深圳租房分析（2/2）数据分析1、数据处理分析准备1.1、导入数据1.2、处理重复值1.3、数据类型转换2、房源数量，位置分布分析2.1、各城区房源数量对比(横柱状图)2.2、各户型数量分析（横柱状图）2.3、各个城区平均租金（柱状图和折线图）2.4、面积区间分析（饼状图）2.5、朝向对于价格影响（柱状图和折线图）3、结语 数据来源链家租房网站。随机爬虫了5000多数据。删除了信息相同的一部分信
转载
2024-01-20 06:04:25
307阅读
环境：Windows10+Anaconda python3.6.5+Spyder 目标：抓取链家北京地区所有房源信息。打开链家官网 。粗略的浏览了一下，整个网站使用的都是静态网页，通过改变url来实现网页变动。不过网站默认只显示100页的内容，每页30条，不管那里写着多少多少条数据。如果需要抓取所有数据，必须通过某些条件筛选。有地区、价格、朝向、楼层等，这里面我选择了地区，因为这是区分度比较明确的
# 使用Python实现链家北京租房数据折线图
本文将带领你一步一步实现一个关于链家北京租房数据的折线图。从数据获取、处理，到绘制图表，我们将涵盖所有步骤。以下是整件事情的流程概述：
| 步骤 | 内容 | 说明 |
|------|------------
1.写在前面作为一个活跃在京津冀地区的开发者，要闲着没事就看看石家庄这个国际化大都市的一些数据，这篇博客爬取了链家网的租房信息，爬取到的数据在后面的博客中可以作为一些数据分析的素材。我们需要爬取的网址为：https://sjz.lianjia.com/zufang/2.分析网址首先确定一下，哪些数据是我们需要的可以看到，×××框就是我们需要的数据。接下来，确定一下翻页规律https://sjz.li
原创
2019-07-26 16:26:40
898阅读
今天看到之前没传完整，这次把它全部上传了。 1、目标问题链家网租房信息页面所展示的信息大部分为硬性的统计指标，如地区、户型、朝向、面积、租金等，以及“近地铁”、“新上”等一些较为客观的概括性信息，但同样可以发现，部分房源被标注为“必看好房”，也就是被推荐的意思，而这一信息是否在正确引导使用者，我们平常又能否相信呢？以下计划分为两步进行探索，首先讨论被推荐房源与其它硬性指标是否具有相关性；其次尝试利
转载
2024-05-14 14:15:00
138阅读
本篇主要针对scrapy的基本运作进行一个展示说明，这里不再介绍scrapy的安装部署，如果有需要的朋友可以自行百度。首先，我们要先创建一个爬虫项目： 1.创建scrapy爬虫步骤
我这里用了python3.5的解释器，所以我指定了解释器哦
python35 -m scrapy startproject project_name
这里执行
转载
2024-06-15 19:08:41
67阅读
1、爬取过程中的302重定向在爬取某个网站速度过快或者发出的请求过多的时候，网站会向你所在的客户端发送一个链接，需要你去验证图片。我在爬链家和拉钩网的过程中就曾经遇到过：对于302重定向的问题，是由于抓取速度过快引起网络流量异常，服务器识别出是机器发送的请求，于是将请求返回链接定到某一特定链接，大多是验证图片或空链接。在这种时候，既然已经被识别出来了，就使用代理ip再继续抓取。2、headers头
转载
2023-10-12 21:51:25
1308阅读
1. 多准备一些headerdef getUserAgent():
UA_list = [
"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36",
"Mozilla/5.0 (i
转载
2024-05-23 12:22:54
220阅读
# 使用Python进行链家网站数据爬虫
随着互联网数据的不断增加，爬虫技术逐渐成为了数据获取的重要手段。本文将通过Python爬虫的实例，展示如何从链家网获取房地产信息。链家网是中国较大且知名的房地产交易平台，提供房屋买卖、租赁等多种服务。我们将通过爬虫技术获取链家网上的部分数据，并对其进行简单的分析。
## 准备工作
在开始爬虫之前，我们需要安装一些Python库。最常用的爬虫库是 `r
本人是上海某211高校研二在读理工男一枚临近工作，最近爬取了链家上海的二手房，新房，租房以及小区信息完整代码与csv文件可以从我的GitHub地址获取PS：欢迎star+fork+follow一箭三连GitHub地址具体流程就不多说了爬虫就是那样，请求url，获得网页源代码，提取信息，保存信息直接上代码import requestsimport csvimport random...
原创
2021-07-09 10:58:48
1056阅读
任务目标：以分布式的方式爬取链家网上二手房信息，包括标题、城市、行政区、总价、户型、面积、朝向等信息分布式爬虫，即在多台电脑上同时执行同一个爬虫任务，在分布式爬取之前，需要先完成单机爬虫，然后部署到多台机器上，完成分布式。链家网单机爬虫：从城市页面开始爬取，到每个城市的不同行政区，以及每个行政区的多个页面，每个页面的多个二手房信息，到最后的二手房详情页面。
经过相应的网页结构分析，得到项目(项目名
转载
2024-03-14 17:11:03
678阅读
python爬取（链家）房源信息进行数据分析（附代码）可视化效果图如下：爬取后的房源数据如下： 下面是正文一、项目背景与项目分析近年来，持续高昂的房价将很多想要安身立命的人挡在了买房的门槛之外。在外漂泊的人们，只能暂时转向租赁市场寻求居住场所。购房行为代替给租房市场带来了巨大的规模和效益。 M网站是深受用户欢迎的二手房、新房、租房网站，它为每一个城市提供大量的房源，拥有随时随地任性找房，IM匿名咨
一、选题的背景 本次项目选择了中国的一线城市——上海市，通过了解上海市二手房的情况，可以帮助人们在购房、出租等方面做出更明智的决策。可以帮助人们了解上海市经济的发展趋势。随着互联网的发展，越来越多的房地产信息通过网络发布，使用爬虫技术可以方便地收集和分析这些信息。而本次项目选择的数据来源是链家。链家是一家著名的房地产经纪公司，在上海市有着广泛的房地产业务。通过爬取上海市链家发布的二手房信息，可以
转载
2024-01-15 10:30:58
57阅读
# 使用Python实现链家区域爬虫
随着互联网的发展，网络爬虫作为一种获取网络数据的重要手段，逐渐受到越来越多人的关注。链家网作为中国最大的房地产信息平台之一，提供了大量的房产信息，本文将为大家介绍如何用Python编写一个简单的链家区域爬虫。
## 1. 准备工作
在开始之前，我们需要准备几个必要的工具和库：
1. **Python**：确保你的计算机上安装了Python（推荐版本>=
1. 石家庄链家租房数据-写在前面作为一个活...
转载
2018-11-13 15:19:00
80阅读
2评论
在这篇博文中，我将探讨如何用Java实现链家的爬虫，特别是面对的各种挑战和解决方案。我将从协议背景开始，逐渐深入到爬虫的实现细节。
## 协议背景
在实现爬虫前，理解网络协议是必不可少的。爬虫需要通过HTTP协议与服务器交互，获取所需的数据。“四象限图”可以帮助我们深刻理解不同协议在网络中的角色。
```mermaid
quadrantChart
title 协议发展四象限图
链家网爬虫前言一、网页分析二、详情页分析三、不同页码的爬取四、多线程爬取数据总结 前言毕业将近，大部分学生出去实习或工作面临找租房的压力，此项目设计和实现了一个爬取链家网站租房信息的爬虫；该项目的功能：对爬取的网络资源进行分析，分析指定城市不同区域租房信息的并给出相关对比分析图。 一、网页分析通过F12打开浏览器自带的抓包工具,点击查看源代码，然后就得到了网页源码中含有的第一套房的信息，
转载
2024-01-15 09:32:53
386阅读
# 链家爬虫数据可视化
*本文所用代码为Python语言编写，使用的主要库包括requests、BeautifulSoup、pandas和matplotlib。*
## 引言
链家网是中国最大的房地产中介网站之一，提供了大量的房屋信息。然而，在链家网上搜索房屋信息时，只能通过手动输入搜索条件来获取所需的数据。为了更方便地获取和分析链家网的房屋数据，我们可以使用爬虫来自动化这个过程，并将数据可
原创
2023-08-11 13:37:16
154阅读
关于链家的数据爬取和分析已经实现 1.房屋数据爬取并下载
2.房屋按区域分析 3.房屋按经纪人分析 4.前十经纪人 5.经纪人最有可能的位置分析 6.实现以地区划分房屋 目前存在的问题: 1.多线程下载的时候会出现个别文件不继续写入了（已经解决） 2.未考虑经纪人重名问题 3.查询中发现不是每次都能 get 到 url 的数据，具体原因可能跟header有关，或者网站反扒（已经解
推荐文章：链家爬虫 - 深入洞察北京二手房市场大数据1、项目介绍链家爬虫是一个开源项目，致力于抓取北京地区的链家网站上的历年二手房成交记录。通过这个项目，你可以获取到海量的房产交易信息，用于个人研究或数据分析。这个项目不仅提供了完整的爬虫代码，还包括了模拟登录链家网站的功能，确保数据的全面性和实时性。查看详细的技术实现和背景故事，请参考链家爬虫一文。2、项目技术分析该项目的核心是Python编程语
