文章目录前言一、分析url二、制造url三、详情url四、解析页面总结 前言用Python爬下58同城租房详情信息提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、分析url第一页：https://bj.58.com/chuzu/?PGTID=0d000000-0000-0116-5fa7-7c361aef2ca6&ClickID=1
第二页：https://bj.58.com/chuz
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2024-01-17 23:13:38
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在寻找租房的过程中，我们面临着各种各样的问题。如何快速地找到合适的房源？如何确定房租的合理价格？这些问题一直以来都困扰着我们。随着Python等工具的广泛使用，我们可以更加高效地解决这些问题。使用Python进行租房数据分析，我们可以从海量数据中提取有用信息，预测租金价格，评估房源优劣等等。Python不仅是一种编程语言，更是一种分析和解决问题的利器，为我们提供了更多更优的解决方案。数据说明时间节
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2023-09-21 08:36:49
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源码地址：https://github.com/liguobao/58HouseSearch在线地址：58公寓高德搜房(全国版)：http://codelover.link:8080/周末闲着无事刷知乎发现一个爬虫教程（高德API+Python解决租房问题），正中最近想要换地方住的痛点。然后大早上懒觉都没睡就屁颠屁颠开始研究这个教程了。这样教程在实验楼网站里面有手把手步骤，有兴趣自取（实验楼：高德
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2023-07-30 23:02:38
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本次分析的租房数据主要来源于上一篇博客中获取的“房天下”网站租房信息，对该数据分析主要使用了Pandas数据处理库。 利用python pyecharts进行租房情况数据分析数据处理数据读取数据预处理处理异常值处理重复值数据分析与可视化平均价格分布城区价格分布户型和面积分布价格区间分布词云图 数据处理数据读取将数据保存到MongoDB数据库后，在这里使用数据库可视化工具robo3t，将数据以表格的
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2023-12-02 23:33:43
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租房信息数据分析1 题目：租房信息数据分析 导入数据 各行政区房源分布 小区房源数量TOP10 户型TOP10分布 租金分布 Python——线性回归模型 数据源：在百度网盘喏，自行下载。链接： https://pan.baidu.com/s/1bJbwmBza9KAmWMmXi4se7A 提取码：ru681 题目：租房信息数据分析“data”文件夹中有一文件“house_info.csv”保
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2023-07-04 22:12:55
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在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用 Python 进行“北京租房分析”。我们会覆盖从环境预检到依赖管理的各个方面，并提供在实施这一项目时需要遵循的最佳实践。所有内容都将以逻辑顺序呈现。
### 环境预检
在开始之前，我们需要确保硬件和软件环境能满足项目需求。以下是我们整个系统的思维导图，展示了项目的重要组成部分及其映射关系。
```mermaid
mindmap
root((北京租房分
原标题：Python爬虫一步步抓取房产信息前言嗯，这一篇文章更多是想分享一下我的网页分析方法。玩爬虫也快有一年了，基本代码熟悉之后，我感觉写一个爬虫最有意思的莫过于研究其网页背后的加载过程了，也就是分析过程，对性能没有特殊要求的情况下，编程一般是小事。以深圳地区的X房网为例吧。XX房网的主页非常简洁，输入相应的地区就可以找到对应的二手房或者一手房。这一篇文章主要就给大家介绍我在做XX房网爬虫的分析
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2024-01-10 18:09:52
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今天又要搬家了，从工作到现在一年之内我搬了三次家，真实麻烦，真不知道还要搬几次家，也不知道什么时候才有属于自己真正的家。
原创
2008-10-22 09:32:37
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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
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2023-11-14 22:36:34
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租房信息已经有了，为了能对北京目前的租房市场有个直观认识，我对数据进行深度分析，并进行可视化展示从分析结果中，我得到了哪些位置房源多、各区租房平均价格以及心仪价格地理位置分布等重要信息，为帮助我租房提供重要依据下面带大家一起看一下整个分析过程:1.分析各行政区房源数量及单价import pandas as pd
beijing_daname=['朝阳区', '丰台区', '海淀区', '大兴区',
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2023-08-10 02:31:20
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案例说明 在本次案例中，我们将通过 Python 爬虫技术获取某网数万条北京租房数据，用北京部分城区真实房价分析真实的房租情况：数据获取、数据清洗预览、数据分析可视化，一起了解最近房租的状况。 本次实验使用的
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2024-04-12 12:48:37
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1使用css Modules修改NavHeader样式2在样式文件中修改当前组件的样式3对于组件库中已经有的全局样式 （比如:am-navber-title）import React from 'react'import { NavBar } from 'antd-mobile'// 导入 withRouter 高阶组件import { withRouter } from 'react-route
原创
2023-02-10 15:39:30
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1使用css Modules修改NavHeader样式 2在样式文件中修改当前组件的样式 3对于组件库中已经有的全局样式
原创
2022-06-05 00:00:15
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具体描述 0、定金条写明签合同日期，否则黑中介肯定让你在三天内签完合同。（血泪教训，我现在付着双份的房租）1、查看出租人的房产证明和有效身份证明是否一致 2、签订租房合同时，应问清房租包含的内容，水、电、暖、煤气（天然气）和物业管理费由谁承担。 3、要求出租人在房屋出租前结清水、电、暖、煤气（天然气）和其它费用。 4、明确租金标准、租
原创
2022-09-20 14:25:36
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本案例将租房网站上的杭州地区的租房数据作为参考，运用所学到的数据分析知识来分析真实数据，并以图表的形式得到以下指标：统计每个区域的房源总数量。使用条形图分析哪种户型数量最多、更受欢迎。统计每个区域的平均租金，并结合柱状图和拆线图分析各区域的房源数量和租金情况。统计面积区间的市场占有率，并使用饼图绘制各区间所占的比例。一 、数据来源目前有很多的网络租房平台，如链家、房天下、安居客、贝壳等等，通过八爪
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2023-10-17 05:41:26
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0 了解数据来源：本数据来自国内某房地产网络平台。我们使用了 requests 和 parsel 库来获取西安碑林区租房房源数据，并利用百度地图 API 来获取每个房源的经纬度。数据集信息：时间节点：2022.2去掉重复后数据条数：2117条 我们将使用租房数据中的'type', 'layout', 'bc', 'distance', 'rent_area', 'rent_pric
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2023-12-23 19:41:25
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文章目录1、导包2、查看数据3、重复值和空值处理4、数据转换类型4.1、面积数据类型转换4.2、户型表达方式替换5、房源数量和位置分布分析7、户型数量基本分析8、去掉统计数量较小的值9、图形展示房屋类型10、平均租金分析11、图形可视化12、面积基本分析 1、导包import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as
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2024-01-12 13:47:43
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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
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2023-11-15 16:42:54
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一、选题背景因为深圳经济非常不错，想必想要去深圳工作的人也不少。衣食住行是生活的基本需求。衣和食好解决，不喜欢的衣服可以买新的，不好吃的食物可以换一家吃。可是在住宿上，买房和租房的置换成本都相对较高，因此房源选择尤为慎重。作为目前买不起房的人自然是以租房为主，但是租房我们一般是通过中介或者是网站来实现租房的需求。以我通过python以行政区为单位，对比分析各行政区房源数量分布情况的爬起，就可以可视
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2024-09-30 18:46:53
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这几天房子到期，换了一个地方住。经过这几天的租房与退房，感触颇多，为了以后能够记住这些经验教训，也为了给广大租房的朋友一个提醒，在此记录下来这几天租房退房的事情。去年这个时候，本人离开学校在外面与同学一起租了一个房子，本人是后来加进去的，他们已经租了半个月了，所以没有参加签合同的事宜。在这次租房前，没有意识到租房、退房会很不爽，以为会比较顺利。说实话，在这个时候租房真的挺不划算，然而，大多数人都是
原创
2010-08-04 10:39:04
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