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本文介绍如何使用Python爬虫技术从链家网站获取房产信息,包括房价、单价、房屋详情和位置,实现批量数据抓取并保存至CSV文件,适合房产数据分析初学者和开发者参考。
# 仅需修改这个地方https://jn.lianjia.com/ershoufang/pg{}rs/   将jn换成你所在城市的拼写首字母小写
import requests
from lxml import etree
import time
import random
import csv


class LianjiaSpider(object):
    def __init__(self):
        self.url = "https://mobilenext-web.meituan.com/newSalesBoard?boardType=8&ci=96&areaId=6723&cateId=2&districtId=0&poiId=595175031&f=android&lat=36.526046191159445&lng=122.062217811"

        self.headers = {
            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/14.0.835.163 Safari/535.1"}

    def get_page(self, url):
        res = requests.get(url=url, headers=self.headers)
        res.encoding = "utf-8"
        html = res.text
        print(html)
        # 调用解析函数
     #   self.parse_page(html)

    def parse_page(self, html):
        parse_html = etree.HTML(html)
        house_dict = {}
        house_list = parse_html.xpath("//div//ul[@class='sellListContent']//li")
        for house in house_list:
            house_dict["name"] = house.xpath(".//div[@class='title']/a//text()")[0]
            house_dict["totalprice"] = house.xpath(".//div[@class='totalPrice']/span//text()")[0]
            house_dict["uniteprice"] = house.xpath(".//div[@class='unitPrice']/span//text()")[0]
            house_dict["houseInfo"] = house.xpath(".//div[@class='houseInfo']/text()")[0]
            house_dict["positionInfoShequ"] = house.xpath(".//div[@class='positionInfo']/a[1]//text()")[0]
            house_dict["positionInfoJiedao"] = house.xpath(".//div[@class='positionInfo']/a[2]//text()")[0]
            house_dict["followInfo"] = house.xpath(".//div[@class='followInfo']/text()")[0]
            print(house_dict)
            with open('F:/top250/lianjia.csv', 'a', newline='', encoding='utf-8')as f:
                write = csv.writer(f)
                # write.writerow([house_dict["name"],house_dict["totalprice"],house_dict["uniteprice"],house_dict["info"]])
                write.writerow(
                    [house_dict["name"], house_dict["totalprice"], house_dict["uniteprice"], house_dict["houseInfo"],
                     house_dict["positionInfoShequ"], house_dict["positionInfoJiedao"], house_dict["followInfo"]])
            f.close()

    def main(self):
        try:
            for i in range(1, 2000):
                time.sleep(random.randint(3, 5))
                url = self.url.format(i)
                self.get_page(url)
        except:
            self.main()


if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    spider = LianjiaSpider()
    spider.main()
    end = time.time()
    print("执行时间:%.2f" % (end - start))
MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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