这是我们python课程要求我们制作一个项目，用python爬取结果并作数据展示。我们使用requests的方法对房价的信息做了爬取，一下就是我们所爬取的网页 我们做这个项目主要分为以下几个步骤1 网页爬取过程 我们使用类的方法经行了封装在直接输入城市名的时候就可以直接get到数据class reptile:
def __in
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2023-12-27 10:24:39
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1、 背景本实例爬取小猪网沈阳房源信息，使用request、bs4。
简单爬取title、address、price、name、sex等信息。未保存信息。
2、场景分析2.1 小猪网沈阳(https://sy.xiaozhu.com/)打开后有一个房源列表右侧为房源图表列表2.2 房源列表分析a、使用chrome浏览器 b、F12进行源文件分析 c、鼠标点源文件左上角的“箭头”，再点任一房源位置
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2024-05-14 07:53:29
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房价数据爬取及分析1、爬取URL2、URL爬取房屋信息3、数据处理4、相关分析5、主成分分析结果图片 上传代码只为记录，有待提升 1、爬取URL爬取所有URL1、获取区域连接 2、区域连接获各道路连接 3、道路连接如果大于5页，就获取价位的信息获取的所有URL存入数据中 等级编号 类别 url 1 市 URL 1-1 区 URL 1 1-1-1 路 URL 2 1-1-1-1 价格 URL 3
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2023-12-11 01:13:57
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Python房产数据分析1、数据爬取2、明确需求与目的数据预览提出问题3.数据预处理数据清洗缺失值异常值(对连续性标签做处理）异常值(对离散标签做处理）4、数据分析问题1、广东省房价的总体情况如何？问题2、高端小区都有哪些？问题3、广东省小区的命名偏好问题4、广深两地的房源分布如何问题5、广深房价与房屋面积大小的关系如何？问题6、广深地区房源分布的地铁线 以及 房价与距地铁线距离的关系问题7、广
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2023-10-26 21:25:50
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问题1：通过爬虫爬取链家的新房数据，并进行预处理。要求筛选出房价最高和最低的数据。
问题2：分析已给出的北京市气候数据，求出各年PM平均值和逐月气温和PM值得变化。
1.预处理新房数据通过爬虫爬取链家的新房数据https://bj.fang.lianjia.com/loupan/，并进行预处理。
• 最终的csv文件，应包括以下字段：名称，地理位置（3个
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2023-07-04 15:15:59
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作者介绍：timber ，在一家电子商务(外贸)公司任职运维，平常工作时我觉得敲命令的样子也很帅 ---Python，Changed me！ 前言我这里用到了的python+selenium来抓取链家房数据，因爲很多时候分析参数，头疼啊，能分析的还好。有些网页就很变态哦，参数都是经过加密的。selenium自动化优点(我去找了一下度娘…哈哈)，完全可以模拟人工操作网页，
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2023-10-09 17:19:41
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一、爬虫简介1、网页结构了解一般由html代码编写，然后由浏览器读取显示。 起始标签 不会被显示在网页上，由浏览器读取 结束body 结尾 python读取html源码from urllib.request import urlopen
#复制网页链接
html=urlopen(
"https://www.bilibili.com/video/BV1MW411B7rv?p=2"
).read().
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2023-08-30 09:56:01
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import requestsfrom lxml import etreeclass Sougou_Spider(object): def __init__(self): self.uel = "https://cs.lianjia.com/ershoufang/" self.headers = { "User-Agent": "Mozill
原创
2023-03-01 19:52:11
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目录一、数据获取与预处理二、csv文件的保存三、数据库存储四、爬虫完整代码五、数据库存储完整代码写这篇博客的原因是在我爬取房产这类数据信息的时候，发现中好多博主写的关于此类的文章代码已经不适用，因为好多房产网站代码已经更改，使用老的代码明显爬取不到所需要的房产信息。这篇博客是根据58同城中的二手房源代码进行爬取的，有遇到问题的伙伴可以借鉴一下，由于博主水平有限，所以有什么错
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2023-10-18 09:06:20
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# 用Python爬取房价数据的完整指南
在这个数字化时代，数据的获取成为了各行各业的重要组成部分。对于初学者而言，掌握如何获取这些数据是非常有用的技能。在本文中，我们将通过一个示例向你展示如何用Python进行房价数据的爬取。以下是整个过程的概述和详细步骤。
## 整体流程
我们将用以下表格展示整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确
python数据爬虫并作图一、爬取房价信息：（数据量太大，只选取条件为（江北区，3房，80-120平）， 总共2725条数据）1 #! /usr/bin/env python
2 #-*- coding:utf-8 -*-
3
4 '''
5 Created on 2019年11月24日
6
7 @author: Admin
8 '''
9
10 impor
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2023-07-03 22:20:52
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前言 这系列的博客是我用来记录一些爬虫的小项目实例的，使用的抓包工具是request，数据解析工具是xpath，因为xpath相较于bs4和正则更加常用、便捷高效。下面就简单介绍一下xpath的原理和基本使用。1xpath原理 首先是实例化一个etree的对象，且需要将被解析的页面源码加载到该对象中，这个页面源码可以已经下载在本地(etree.parse
原创
2022-02-22 23:05:55
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本文以爬取小猪短租租房信息为例。首先进入主页后选择深圳地区的位置。地址如下：一、标题爬取按照惯例，我们先复制标题的xpath信息，多复制几个进行对比：//*[@id="page_list"]/ul/li[1]/div[2]/div/a/span//*[@id="page_list"]/ul/li[2]/div[2]/div/a/span//*[@id="page_list"]/ul/li[3]/d
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
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2023-11-08 17:06:12
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一、选题背景随着社会的发展，炒房投资者越来越多，房价竞争愈演愈烈，让越来越多的人买不起房子。国家通过宏观调控，实施政策改革，及时制止炒房行为。在近段时间里，大部分地区的房价都有所下降，二手房在售数量上升。现在房产市场逐渐偏向未购房人群，炒房投资者能从中获得的收益越来越少，不少炒房投资者都纷纷抛售手上的空房。本次爬虫主要是为了帮助购房人群了解房产市场的情况，获取房价信息。 二、
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2023-07-13 22:06:12
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使用到的工具：chrome、eclipse、python3（Anaconda3） 模块：requests、lxml、csv、time一、数据收集 1、确定目标---爬取重庆地区的二手房（包括单价、总价、户型、面积等） 1）使用chrome打开目标网站，找到需要爬去的数据项 2）在当前页面按F12，找到目标数据并拷贝xpath值，结果如图1-2-
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2023-05-29 14:20:27
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# Python爬虫和房价数据分析
## 引言
在如今的数字时代，数据是无处不在的。各种各样的数据可以帮助我们了解和分析各种现象和趋势。其中，房价数据是一个非常重要且引人关注的领域。通过对房价数据的爬取和分析，我们可以了解不同地区的房价状况、房价的波动趋势以及房价与其他因素的关联等等。本文将介绍如何使用Python爬虫和数据分析库来获取和分析房价数据，并通过代码示例演示相关操作。
## 爬取
原创
2024-01-23 04:22:30
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# 爬虫与房价：使用Python获取房产数据
随着互联网的不断发展，数据已经成为了一种重要的资源。特别是在房地产行业，房价数据的获取和分析对买房者、投资者以及房地产相关行业从业者都变得愈加重要。本文将介绍如何使用Python编写一个简单的网络爬虫来获取房价数据，并展示相应的可视化效果。
## 什么是网络爬虫？
网络爬虫（Web Crawler）是一种自动访问互联网并提取信息的程序。它根据一定
# 使用 Python 爬虫获取房价数据
在现代社会中，房地产市场的动态变化引起了越来越多人的关注。对于购房者、投资者以及研究者而言，获取房价信息是做出明智决策的第一步。幸运的是，Python 爬虫能够帮助我们从互联网上快速提取这些数据。本文将带您了解如何使用 Python 爬虫获取房价数据，并提供详细示例代码。
## 一、什么是网络爬虫？
网络爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序
大家好，我是带我去滑雪，每天教你一个小技巧！住房问题从古到今一直备受人们关注。从老子谈到的“安居乐业”，再到诗人杜甫所描绘的“安得广厦千万间，大庇天下寒士俱欢颜”, 不难可以发现古往今来，对于住房问题始终倾注着人们对美好生活的希冀和梦想。时至今日，无论是学有所教、劳有所得，还是病有所医、老有所养，仍然离不开住有所居的实现。基于上述背景，本文运用
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2023-08-03 16:23:04
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