某地自动评论脚本备份

var eles = document.getElementsByClassName('share');
for (var i = 0; i < eles.length; i ++) {
    es = eles[i].getElementsByTagName('a');
    if ( es.length ) {
        var href = es[0].getAttribute('href');
        href = href.substr(href.lastIndexOf('/') + 1);
        href = href.substr(0, href.lastIndexOf('#'));
        var xhr = new XMLHttpRequest();
        xhr.open("GET", '' + href + '', true);
        xhr.send(null);
    }
}


仅作备份....


在Python中,我们可以利用网络爬虫技术如BeautifulSoup、Scrapy或者requests库来自动抓取某地的房价数据。对于一些公开的数据源,例如房地产网站的API或者公开发布的房价报告,我们还可以直接获取到结构化的数据。 首先,需要确定数据来源,比如链家、贝壳找房等平台提供的API,如果没有API,则需要通过HTML网页解析。步骤大致如下: 1. **设置目标网址**:找到提供房价信息的网页URL,可能是列表页或者详细页面。 2. **网络请求**:发送HTTP请求,获取网页内容。 3. **HTML解析**:使用BeautifulSoup或其他解析库分析HTML结构,定位包含房价和租金的数据元素。 4. **数据抽取**:根据解析后的HTML,提取出每套房子的价格和租金信息。 5. **计算租售比**:将租金除以房价得到租售比,通常是数值越低表示租房更划算。 6. **存储数据**:将提取的信息保存到CSV文件或者其他数据库系统中,便于后续处理和分析。 下面是一个简单的例子,展示了如何使用requests和BeautifulSoup提取某一页房源信息: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup # 网页URL url = "https://example.com/house_prices" # 发送GET请求 response = requests.get(url) html_content = response.text # 解析HTML soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') # 找到价格和租金的元素,假设它们有特定的class prices = soup.find_all(class_='price') rents = soup.find_all(class_='rent') # 提取并计算租售比 rent_to_price_list = [(float(price.text), float(rent.text)) for price, rent in zip(prices, rents)] rent_to_sold_ratios = [rent / price for price, rent in rent_to_price_list] # 存储数据 with open('house_data.csv', 'w') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['租售比']) writer.writerows(zip([str(ratio) for ratio in rent_to_sold_ratios]))
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