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
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
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
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2023-10-12 21:51:25
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# 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
# 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>=
# 爬取链家网站数据的r语言爬虫
随着互联网的普及和发展，信息获取变得越来越便捷。爬虫技术作为一种自动化获取网页信息的工具，在数据分析和挖掘中扮演着重要的角色。本文将介绍如何使用r语言编写一个简单的爬虫，来爬取链家网站的房屋信息，并对数据进行分析和可视化。
## 爬虫原理
爬虫的原理就是模拟浏览器向网站发送请求，获取网页内容，然后解析出需要的信息。在r语言中，我们可以使用`rvest`包来实
原创
2024-06-27 05:48:18
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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
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2024-05-23 12:22:54
220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
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2024-03-14 17:11:03
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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
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2024-01-15 10:30:58
57阅读
针对抓取到的南京市链家网的房源数据进行一次简单的数据可视化首先导入必要的库。import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.
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2023-07-05 22:28:00
151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
# 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
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反爬虫机制：一。基于数据加密的反爬 1.通过Css来反爬虫 原理：源代码数据不为真的数据，需要通过css位移 2.通过js动态生成数据进行反爬 思路：解析关键js,获取数据生成流程，模拟生成数据 3.数据图片化二。基于爬虫行为进行反爬虫 1.请求ip/账号单位时间内总请求数量判断 原理：正常浏览区请求网站，速度不会太快，同一个ip账号大量请求了对方服务器，有更大的可能性会被识别为爬虫思路：对应的通
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2024-08-07 16:12:18
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去了一趟链家网面试，虽然没有面上，但仍有不少收获，在此做个简单的分享，当然了主要是分享给自己，让大家见笑了。因为这次是第一次面试 JAVA网站架构师相关的职位，还是有些心虚的，毕竟之前大部分时间都是在做.NET相关的技术工作，并且自己所负责过的项目规模都是比较小，并且差异也 较大。在高并发性，高伸缩性的互联网网站的架构方面没有太多的经验，只是在之前空闲时阅读李智慧老师的《大型网站技术架构》一书给了
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2024-01-08 16:29:54
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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
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2024-01-20 06:04:25
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房产中介来由已久，“牙人”便是唐代时对中介人的称呼。无论买房、卖房还是租房，绝大多数房产相关的商业行为都离不开中介。从实体店到线上，从网站到移动App，从内部系统到2C业务，与蓬勃发展的中国房地产行业一道，链家网也不断与时俱进，更新系统架构，满足不断变化的市场和业务需求。十年链家网，S3终回归“现在，链家网存储服务承载的总文件数量已达8270万+，房屋实堪图占66%，其他图片占15%，音视频占13
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2023-07-07 21:53:10
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# coding : UTF-8import requestsimport csvimport randomimport timeimport socketimport http.client# import urllib.requestfrom bs4 import BeautifulSoupimport redef
原创
2022-03-04 13:42:46
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# coding : UTF-8import requestsimport csvimport randomimport timeimport socketimport http.client# import urllib.requestfrom bs4 import BeautifulSoupimport redef get_content(url, data=None...
原创
2021-09-09 14:21:25
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## Java 链家 CRM 实现流程
### 1. 创建 Maven 项目
首先，我们需要创建一个 Maven 项目作为我们的 Java 链家 CRM 实现的基础。可以使用以下命令创建一个基本的 Maven 项目：
```shell
mvn archetype:generate -DgroupId=com.example -DartifactId=java-lianjia-crm -Dar
原创
2023-09-03 07:27:11
56阅读
import base64 import hashlib import requests import json from logzero import logger http_app_secret = 'XXXXXXXXXXXX' http_app_id = 'XXXXXXXX' def str_ ...
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2021-09-29 17:17:00
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