前言 想看下最近房價是否能入手,抓取鏈家 二手房 、 新房 的信息,發現廣州有些精裝修 88平米 的 3房2廳 首付只要 29 萬!平均 1.1萬/平: 查看請求信息 本次用的是火狐瀏覽器32.0配合 firebug 和 httpfox 使用,基於 python3 環境,前期步驟 ...
背景: 公司需要分析通過二手房數據來分析下市場需求,主要通過爬蟲的方式抓取鏈家等二手房信息。 一 分析鏈家網站 .因為最近天津落戶政策開放,天津房價跟着瘋了一般,所以我們主要來分析天津二手房數據,進入鏈家網站我們看到共找到 套天津二手房 .查看下頁面的數據結構以及每頁顯示數據條數 通過分析每頁顯示數據 條,總共顯示 頁面,即使我們通過翻頁方式 頁也只能拿到數據 條與其提示的數據信息還差的很多。 通 ...
2018-06-01 14:51 1 1040 推薦指數:
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1、問題描述: 爬取鏈家深圳全部二手房的詳細信息,並將爬取的數據存儲到CSV文件中 2、思路分析: (1)目標網址:https://sz.lianjia.com/ershoufang/ (2)代碼結構: (3) init(self)初始化函數 · hearders用到 ...
利用Python相關工具爬取鏈家二手房中的各房源信息,包含小區名稱、戶型、裝修情況、單價和總價 要求: 1、使用工具:urllib.request(請求)、re(解析)、csv(存儲) 2、編程范式:面向對象 3、反反爬機制:利用time和random控制請求頻次、偽裝請求頭 ...
#coding=utf-8 import requests from fake_useragent import UserAgent from bs4 import Beautifu ...
繼續上一篇的工作繼續分析廣州鏈家二手房的數據。 >> Normality Test 用nortest package 的 ad.test() 分別對三個主要因素(面積,總價和均價)進行正態分布檢驗,結果顯示這三個變量都不滿足正態分布,而 Q-Q Plot 的表現方式就更直 ...
python數據分析項目:鏈家二手房分析 數據來源:爬蟲獲取 數據內容:北京二手房數據 數據特征:11個特征變量 , 1個目標變量 Price Direction : 房屋位置所處的方向 District : 房屋位置 Elevator : 電梯 Floor : 樓層 Garden ...
1、網頁分析(獲取所有城市列表) citys.py 2、二手房信息 3、main.py 4、以上海閔行為例,house.csv 爬取的內容為 結果表明,上海房價真的是高啊~~ ...
1、爬取鏈家二手房信息,存入數據庫(MySQL)數據來源:鏈家 2、數據庫表結構 3、代碼 lianjia.py 4、結果 ...