python 爬虫-链家租房信息爬虫，其实就是爬取web页面上的信息。## python库Python库1.request 用来获取页面内容 2.BeatifulSouprequest文档链接： https://requests.readthedocs.io/zh_CN/latest/user/quickstart.html BeatifulSoup文档链接： https://www.crummy
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
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
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
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
一、前言：安居客、链家和房天下是目前网上可以获取小区数据较为精准的网站，之前已经发过链家和房天下的部分区域（仅浦东）获取攻略。这次因为工作原因，需要获取整个上海的所有小区数据（仅别墅和住宅），所以过年这几天在不断的数据分析、获取、清洗和验证。特此记录一下，也把代码和各位分享。二、爬取思路：不管是安居客、链家还是房天下，获取数据的思路都是一致的：1、获取不同行政区的网址2、获取不同行政区下不同商圈/
# Python爬取安居客数据
## 简介
在互联网时代，数据是非常重要的资源，通过爬取数据可以获取各种信息并进行分析和应用。本文将介绍如何使用Python来爬取安居客网站的房屋数据。
## 爬取流程
下面是爬取安居客数据的整体流程，可以用表格来展示每个步骤。
步骤 | 描述
---|---
1 | 发送HTTP请求获取网页源代码
2 | 解析网页源代码提取所需数据
3 | 存储数据到本地或
爬虫准备本次爬取使用的python版本是3.6，由于代码以及爬取规则较为简单，基本都能够运行使用Pycharm进行编写编写前安装好requests库和bs4库以及lxml（若已经安装好Pycharm的同学，可以很简单的通过自带IDE进行安装）方法1：（直接在代码编辑界面写requests，若没有安装或者导入，会出现红色波浪线，鼠标光标放在红色波浪线，按下Alt+Enter，下列表选择import或
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
最近在尝试用python爬取安居客房价数据，在这里给需要的小伙伴们提供代码，并且给出一点小心得。首先是爬取之前应该尽可能伪装成浏览器而不被识别出来是爬虫，基本的是加请求头，但是这样的纯文本数据爬取的人会很多，所以我们需要考虑更换代理IP和随机更换请求头的方式来对房价数据进行爬取。（下面没有给出这两种方式的代码，如果有需要可以看我别的博客，将代码加入到其中）其次是爬取规则的选择，理想的房价数据应该是
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2023-07-28 09:47:36
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随着城市化的进程不断加快，房地产市场已成为现代社会中最重要的经济领域之一，房价信息也成为人们关注的焦点。本文将介绍如何使用Python爬虫技术来获取最新的兰州房价信息。一、爬虫原理爬虫本质上是一种网络爬行技术，通过模拟网络浏览器的行为，自动抓取网页信息，并进行数据处理。具体而言，爬虫的工作流程如下：发送请求：使用HTTP协议向目标网站发送请求，获取指定页面的HTML代码；解析HTML代码：使用HT
又到了所谓的金山银四就业季，那找工作的小伙伴宿舍住不惯的话，就会去租房子住，当然也不一定有宿舍，那么自己找房子的话，肯定是不知道哪哪好。所以今天教大家用Python来采集本地房源数据，帮助大家筛选好房。本文涉及知识点爬虫基本流程requests 发送请求parsel 解析数据csv 保存数据开发环境Python 3.8
Pycharm 本文思路一.、思路分析找到数据来源二、代码实现发送请
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2023-07-02 23:30:41
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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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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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1保持新增房源保持新增房源每天新增房源5条以上(保障房源优质度的情况下)把房源全部推满(房源推满，占比量才高，曝光率更大)优质度=新鲜度+充实度=刷新排序新鲜度：发布时间较近 内容不重复充实度：所有需要填写的内容全部填写图片四张以上(7一8张最佳)2标题要切入重点标题要切入重点突出(居室、装修、价格)等优势越详细越好，区域+商圈+小区+装修+户型+租点技巧：三段式标题：区域+商圈(地标
# 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:
#
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
通过分页、线程池、代理池等技术，快速爬取链家网近4万条在售二手房信息，速度可达 10000 条 / 5 分钟。通过对二手房作数据分析，得到北上广深等(新)一线城市四地房价的纵向比较，同时对各个城市各个区的房价做横向对比，并将对比结果可视化出来。主要用到的库或模块包括RequestsPyQueryThreadPoolExecutorJSONMatplotlibPyEcharts环境：Widnows1
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
