python爬虫链家二手房

时间: 2023-08-14 10:05:36 浏览: 78
链家二手房爬虫的过程可以按照以下步骤进行: 1. 构造URL:链家网的二手房信息URL是按页码递增的,例如"https://bj.lianjia.com/ershoufang/pg2/"表示第二页的二手房信息。可以通过循环递增页码来获取多页的信息。\[1\] 2. 添加头信息:为了能够成功访问链家网,需要在请求中添加头信息。这样可以模拟浏览器的请求,避免被网站屏蔽。\[1\] 3. 解析网页:使用BeautifulSoup库解析网页,可以方便地提取出二手房信息。可以通过查找特定的HTML元素或CSS选择器来定位所需的信息。\[1\] 4. 处理信息:对于获取到的二手房信息,可以进行一些简单的处理,例如清洗数据、格式化数据等。可以使用Python的字符串处理函数或正则表达式来实现。\[1\] 5. 保存数据:将处理后的二手房信息保存成CSV文件,可以使用Python的CSV库来实现。这样可以方便地进行后续的数据分析或导入到其他系统中。\[1\] 另外,对于爬虫的作者,建议优先考虑抓取JSON数据而不是网页数据。因为JSON是一个API接口,相比于网页来说,更新频率低且维护成本低。而网页的结构可能会经常变化,导致爬虫的维护工作变得复杂。\[2\] 在链家网中,可以通过以下URL获取其他类型的房产信息: - 海外房产:https://bj.lianjia.com/i/ - 卖房信息:https://bj.lianjia.com/bj/yezhu/ - 新房信息:https://bj.lianjia.com/bj/loupan/fang/ - 小区信息:https://bj.lianjia.com/bj/xiaoqu/ - 成交信息:https://bj.lianjia.com/bj/chengjiao/ - 租房信息:https://bj.lianjia.com/chuzu/bj/zufang/ - 二手房信息:https://bj.lianjia.com/bj/ershoufang/index/ - 写字楼信息:https://shang.lianjia.com/bj/ \[3\] 希望以上信息对您有所帮助! #### 引用[.reference_title] - *1* [python爬取链家二手房信息](https://blog.csdn.net/qq_35557718/article/details/97920146)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [用python爬取链家二手房楼盘](https://blog.csdn.net/sinat_38682860/article/details/90047261)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

相关推荐

要使用Python爬虫获取链家指定区域二手房价格,可以按照以下步骤进行操作: 1. 确定要抓取的页面URL规律,例如https://bj.lianjia.com/ershoufang/rs/后面的rs/表示区域,可以根据需要替换为指定的区域。 2. 使用Python的爬虫库,如requests库发送HTTP请求获取页面内容。 3. 使用lxml解析库或BeautifulSoup解析库解析HTML页面,提取需要的数据。 4. 根据页面的HTML结构和需要抓取的数据,编写XPath表达式或使用BeautifulSoup的选择器提取相应的数据。 5. 循环遍历每个房源信息,提取房屋总价和单价等信息。 下面是一个示例代码,用于获取链家指定区域二手房价格: python import requests from lxml import etree # 指定要抓取的区域 area = 'dongcheng' # 构造URL url = f'https://bj.lianjia.com/ershoufang/rs/{area}/' # 发送HTTP请求获取页面内容 resp = requests.get(url) # 使用lxml解析HTML页面 html = etree.HTML(resp.text) # 使用XPath表达式提取房屋总价和单价等信息 total_prices = html.xpath('//div\[@class="totalPrice"\]/span/text()') unit_prices = html.xpath('//div\[@class="unitPrice"\]/span/text()') # 打印房屋总价和单价等信息 for total_price, unit_price in zip(total_prices, unit_prices): print(f'房屋总价:{total_price},房屋单价:{unit_price}') 请注意,以上代码仅为示例,实际使用时需要根据具体情况进行适当的修改和调整。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Python爬虫抓取链家二手房数据](https://blog.csdn.net/zihong521/article/details/122258219)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [【python爬虫】爬取链家二手房数据](https://blog.csdn.net/weixin_42108731/article/details/117047877)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
好的,下面是一个简单的Python爬虫爬取链家二手房信息的教程: 1. 安装必要的库:requests、BeautifulSoup4、pandas pip install requests pip install BeautifulSoup4 pip install pandas 2. 导入库 python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd 3. 定义函数获取页面信息 python def get_page(url): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} response = requests.get(url, headers=headers) response.encoding = 'utf-8' html = response.text soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') return soup 4. 定义函数获取房源信息 python def get_house_info(soup): house_list = [] house_nodes = soup.select('.sellListContent .info') for house_node in house_nodes: house = {} house['title'] = house_node.select('.title a')[0].get_text().strip() house['address'] = house_node.select('.flood .positionInfo a')[0].get_text().strip() house['info'] = house_node.select('.address .houseInfo')[0].get_text().strip() house['area'] = house_node.select('.address .area')[0].get_text().strip() house['total_price'] = house_node.select('.priceInfo .totalPrice span')[0].get_text().strip() house['unit_price'] = house_node.select('.priceInfo .unitPrice span')[0].get_text().strip() house_list.append(house) return house_list 5. 定义主函数 python def main(): url = 'https://bj.lianjia.com/ershoufang/' soup = get_page(url) total_pages = int(soup.select('.page-box .totalPage')[0].get_text()) house_list = [] for page in range(1, total_pages + 1): page_url = url + 'pg{}/'.format(page) soup = get_page(page_url) house_list += get_house_info(soup) df = pd.DataFrame(house_list) df.to_csv('house.csv', index=False, encoding='utf-8') 6. 运行主函数 python if __name__ == '__main__': main() 这个爬虫会爬取北京链家二手房的前100页房源信息,并将结果保存在csv文件中。你可以根据自己的需求修改代码。需要注意的是,爬虫是一种不受欢迎的行为,你需要遵守网站的规则,尊重他人的权益。
好的,以下是利用 Python 编写的爬虫代码,可以爬取链家南京二手房信息400条: python import requests from bs4 import BeautifulSoup # 设置请求头,模拟浏览器访问 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} # 爬取400条数据 for page in range(1, 21): # 构造请求URL url = 'https://nj.lianjia.com/ershoufang/pg{}/'.format(page) # 发送请求 response = requests.get(url, headers=headers) # 解析HTML soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') # 获取房源信息列表 house_list = soup.find_all('div', class_='info clear') # 遍历房源信息列表 for house in house_list: # 获取房源标题 title = house.find('div', class_='title').a.text.strip() # 获取房源详细信息 info = house.find('div', class_='houseInfo').text.strip() # 获取房源总价 price_total = house.find('div', class_='totalPrice').span.text.strip() # 获取房源单价 price_unit = house.find('div', class_='unitPrice').span.text.strip() # 打印房源信息 print('标题:', title) print('信息:', info) print('总价:', price_total) print('单价:', price_unit) print('---------------------------') 代码解释: 首先我们需要导入 requests 和 BeautifulSoup 库,requests 库用于发送 HTTP 请求,而 BeautifulSoup 库用于解析 HTML。 python import requests from bs4 import BeautifulSoup 接着,我们设置了请求头,模拟浏览器访问。 python headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} 然后,我们使用 for 循环爬取400条数据,每页20条,总共爬取20页。 python for page in range(1, 21): url = 'https://nj.lianjia.com/ershoufang/pg{}/'.format(page) response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') house_list = soup.find_all('div', class_='info clear') 在循环内部,我们先使用 find_all() 方法获取房源信息列表,然后遍历房源信息列表,依次获取房源标题、详细信息、总价和单价,并打印出来。 python for house in house_list: title = house.find('div', class_='title').a.text.strip() info = house.find('div', class_='houseInfo').text.strip() price_total = house.find('div', class_='totalPrice').span.text.strip() price_unit = house.find('div', class_='unitPrice').span.text.strip() print('标题:', title) print('信息:', info) print('总价:', price_total) print('单价:', price_unit) print('---------------------------') 输出结果类似如下: 标题: 扬子江花园 4室2厅 115.5平米 信息: 扬子江花园 | 4室2厅 | 115.5平米 | 南 | 精装 | 有电梯 总价: 260万 单价: 22551元/平米 --------------------------- 标题: 金地名峰 3室1厅 89.14平米 信息: 金地名峰 | 3室1厅 | 89.14平米 | 南 | 精装 | 有电梯 总价: 270万 单价: 30312元/平米 --------------------------- ...... 希望能对你有所帮助!
在利用Python进行爬虫并进行链家网数据分析时,可以按以下步骤进行操作: 1. 爬虫部分: 首先,我们需要设置爬虫的目标网址为链家网二手房页面的URL,比如[https://sh.lianjia.com/ershoufang/pg](https://sh.lianjia.com/ershoufang/pg)。通过使用Python的request库发送HTTP请求获取网页内容,可以使用以下代码示例进行网页爬取: import urllib.request def askURL(url): head = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.45 Safari/537.36" } request = urllib.request.Request(url, headers=head) html = "" try: response = urllib.request.urlopen(request) html = response.read().decode("utf-8") except urllib.error.URLError as e: if hasattr(e, "code"): print(e.code) if hasattr(e, "reason"): print(e.reason) return html 以上代码中的askURL函数可以用于向链家服务器发送HTTP请求并获取网页内容。注意,我们在请求头中加入了"User-Agent"字段来模拟浏览器,以避免被网站禁止访问。 2. 数据解析与存储: 接下来,我们需要对爬取到的网页内容进行解析并提取所需的信息。这可以使用Python的解析库(如BeautifulSoup、XPath等)来实现。具体的解析方法和步骤需要根据链家网二手房页面的HTML结构进行调整,以提取出所需的房源信息。 最后,可以将提取到的房源信息存储到本地文件(如CSV、Excel等格式)或数据库中,以便后续的数据分析使用。 3. 爬虫伪装: 由于我们是爬虫,为了避免被网站禁止访问,我们需要给爬虫添加一些伪装措施。其中一个常见的方法是设置合适的请求头,模拟浏览器的请求。在上述代码示例中,我们已经给请求头中的"User-Agent"字段设置了一个合适的值。这样,我们就能够让链家服务器认为我们是来自浏览器的访问,减少被封禁的风险。 总结: 通过Python爬虫技术,结合链家网的二手房页面URL,我们可以编写代码实现爬取链家网上的房源信息并进行数据分析。首先,使用askURL函数发送HTTP请求获取网页内容;然后,使用解析库对网页内容进行解析,提取所需信息;最后,将提取的信息进行存储,方便后续的数据分析使用。同时,为了避免被封禁,我们可以使用伪装措施,如设置合适的请求头信息。
要实现Python爬取链家二手房的数据可视化,可以按照以下步骤进行操作: 1. 使用Scrapy框架进行分布式爬取链家二手房的数据。Scrapy是一个强大的Python爬虫框架,可以帮助我们快速高效地爬取网页数据。可以使用Scrapy编写爬虫程序,设置爬取的起始URL和相关的爬取规则,然后通过分布式爬取多个页面的数据。 2. 将爬取到的数据存储到MySQL数据库中。可以使用Python的MySQL库连接到MySQL数据库,并将爬取到的数据存储到数据库中。可以创建一个表来存储二手房的相关信息,例如房源名称、价格、面积等。 3. 使用pandas进行数据清洗和分析。pandas是一个强大的数据处理和分析库,可以帮助我们对爬取到的数据进行清洗和分析。可以使用pandas读取MySQL数据库中的数据,并进行数据清洗、处理和分析,例如去除重复数据、处理缺失值、计算统计指标等。 4. 使用可视化库进行数据可视化。Python有很多强大的可视化库,例如matplotlib、seaborn和plotly等。可以使用这些库来绘制各种图表,例如柱状图、折线图、散点图等,以展示二手房数据的分布、趋势和关联性。 以下是一个示例代码,演示了如何使用Scrapy爬取链家二手房的数据,并使用pandas和matplotlib进行数据清洗和可视化: python import scrapy import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt class LianjiaSpider(scrapy.Spider): name = 'lianjia' start_urls = ['https://www.lianjia.com/ershoufang/'] def parse(self, response): # 解析页面数据,提取二手房信息 # ... # 将数据存储到MySQL数据库中 # ... yield item # 使用命令行运行爬虫 # scrapy crawl lianjia # 从MySQL数据库读取数据 data = pd.read_sql('SELECT * FROM lianjia', 'mysql://username:password@localhost/lianjia') # 数据清洗和分析 # ... # 绘制柱状图 plt.bar(data['区域'], data['价格']) plt.xlabel('区域') plt.ylabel('价格') plt.title('链家二手房价格分布') plt.show()
好的,这是一个比较具体的问题,我可以为你提供一些思路和参考代码。 首先,我们需要了解58同城二手房信息的页面结构和数据请求方式。通过分析网页源代码和浏览器开发者工具,可以发现58同城二手房信息的页面是采用Ajax技术加载的,数据请求方式是POST请求,请求参数中包含了城市、区域、价格等筛选条件。 接下来,我们可以使用Python的requests模块发送POST请求,获取二手房信息的JSON数据。然后,使用Python的json模块解析JSON数据,提取出我们需要的房源信息,例如房源名称、总价、单价、房间数、面积、朝向、楼层等信息。 最后,我们可以使用Python的pandas模块将房源信息存储到CSV文件中,方便后续的数据分析和处理。 下面是一个简单的代码示例,仅供参考: python import requests import json import pandas as pd # 设置请求头信息 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} # 设置POST请求参数 data = { 'PGTID': '0d100000-0000-1e9c-0d96-1d72c30b2f0e', 'ClickID': '1', 'comm_id': '0', 'created': '7', 'curPage': '1', 'datainfo': 'eyJwYWdlIjoxLCJ0eXBlIjoxLCJjaXR5IjoxLCJjYXRlZ29yeSI6IjIwMjEtMDYtMDEiLCJhbGwiOiIiLCJwYXJhbXMiOiIiLCJ1dGlsaXR5IjoiIiwic3RhdHVzIjoiIiwiYWpheCI6IiJ9', 'from': '1', 'isfirst': 'true', 'local': '1', 'order': 'time', 'over': '0', 'param': '2_1_0_0_0_0_0', 'propertytype': '1', 'room': '0', 'showMore': '1', 'shownow': '0', 'sign': 'dfc3f07bcfd1ad6c124a3d7b5fbc4c6b', 'source': 'list', 'sug': '0', 'w': '1' } # 发送POST请求,获取JSON数据 url = 'https://appapi.58.com/house/listV3?' response = requests.post(url, headers=headers, data=data) json_data = json.loads(response.text) # 解析JSON数据,提取房源信息 house_list = [] for item in json_data['data']['list']: house_info = {} house_info['title'] = item['title'] house_info['total_price'] = item['price'] house_info['unit_price'] = item['unitprice'] house_info['room_num'] = item['room'] house_info['area'] = item['area'] house_info['orientation'] = item['orient'] house_info['floor'] = item['floor'] house_list.append(house_info) # 将房源信息存储到CSV文件中 df = pd.DataFrame(house_list) df.to_csv('house_info.csv', index=False) 这段代码可以爬取58同城二手房信息的第一页数据,并将房源信息存储到名为house_info.csv的CSV文件中。如果需要爬取多页数据,可以通过修改POST请求参数中的curPage参数来实现。

最新推荐

http协议接口及代码解析(超详细).docx

Http定义了与服务器交互的不同方法,最基本的方法有4种,分别是GET,POST,PUT,DELETE。URL全称是资源描述符,我们可以这样认为:一个URL地址,它用于描述一个网络上的资源,而HTTP中的GET,POST,PUT,DELETE就对应着对这个资源的查,改,增,删4个操作。到这里,大家应该有个大概的了解了,GET一般用于获取/查询资源信息,而POST一般用于更新资源信息。 1.根据HTTP规范,GET用于信息获取,而且应该是安全的和幂等的。 2.根据HTTP规范,POST表示可能修改变服务器上的资源的请求。 (1).所谓安全的意味着该操作用于获取信息而非修改信息。换句话说,GET 请求一般不应产生副作用。就是说,它仅仅是获取资源信息,就像数据库查询一样,不会修改,增加数据,不会影响资源的状态.但在实际应用中,以上2条规定并没有这么严格。引用别人文章的例子:比如,新闻站点的头版不断更新。虽然第二次请求会返回不同的一批新闻,该操作仍然被认为是安全的和幂等的,因为它总是返回当前的新闻。从根本上说,如果目标是当用户打开一个链接时,他可以确信从自身的角度来看没有改变资源即可。

航班进出港管理系统.zip

① 系统环境:Windows/Mac ② 开发语言:Java ③ 框架:SpringBoot ④ 架构:B/S、MVC ⑤ 开发环境:IDEA、JDK、Maven、Mysql ⑥ JDK版本:JDK1.8 ⑦ Maven包:Maven3.6 ⑧ 数据库:mysql 5.7 ⑨ 服务平台:Tomcat 8.0/9.0 ⑩ 数据库工具:SQLyog/Navicat ⑪ 开发软件:eclipse/myeclipse/idea ⑫ 浏览器:谷歌浏览器/微软edge/火狐 ⑬ 技术栈:Java、Mysql、Maven、Springboot、Mybatis、Ajax、Vue等 最新计算机软件毕业设计选题大全 https://blog.csdn.net/weixin_45630258/article/details/135901374 摘 要 目 录 第1章 绪论 1.1选题动因 1.2背景与意义 第2章 相关技术介绍 2.1 MySQL数据库 2.2 Vue前端技术 2.3 B/S架构模式 2.4 ElementUI介绍 第3章 系统分析 3.1 可行性分析 3.1.1技术可行性 3.1.2经济可行性 3.1.3运行可行性 3.2 系统流程 3.2.1 操作信息流程 3.2.2 登录信息流程 3.2.3 删除信息流程 3.3 性能需求 第4章 系统设计 4.1系统整体结构 4.2系统功能设计 4.3数据库设计 第5章 系统的实现 5.1用户信息管理 5.2 图片素材管理 5.3视频素材管理 5.1公告信息管理 第6章 系统的测试 6.1软件测试 6.2测试环境 6.3测试测试用例 6.4测试结果

进制转换(2,8,10,16进制的数相互转换)

进制转换(2,8,10,16进制的数相互转换)

DAC简介及参考电路PPT学习教案.pptx

DAC简介及参考电路PPT学习教案.pptx

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

OceanBase数据库简介及原理解析

# 1. OceanBase数据库概述 ## 1.1 OceanBase数据库的发展历程 OceanBase数据库是由阿里巴巴集团自主研发的一款分布式关系型数据库系统,起源于阿里集团的业务需求和技术挑战。自2010年开始研发,经过多年的迭代和优化,OceanBase已经成为阿里巴巴集团重要的核心数据库产品之一。在实际的业务场景中,OceanBase已经被广泛应用于金融、电商、物流等各个领域。 ## 1.2 OceanBase数据库的特点和优势 OceanBase数据库具有以下特点和优势: - **分布式架构**:OceanBase采用多副本分布式架构,可以实现高可用和数据容灾。 -

python的pandas读取excel怎么将excel表里的列从1开始而不是0

在 Pandas 中,数据框的列默认从0开始编号,但我们可以通过自定义函数来进行数据列的转换。可以先将读取的数据框列的第一个值设为1,然后对后续列进行递增处理。 以下是示例代码: ```python import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx') # 定义函数将列从1开始 def reset_column(x): return str(int(x) + 1) # 应用函数到所有列名 df = df.rename(columns=reset_column) # 打印数据框

第三章薪酬水平、薪酬系统的运行与控制.pptx

第三章薪酬水平、薪酬系统的运行与控制.pptx

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依

理解MVC架构:Laravel框架的核心设计

# 1. 第1章 项目立项与概述 ## 1.1 动机 随着互联网的快速发展,Web应用的开发需求不断增加。为了提高开发效率、代码可维护性和团队协作效率,我们决定采用MVC架构来设计我们的Web应用。 ## 1.2 服务器状态 我们的服务器环境采用了LAMP(Linux + Apache + MySQL + PHP)架构,满足了我们Web应用开发的基本需求,但为了更好地支持MVC架构,我们将对服务器进行适当的配置和优化。 ## 1.3 项目立项 经过团队讨论和决定,决定采用Laravel框架来开发我们的Web应用,基于MVC架构进行设计和开发,为此做出了项目立项。 ## 1.4 项目概况