python爬虫案例贝壳网

时间: 2024-03-17 08:37:36 浏览: 13
贝壳网是中国领先的房地产互联网平台之一,提供房源信息、房价走势、小区评价等服务。下面是一个简单的Python爬虫案例,用于爬取贝壳网的房源信息: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_house_info(url): # 发送HTTP请求获取网页内容 response = requests.get(url) # 使用BeautifulSoup解析网页内容 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 定位房源信息所在的HTML元素 house_list = soup.find_all('div', class_='info') # 遍历房源信息列表,提取所需信息 for house in house_list: title = house.find('a', class_='title').text.strip() price = house.find('span', class_='price').text.strip() print(f"标题:{title},价格:{price}") # 爬取贝壳网上北京市朝阳区的二手房信息 url = 'https://bj.ke.com/ershoufang/chaoyang/pg1/' get_house_info(url) ``` 这个爬虫案例使用了`requests`库发送HTTP请求,使用`BeautifulSoup`库解析网页内容。通过定位HTML元素,提取了房源的标题和价格信息,并打印输出。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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