怎么计算房源属于高楼层中楼层还是低楼层
时间: 2024-05-25 22:15:39 浏览: 128
计算房源属于高楼层、中楼层还是低楼层,主要是根据该楼房的总楼层数、该房源所在楼层数、以及该楼房的电梯数量等因素综合考虑。
一般来说,高楼层是指在该楼房总楼层数的上半部分,中楼层是指在总楼层数的中间部分,低楼层是指在总楼层数的下半部分。例如,一栋20层的楼房,前10层为低楼层,11-15层为中楼层,16-20层为高楼层。
同时,如果该楼房有多部电梯,那么在确定该房源属于哪个楼层时,还需要考虑该电梯所能覆盖的楼层数。例如,如果该楼房有两部电梯,但每部电梯只能覆盖1-10层和11-20层,那么该房源如果在15层,就应该被归为高楼层,因为该电梯无法直达15层。
综上所述,要计算房源属于高楼层、中楼层还是低楼层,需要综合考虑楼房总楼层数、该房源所在楼层数以及该楼房的电梯数量和覆盖范围等因素。
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房源地域房价、大小、楼层等信息
链家网芜湖房源的地域房价、大小、楼层等信息可以通过爬取链家网芜湖房源页面来获取。以下是一个简单的爬虫示例,可以获取链家网芜湖所有二手房的基本信息,包括房源名称、所在小区、所在区域、房屋户型、建筑面积、楼层、总价、单价等信息:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 设置请求头,模拟浏览器请求
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'}
# 设置请求参数
params = {
'page': 1, # 页面数
'region': 'wuhu', # 区域
'saleType': 'resale', # 销售类型
'priceType': 'null', # 价格类型
'houseType': 'null', # 户型
'area': 'null', # 面积
'floor': 'null', # 楼层
'orientation': 'null', # 朝向
'isWithLift': 'null', # 是否有电梯
'isSchoolHouse': 'null', # 是否学区房
'isOnlyLook': 'null', # 是否唯一住房
'hasKey': 'null', # 是否有钥匙
'communityName': 'null', # 小区名称
'orderBy': 'null', # 排序方式
}
# 发送请求,获取页面内容
url = 'https://wuhu.lianjia.com/ershoufang/'
res = requests.get(url, headers=headers, params=params)
res.encoding = 'utf-8'
html = res.text
# 解析页面内容,获取房源信息
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
house_list = soup.select('.sellListContent li')
for house in house_list:
name = house.select('.title a')[0].text.strip() # 房源名称
community = house.select('.positionInfo a')[0].text.strip() # 所在小区
region = house.select('.positionInfo a')[1].text.strip() # 所在区域
layout = house.select('.houseInfo .room')[0].text.strip() # 户型
area = house.select('.houseInfo .area')[0].text.strip()[:-2] # 建筑面积
floor = house.select('.positionInfo')[0].text.strip().split()[1] # 楼层
total_price = house.select('.totalPrice span')[0].text.strip() # 总价
unit_price = house.select('.unitPrice span')[0].text.strip()[:-4] # 单价
print(name, community, region, layout, area, floor, total_price, unit_price)
```
需要注意的是,链家网有反爬措施,需要在请求头中添加一些随机的参数,如User-Agent等,以避免被封IP。另外,爬取别人网站的数据需要遵守相关法律法规和道德规范,不得用于商业用途和侵犯他人权益的行为,否则后果自负。
爬取链家网芜湖房源价格、大小、楼层、地域等信息
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4. 数据清洗和预处理:对于爬取的数据进行清洗和预处理,例如去除重复数据和缺失数据,将大小和楼层进行数字化处理,将地域信息进行编码等等。
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