Python 与深度学习有哪些与建筑设计相接轨的可能性关注这个问题快一周了，到目前来说还是没发现什么太大的惊喜。我感觉建筑设计界还是要学习一个，不要看到深度学习很火，就弄个大新闻，把这玩意往建筑设计上搬呀。其实深度学习这事儿到底怎么就能和建筑设计挂钩上？如果单单指“深度学习”，那我的理解是套用了许多层的人工神经网络，这种技术能在建筑设计中扮演什么角色？我目前还真没发现直接用深度学习这种技术来辅助建
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2024-08-23 10:33:52
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# Python 房源分析：数据可视化与处理
在房地产市场中，房源信息的获取和分析是至关重要的。通过Python，我们可以轻松地获取、处理和可视化房源数据。本文将介绍如何使用Python进行房源数据的获取、处理和可视化，以及如何使用饼状图和流程图来展示分析结果。
## 获取房源数据
首先，我们需要获取房源数据。这通常可以通过网络爬虫或API获取。假设我们已经获取到了一个包含房源信息的CSV文
原创
2024-07-18 11:47:05
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又到了一年一度的盛大毕业季了，千千万万的莘莘学子就要离开校园走向全国各地的工作岗位了，离开家乡，离开校园，租房就变成了一个重要的问题，那么如何才能够更好地找到符合自己的房子呢，这里就是想构建一个房源信息的数据爬虫，对自己感兴趣的地区数据进行爬取，之后用于后面的综合分析等等。 好
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2023-09-05 17:01:56
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前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理以下文章来源于啤酒就辣条 ，作者啤酒就辣条一、网页分析不添加筛选条件，发现总共有42817套房子。我们点击第二页，再查看链接变成了https://sjz.ke.com/ershoufang/pg2/。所以，可发现/pg{i}，i就是页码。所以最多可爬取3000套房产信息，距离上面
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2023-11-30 11:11:13
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# 基于Python的房源预测系统构建指南
## 一、项目流程概述
在构建一个基于Python的房源预测系统时，整个流程可以分为如下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 数据获取 | 从网上获取房源数据，如价格、位置、面积等信息 |
| 数据预处理 | 对获取的数据进行清洗和预处理 |
| 特征工程 | 从原始数据中提取出影响房源价格的关键特征 |
| 模型
原创
2024-10-25 06:22:15
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# Python爬取地图房源教程
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用Python爬取地图房源感到困惑。本文将为你提供一个详细的教程，帮助你了解整个流程，并逐步实现爬虫。
## 爬虫流程
首先，让我们了解一下爬取地图房源的整个流程。以下是一个简单的表格，展示了我们需要完成的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定目标网站 |
| 2 | 分析网站结构
原创
2024-07-24 12:03:34
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# 利用Python抓取安居客房源信息
在互联网的快速发展中，房产信息的获取变得更加方便。安居客作为一个提供全面房地产信息的平台，用户可以轻松查找各种房源。但对于数据分析师、开发者或房产市场研究者来说，如何更高效地获取这些信息呢？在本文中，我们将介绍如何使用Python程序抓取安居客的房源信息，并进行数据处理和可视化。
## 1. 环境配置
在开始之前，请确保你的Python环境中安装了以下
某讯新闻图片爬取需求： 1.图片爬取以及内容
2.新建《腾讯新闻》文件夹
3.爬取该页面的图片
4.并将图片alt的内容写在图片名称上
魏大勋回应求婚秦岚被拒：爆料是对我父母的恶意揣测，希望口下留情.png 编码思路 :设置目标网页的url地址。设置用户代理，模拟浏览器进行访问。获取网页数据，通过requests库向目标url发送请求，并将响应的数据以utf-8编码格式解码，以获取html文档数据
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2023-10-17 23:31:32
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Python网络爬虫获取网站楼盘数据因为需要从网上抓取楼盘信息，所以研究了一下如何使用Python来实现这个功能。具体步骤如下：第一步，获取包含楼盘数据的网页HTML源代码。使用urllib库来获取网页数据，代码如下：from urllib import request
resp = request.urlopen(url)
html_data = resp.read().decode('utf-
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2023-08-09 17:06:24
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通过【链接列表】采集网站中的【正文数据】案例：安居客二手房列表页链接，加翻页一. 网站内容1. 网站截图说明本教程以采集“二手房”列表页链接内的正文数据为例，故链接入口应该为“二手房”板块的网址（https://tianjin.anjuke.com/sale/?from=navigation）Step1：点击官网，找到“二手房”点进进入，如下图红框所示： Step2： 进
当需求方向你提出一个数据需求时，你首先要明确这到底是什么需求。 核心关键点一：不仅需要确认业务方的需求字段，更要了解对方的应用场景和应用目的。想了解对方需要的到底是什么，关键要了解对方为什么要看这个数据，这个数据在什么场景使用、会怎么使用、想达到什么样的目的、解决什么问题，这些都要与需求方沟通求证。不跟需求方“哈拉”的数据分析师不是好分析师。 核心关键点二：拿到需求之后，把需求放到分析师的黑匣子里
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2024-01-14 10:24:37
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python爬取北京贝壳找房网数据一，选题背景 贝壳找房业务涉及二手房，新房，租房，商业办公等。平台拥有全面真实的房源信息，为需要找房的人提高安全可靠的购房体验。对北京贝壳找房网进行数据爬取 要达到的数据分析的预期目标是： 1，对爬取的房源信息进行可视化处理。 2，预期目标归类二手房源进行可视化处理。 二，爬虫设计方案1，爬虫名称
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2023-06-27 11:31:22
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大家好，我是Python之眼。最近有朋友们看了《爬取贝壳找房8万+二手房源，看看普通人在北京买房是有多难》之后，想爬取自己所在城市的成交房源数据做做分析之类的。那么，今天我们就详情介绍下整个数据采集过程吧！目录：这是准备阶段一如既往的页面分析二话不说的数据请求三复斯言的数据解析
>>寻找数据字段所在节点>>re数据解析>>获取全部页面房源数据四平八稳的数据
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2024-08-11 09:31:36
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作者：J哥项目背景大家好，我是J哥。新房数据，对于房地产置业者来说是买房的重要参考依据，对于房地产开发商来说，也是分析竞争对手项目的绝佳途径，对于房地产代理来说，是踩盘前的重要准备。今天J哥以「惠民之家」为例，手把手教你利用Python将惠州市新房数据批量抓取下来，共采集到近千个楼盘，包含楼盘名称、销售价格、主力户型、开盘时间、容积率、绿化率等「41个字段」。数据预览如下：后台回复「新房」二字，可
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2024-01-01 22:11:40
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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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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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# 项目方案：Python爬虫爬取房源经纬度
## 项目背景
在房地产行业中，获取房源的经纬度信息对于房屋的精确定位和展示非常重要。然而，手动获取每个房源的经纬度是一项繁琐且耗时的工作。因此，使用Python爬虫来自动获取房源的经纬度信息是一种高效且可行的解决方案。
## 项目目标
本项目旨在通过编写Python爬虫程序，从房地产网站上爬取房源信息，并获取每个房源的经纬度信息。
## 项目步
原创
2023-08-01 04:31:41
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在有的时候我们想要买房，（虽然这个有时候可能是从来不会出现）但是，我们要有梦想！ 这时候我们就需要一个可以观察房源信息的爬虫 我们以58同城网为例，爬取他的前10页二手房资源以下是代码块，附注解：导入需要的模块包import requests
from lxml import etree
import csv
import time编写保存函数：def data_write(item):
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2023-12-28 23:23:54
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刚看到推送，直接点名「安居客」「58同城」虚假房源
原创
2021-08-19 15:27:58
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大数据时代里，互联网用户每天都会直接或间接使用到大数据技术的成果，直接面向用户的比如搜索引擎的排序结果，间接影响用户的比如网络游戏的流失用户预测、支付平台的欺诈交易监测等等。达观数据技术团队开发过智能文本内容审核系统、作弊监测系统、用户建模系统等多个基于大数据技术的应用系统。机器学习是大数据挖掘的一大基础，本文以机器学习为切入点，将达观在大数据技术实践时的一些经验与大家分享。
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