python中，我们可以使用一些网络爬虫库如BeautifulSoup、requests或者更现代的Scrapy框架来抓取网页数据。以下是使用BeautifulSoup的一个简单示例，假设目标网站的数据结构允许我们直接获取到入住率和房源总数：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 请求网页内容
url = "https://example.com/realestate"  # 替换为实际的房产项目页面URL
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 提取相关信息
try:
    # 假设入住率在HTML中有一个id为'income_rate'的元素
    occupancy_rate = soup.find('span', id='income_rate').text.strip()
    
    # 总房源数通常会有标识，例如'dtotal_houses'，这里也假设是span标签
    total_houses = soup.find('span', id='dtotal_houses').text.strip()
except (AttributeError, TypeError):
    # 如果找不到或格式不符合预期，可以处理异常，比如返回None或抛出错误
    occupancy_rate = None
    total_houses = None

# 计算入住率，通常是一个百分比，需要转换成小数
occupancy_rate = float(occupancy_rate) / 100 if occupancy_rate else None

# 现在你可以存储这些值，打印，或者做进一步分析
print(f"入住率：{occupancy_rate}")
print(f"总房源数：{total_houses}")