爬取时间：2019-10-09爬取难度：★★☆☆☆☆请求链接：https://wuhan.anjuke.com/sale/爬取目标：爬取武汉二手房每一条售房信息，包含地理位置、价格、面积等，保存为 CSV 文件涉及知识：请求库 requests、解析库 Beautiful Soup、CSV 文件储存、列表操作、分页判断完整代码：https://github.com/TRHX/Python3-Spi
导入所需要包：import requests # 用于获取响应
from lxml import etree # 用于解析HTML网页
import time # 用于控制时间
import pymysql # 用于连接数据库完成所有库的安装后就可以进行数据的爬取。爬取步骤解析：在浏览器中打开链家网站上海租房：上海租房信息_上海出租房源|房屋出租价格【上海贝壳租房】 (lianjia.co
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2023-08-01 17:19:18
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文章目录功能使用项目演示一、开始界面二、主界面1、主界面执行的功能2、依次获取每个区域对应的信息3、 开始布局4、数据爬取三、三级界面1、布局2、详细信息爬取3、绘制信息4、绘制图片四、说明 功能使用 运行start.py的时候启动整个项目，首页的右下角有一个开始按钮，在点击start按钮之后，一级界面会关闭，触发二级界面。二级界面为主要功能界面，在列表下拉框的位置可以选择区域，目前准备四个区
很多北漂都是通过自如来租房，自如网站提供了地图找房的功能，可以在地图上找到附近的房源，但是这样还是不够直观，这时候爬虫就派上用场了，可以帮助找房者快速的找到需要的房子，节省找房的时间。开发环境Firefox 开发版VSCode 编辑器Anaconda3 (python3环境)Mongodb 用于存储数据爬虫原理首先打开浏览器的开发者选项，观察一下自如的地图找房api接口 在浏览器中打开自如地图找房
# 使用Python编写安居客爬虫：获取房产数据
近年来，房产信息变得越来越重要，很多人希望通过网络获取最新的房产数据。安居客作为一个知名的房产信息平台，提供了大量有关房屋出租及买卖的信息。本文将介绍如何使用Python编写一个简单的爬虫，抓取安居客上的房产数据。
## 爬虫概述
爬虫是自动访问网站并提取信息的程序。我们将使用Python中的一些库来实现这一功能，如`requests`和`B
下面做个爬取租房信息python3脚本# -*- coding: utf-8 -*-
# File : 爬取租房信息.py
# Author: HuXianyong
# Date : 2018-08-30 15:41
from urllib import request
from time import sleep
from lxml import etree
'''
在开始之前我们应
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2023-08-23 13:32:04
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# Python爬虫安居客反爬实现教程
## 流程图:
```mermaid
flowchart TD
A[发送请求] --> B[解析页面]
B --> C[提取数据]
C --> D[存储数据]
```
## 整体流程:
步骤 | 操作
--- | ---
1 | 发送请求
2 | 解析页面
3 | 提取数据
4 | 存储数据
## 详细步骤及代码示例:
#
1， 引言Python开源网络爬虫项目启动之初，我们就把网络爬虫分成两类：即时爬虫和收割式网络爬虫。为了使用各种应用场景，该项目的整个网络爬虫产品线包含了四类产品，如下图所示：本实战是上图中的“独立python爬虫”的一个实例，以采集安居客房产经纪人(http://shenzhen.anjuke.com/tycoon/nanshan/p1/ )信息为例，记录整个采集流程，包括python和依赖库的
课前说明：本章节请求的 url 部分用 ** 代替本章节需要掌握的知识点： 1、如何用 xpath 解析数据； 2、如何用 csv 存储数据（注：由于字典是无序的，所以写入csv时，表头可能跟内容搭配不对，需要手动调整表头信息）； 3、对
前言
利用Scrapy框架爬取并简单分析安居客租房信息，让我们愉快地开始吧~
开发工具
Python版本：3.6.4
相关模块：
scrapy模块；
pyecharts模块；
以及一些Python自带的模块。
环境搭建
安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。
原理简介
这依旧是scrapy爬虫框架的一个简单应用，然后加了点数据可视化分析。
首先还是先新建一个爬虫项目：
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2021-06-09 13:17:00
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有的网站明明内容优质原创，用户可以正常访问，但偏偏网络蜘蛛无法正常访问抓取导致无法被收录，搜索结果覆盖率偏低，对搜索引擎和网站都是一种损失，这种情况就是抓取异常。对于大量内容无法正常抓取的网站，搜索引擎会以为网站存在用户体验上的缺陷，并降低对其的评价，在抓取、索引、排序上必然受到一定的负面影响，最终影响到网站从搜索引擎获取的流量。下面，小编总结了一些常见导致搜索引擎蜘蛛抓取异常的原因，供大家参考。
目录一、单线程爬虫二、优化为多线程爬虫三、使用asyncio进一步优化四、存入Mysql数据库（一）建表（二）将数据存入数据库中 思路：先单线程爬虫，测试可以成功爬取之后再优化为多线程，最后存入数据库以爬取郑州市租房信息为例注意：本实战项目仅以学习为目的，为避免给网站造成太大压力，请将代码中的num修改成较小的数字，并将线程改小一、单线程爬虫# 用session取代requests
#
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2023-08-11 13:13:29
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本来这两天是打算继续学习数据挖掘的，但是在偶然的机会下突然想去爬取下安居客的房源信息，写的程序代码比较乱，基本没有什么健壮性，函数各个功能也没有分开。感觉对于爬虫来说数据处理是一大重要的问题，本来我已经把大的方向写好了，但是总是报一些细节的错误，就是在哪里各种的调试，花费了好长时间。最后的爬取的结果如下面的图所示。 主要是整合的数据稍微的困难一点，其他的下面就直接先上代码，这个代码写的比较差，也不
一、操作步骤如果是通过直接标注信息生成的规则，虽然用它能采集到样本网页的数据，但是批量采集同类网页时就可能采集失败，这是因为简单标注得到的数据规则不太通用，还要人工调整优化。这种情况下做定位标志映射可以提高数据规则的精确度和适应性，降低网页变化带来的影响。下面用安居客网作为案例，操作步骤如下：二、案例规则+操作步骤采集内容：标题、价格、地点、格局第四步：定位标志4.1，点击标题进行定位，做定位标志
逻辑回归分类读取数据position;square;price;direction;type;name;
0;190;20000;0;4室2厅2卫;中信城(别墅);
0;190;20000;0;4室2厅2卫;中信城(别墅);
5;400;15000;0;4室3厅3卫;融创上城;
0;500;15000;0;5室3厅2卫;中海莱茵东郡;
5;500;15000;0;5室3厅4卫;融创上城(别墅);
import requests
from fake_useragent import UserAgent
from lxml import etree
from http import cookiejar
import re, time
import pymysql
import random
from requests.exceptions import Timeout
ua = UserAg
主要使用工具：request，xpath根据安居客城市列表进行爬取，本人只进行首字母开头N-S城市租房信息的爬取。爬虫的主要思路： 1、根据url请求页面，返回页面数据 2、解析页面内容，抓取我们所需数据信息安居客租房信息爬取思路： 1、先根据城市列表url获取到每个城市的url链接 2、在根据城市url获取该城市的租房链接，拼接为完整的url （注意：并不是每个城市都有租房信息，注意异常处理或判
著名端口端口号码 / 层名称注释1tcpmuxTCP 端口服务多路复用5rje远程作业入口7echoEcho 服务9discard用于连接测试的空服务11systat用于列举连接了的端口的系统状态13daytime给请求主机发送日期和时间17qotd给连接了的主机发送每日格言18msp消息发送协议19chargen字符生成服务；发送无止境的字符流20ftp-dataFTP 数据端口21ftp文件传
# Python爬取安居客的租房信息可视化分析
## 简介
在这篇文章中，我将教会你如何使用Python爬取安居客的租房信息，并进行可视化分析。我们将使用Python中的一些强大的库来实现这个任务，包括BeautifulSoup、Requests和Matplotlib。
## 步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入所需的库 |
| 步骤二 | 发送HT
原创
2023-08-14 04:28:35
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1.概述北上广深作为打工人最多的超一线城市，大部分都是租房生活着。自如作为目前第三方租房平台，应该算是该行业的龙头。但是最近蛋壳的暴雷，我们不得不更加警觉。那么自如都有多少open状态的房源呢，这些房源都是什么样的呢？这里我们爬取了自如北上广深四个城市共4.6万房源信息，单拿北京的数据来做详细介绍吧！2.数据采集-爬虫自如的租房信息每个筛选结果最多展示50页，约1500个左右。考虑到很多地区的租房
