Python爬虫：使用58同城数据进行批量采集与可视化分析

最新推荐文章于 2025-09-23 11:44:24 发布
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文章标签： python 爬虫 开发语言 后端开发
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本文介绍了如何使用Python爬虫批量采集58同城的二手房信息，通过安装必要库，确定数据URL，发送HTTP请求，解析网页内容，提取数据。然后利用Python的可视化库对数据进行分析，包括创建条形图展示各区域房屋数量。完整代码示例展示了整个流程，强调了在爬虫过程中遵守网站条款和法律的重要性。

在本文中，我们将探讨如何使用Python编写一个爬虫程序来批量采集58同城网站的数据，并通过可视化分析对数据进行进一步的探索和展示。我们将使用Python编程语言以及一些相关的第三方库来实现这些功能。

1. 爬取58同城数据

首先，我们需要安装并导入一些必要的库，如requests和BeautifulSoup。这些库将帮助我们发送HTTP请求并解析网页内容。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

接下来，我们需要确定我们要爬取的数据的URL。我们将以58同城的二手房信息为例。

url = "https://bj.58.com/ershoufang/"

然后，我们发送HTTP请求并获取网页内容。

response = requests
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Python爬虫实战：58同城分类信息数据采集
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本文将详细介绍如何使用Python最新技术栈构建一个高效的58同城分类信息爬虫。我们将从爬虫基础原理讲起，逐步深入到异步处理、反爬应对策略、数据存储等高级话题，并提供完整的可执行代码。本文适合有一定Python基础，希望深入学习网络爬虫技术的读者。网络爬虫（Web Crawler）是一种自动抓取互联网信息的程序或脚本，它们按照一定的规则，自动地抓取万维网信息。在大数据时代，爬虫技术成为获取数据的重要手段之一。爬虫工作流程通常包括：种子URL选取页面下载内容解析数据存储URL去重与调度。
Python之爬取58同城在售楼盘房源信息
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上一篇博客以爬取《你好，李焕英》豆瓣热门短评来作为爬虫入门小案例，这一篇博客主要以石家庄市为例，爬取58同城在售楼盘房源信息，主要包括以下字段：小区名称，所在区，地址以及均价等，总体来说，难度系数不大，算是入门级第二个小案例，废话不多说，让我们一起去看看把； 从58同城石家庄市新房首页可以看出，总共显示696个楼盘，但是有些楼盘并不是在售状态，售价还没公布，所以为了数据爬取完整，增加两个筛选条件（在售，住宅），如下图所示。从图中可以看到，筛选后满足条件的楼盘共有221个，每页有60个楼盘，一共需要爬取4页
Python爬取58同城广州房源+可视化分析
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感谢关注天善智能，走好数据之路↑↑↑ 欢迎关注天善智能，我们是专注于商业智能BI，人工智能AI，大数据分析与挖掘领域的垂直社区，学习，问答、求职一站式搞定！ 对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tstoutiao，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。​ 消失了一段时间，这段时间在优快云阅读了不少关于Py...
python-爬虫-58同城
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Python中的爬虫实战：58同城爬虫
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06-23 1622
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7. python爬虫——基于xpath爬取58同城房源信息
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该程序实现了对58同城的商品信息进行爬取。
基于python的58同城招聘爬虫
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'span.address' span中class下面的数据用 span.address 取文件。# doc 取标签div中class下面的a标签 文件。 标签处理 + 数据去重。 保存Excel文件。
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这个简单的爬虫示例演示了如何使用Python编写一个网络爬虫，从58同城网站上爬取二手房信息，并将结果保存到CSV文件中。通过了解这个示例，你可以进一步学习和掌握网络爬虫的原理和实践应用。我们展示了如何利用Python中的数据处理和可视化工具对58同城网站上的二手房信息进行分析和展示。这些可视化图表可以帮助我们更好地理解房屋信息的特征和趋势，从而做出更明智的决策。
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python爬虫爬取58同城信息（使用动态IP） 新手，为了做一个数据分析，搞了几天，终于搞出来了，大家可以给点意见啊。 # coding=utf-8 import sys import csv import time from importlib import reload import xlwt import requests from bs4 import BeautifulSoup from goto import with_goto reload(sys) # 请求头设置 #使用win自带的浏览器
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