python获取网页数据计算房屋入住率

Python 获取网页数据并计算房屋入住率通常涉及到网络爬虫技术，比如使用requests库来发送HTTP请求获取HTML内容，然后使用BeautifulSoup、lxml等库解析HTML，提取出房屋的出租信息和空闲房源信息。

以下是简单的步骤：

1. **安装必要的库**:

   pip install requests beautifulsoup4

2. **编写脚本**:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 网页URL（替换为你需要爬取的网站）
url = "https://example.com/housing_data"

# 发送GET请求
response = requests.get(url)

# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析HTML
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 提取出租房源数和总房源数的数据（假设网站有特定的class或ID）
    occupied_rooms = soup.find_all('div', class_='occupied')  # 被占用房间
    total_rooms = soup.find_all('div', class_='total')       # 总计房间
    
    # 计算入住率（假设每个`div`元素里都有对应的数字）
    occupancy_rate = sum(int(occupied_room.text) for occupied_room in occupied_rooms) / len(total_rooms)
else:
    print("无法获取数据")

print(f"当前房屋的入住率为: {occupancy_rate * 100}%")

请注意，这只是一个基本示例，实际操作中你需要根据目标网站的具体结构调整解析部分。另外，遵守网站的robots.txt规则，并确保你的抓取行为不会对服务器造成过大的负担。