安居客爬虫+分析+回归

最新推荐文章于 2025-07-05 14:58:35 发布
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分类专栏： 个人实战 机器学习 文章标签： Python 安居客 爬虫 线性回归
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_25174673/article/details/90414259
本文使用Python3.6.4在Win10环境下进行安居客西安地区的房源爬虫，对数据进行分析并实施线性回归。首先展示爬虫与分析结果，然后对不结构化的数据进行预处理，包括处理单价和总价的区间值及缺失值。通过预处理获得干净数据，进行回归分析。在分析过程中发现部分数据存在错误，如总价为多少万的表述，提示未来数据处理需要注意此类情况。

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安居客爬虫+分析+回归

工具：Pycharm，Win10，Python3.6.4

这次我们要做的是安居客西安地区房源爬虫，然后数据分析，并做一个简单的回归分析。

我们之前的爬虫和简单的数据分析已经说了很多了，这里我不再展开描述，我直接贴出结果。

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Python爬虫：使用安居客网站爬取房源信息
code88888的博客
09-14 2463
通过运行上述代码，你将能够爬取安居客网站上的房源信息，并将其保存为CSV文件。你可以根据自己的需求对代码进行修改和扩展，例如添加更多的字段提取、数据清洗和分析等Python爬虫：使用网络爬虫获取安居客网站的房源信息。安居客是一个知名的房地产网站，提供了大量的房源信息，我们可以利用爬虫技术将这些信息提取并用于自己的数据分析或其他用途。安居客是一个知名的房地产网站，提供了大量的房源信息，我们可以利用爬虫技术将这些信息提取并用于自己的数据分析或其他用途。在函数的最后，我们打印出成功爬取的房源信息数量。
安居客爬虫
xiaoyun5555的博客
06-20 1804
# -*- coding: UTF-8 -*- # @Project ：dome # @Email : 274695262@qq.com # @File ：test_ajk.py # @IDE ：PyCharm # @Author ：wangruifeng # @Time ：2021/06/17 17:34 from selenium import webdriver import time import re from selenium.webdriver.chrome.o
安居客出租房（武汉为例）爬虫+数据分析+可视化
06-22
### 安居客出租房（武汉为例）爬虫+数据分析+可视化 这个爬虫是我前段时间在淘宝上做单子的时候遇见的一个客户需求。本来以为就是一个简单的爬虫项目。但后面客户加了数据清洗和数据分析的要求。而后又加了要详细代码解释的需求等等。直到最后客户坦白说这是他们大专的毕设.......但是这个单子坐下来只有200左右，我想了一下，感觉好亏啊。在淘宝上随便找一个做毕设的都要好多钱的，而且客户本身的代码能力、数学、逻辑能力都很差，导致我每行都给注释以及看不懂，在我交付代码后又纠缠了我一个多礼拜。反正总体做下来的感觉就是烦躁。头一次感觉到了客户需求变更带来的巨大麻烦。 总之这是一次不是很愉快的爬虫经历。但是作为我写爬虫以来注释最详细的一次，以及第一次真正使用像matplotlib这种数据分析库的代码，我认为还是有必要分享出来给大家当个参考的（PS：大佬轻拍~）。爬虫本身几乎没有什么难度，写的也比较乱，敬请见谅。 **功能** 爬取安居客上的出租房信息（武汉地区的），并通过爬取的数据进行数据清洗以及数据分析。给出四个不同层面的可视化图。最终结果如下图所示： ![Image text](https://raw.githubusercontent.com/srx-2000/git_spider/master/anjuke_room_rent_info/result/1.png) ![Image text](https://raw.githubusercontent.com/srx-2000/git_spider/master/anjuke_room_rent_info/result/2.png) ![Image text](https://raw.githubusercontent.com/srx-2000/git_spider/master/anjuke_room_rent_info/result/3.png) ![Image text](https://raw.githubusercontent.com/srx-2000/git_spider/master/anjuke_room_rent_info/result/4.png) **环境** 1. Windows 10 2. python3.7 **使用方法** 首先声明该爬虫由于是特定情况下写的，所以本身的通用性特别差，仅可以对安居客网站上的武汉的出租房信息进行爬取，且需要自己手动更新cookie。同时在对数据进行分析及可视化的时候由于也是特别针对武汉出租房的进行的，所以针对性也比较强。如果别的需求需要自己进行更改。 1. 访问[安居客网址](https://wuhan.anjuke.com/)，获取cookie。 > tip：获取cookie的方法可根据[此链接](https://jingyan.baidu.com/article/5d368d1ea6c6e33f60c057ef.html) 2. 在项目中找到`spider.py`的文件，将第12行的cookie换成你自己的cookie。 3. 运行`spider.py`，获取房源信息。运行后应会产生一个`武汉出租房源情况.csv`的文件。此文件为我们从安居客上爬取的房源信息，其中包含`房屋租住链接、房屋描述、房屋地址、房屋详情（户型）以及经纪人、房屋价格`五个属性。 4. 在获取了数据之后我们运行`matplotlib.py`文件。进行数据清洗，分析，可视化。运行后即可获得**功能**中展示四个图片。 **技术栈** 1. request 2. parsel 3. pandas 4. matplotlib **进步（相比之前）** 此次爬虫相比之前的技术上可以说有减无增。但其中注释相当详细，可谓是每行代码都有注释。所以对于初学者应该有一些用处。同时使用matplotlib进行了数据分析可视化等。对于数据处理的代码的注释也是几乎每行都有注释的。
基于Python的安居客二手房数据爬虫开发实践
最新发布
大数据内容个人总结与分享
07-05 1512
本文介绍了一个基于Python的安居客二手房数据爬虫系统，采用Selenium和BeautifulSoup4技术实现自动化采集。系统支持多城市、智能分页处理，包含11个核心数据字段，采用反爬策略确保稳定运行。项目特色包括房龄分类采集、智能错误处理和配置化管理，通过MySQL存储数据。适用于市场分析、投资决策和学术研究，强调法律合规和技术维护。项目展示了Python在Web爬虫中的高效应用，为房地产数据采集提供了可靠的技术方案。
基于bs4+requests的安居客爬虫
潇洒坤
01-28 462
1.代码可以直接运行,请下载anaconda并安装，用spyder方便查看变量 或者可以查看生成的excel文件 2.依赖库，命令行运行(WIN10打开命令行快捷键：windows+x组合键，然后按a键)： pip install BeautifulSoup4 pip install requests 3.爬取的网站是安居客(厦门)网站，可以进入https...
python爬虫爬取安居客并进行简单数据分析
mengyeweiwu的博客
12-15 7816
此篇博客为普通方式爬取安居客租房数据一共提取出1200条，但是在进行大规模的数据爬取时，不建议使用这种方式,速度太慢是最大的诟病,在进行大规模爬取时，使用分布式爬虫是第一选择 爬取过程 一、指定爬取数据 二、设置请求头防止反爬 三、分析页面并且与网页源码进行比对 四、分析页面整理数据 五、保存到excel表中 六、使用jupyternotebook进行简单的数据分析 一、指定爬取数据 需求: 提取价格、面积、详细标题、名称、具体位置、房屋结构、装修情况 二、设置请求头 这里设置请求头依然使用最常见的.
爬虫案例—深圳租房数据的回归分析
尤尔小屋
03-13 4784
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 之前从网上爬取了一份深圳的租房数据，并且从统计分析和可视化的角度进行了分析。今天还是使用之前的数据进行数据分析和建模，以及模型的可解释性探索。本文的主要内容包含： 导入库 导入主要的库用于：数据处理、可视化、建模、特征可解释性等 数据基本信息 1、导入数据 2、数据形状和字段类型 下面是具体的特征解释： # 下面是特征属性 name：小区名字 layout：几室几厅几卫 location：朝向 size：建筑面积 si.
基于python的爬虫项目-深圳安居客二手房房价爬虫分析和预测，主要是对深圳各区二手房房价的一个爬虫、分析、可视化和预测
01-18
在本项目中，我们将探讨如何使用Python进行网络爬虫，以获取深圳安居客网站上的二手房房价数据，并对其进行分析、可视化和预测。这个项目基于Python3编程语言，利用了torch库来构建预测模型，展示了如何将数据科学...
python 安居客 爬虫_爬虫学习6：爬取安居客的VR房源信息
weixin_39600823的博客
12-30 839
公司的VR产品在推广前夕，需要做一个较详细的市场分析报告，我们可以从下面几个步骤来深入探讨：1、需要展望整个VR的市场规模有多大，从而论证我们需要面对的市场分量，2、在这个大市场下面，我们面对的细分市场，如何划分，盘子能有多大等等3、产品自身分析和竞品分析，这个是认识自己和别人的部分，从而认识到自己的核心优势以及相比于其他的比较优劣势。4、新机会和风险，我们需要从重重竞争者中，开辟出最适合自己产品...
安居客二手房爬虫加数据分析加报告 python
02-18
在机器学习建模阶段，我们选择了线性回归、决策树和随机森林三种模型进行训练和预测，并且通过均方误差和决定系数等指标进行了模型性能评估。最后，我们利用随机森林模型计算了各自变量的重要性，并用条形图展示了...
安居客租房数据分析及可视化实验报告.pdf
01-06
本文通过对安居客租房数据的分析和可视化，研究了影响租金的因素，以深圳为例，通过 Python 爬取安居客上 10000 多条租房信息，利用 Excel 及 Tableau 进行数据的可视化，并最终建立线性回归模型。模型以面积、租房...
安居客爬虫，采用Pycharm软件爬取安居客小区数据。.zip
01-20
爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。 解析内容： 爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。 数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为，如设置User-Agent。 反爬虫应对： 由于爬虫的存在，一些网站采取了反爬虫措施，如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而，使用爬虫需要遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对被访问网站的服务器负责。
安居客二手房信息爬取数据（700条）
04-25
从安居客上爬取的二手房信息，格式是.xlsx，可以作为数据挖掘和分析的学习和教学案例数据。
python 安居客 爬虫_python抓取安居客小区数据
weixin_39768695的博客
12-21 770
#coding=utf-8#author : zx#date : 2015/07/27import requestsimport MySQLdbimport timeimport stringimport randomfrom lxml import etree#ua头信息 get时可以随机使用headers = [{ "User-Agent":"Mozilla/5.0 (Linux; U; ...
爬虫第一弹：安居客房地产数据爬虫
qq_39677320的博客
06-14 9532
爬虫第一弹：安居客房地产数据爬虫 一、功能分析：1、我们要爬取的安居客南昌新房的420个楼盘的信息，每个楼盘涵盖'楼盘名称' '楼盘特点' '参考单价' '物业类型' '开发商' '区域位置' '楼盘地址' '售楼处电话' '最低首付' '楼盘户型' '最新开盘' '交房时间' '售楼处地址' '预售许可证' '建筑类型' '产权年限' '容积率' '绿化率' '规划户数' '楼层状况' '工程进...
Python爬虫整站爬取安居客新房房源数据
weixin_44530636的博客
07-09 5177
对安居客新房房源进行整站爬取，全国所有城市的新房数据。 获取数据字段也主要集中在第一个页面，并未进行二层页面的挖掘 在持续爬取过程中，会出现验证码的过程，不过它的验证码还是比较友好的， 只需要在浏览器拖动图片就行，代码又能重新运行了。整个爬取过程中我只 拖动了两次。所以安居客是算非常友好的网站了，当然上述问题也可以使用代理IP 解决。接下来还可以做的，加上代理IP，加上多线程，进行二级页面的进一步...
安居客 爬虫实战
qq_45889931的博客
01-18 1026
安居客封ip,解决方案 1、 点击找到需要的房源，f12 2、点击手机模式，刷新，获取url,搞定 from lxml import etree from fake_useragent import UserAgent import time import json import requests import csv import random headers={ 'User-Agent':UserAgent().random } # w=["小区名称","
python爬虫爬取安居客房源信息
qq_39321513的博客
12-24 8511
爬取安居客房源信息Xpath插件的安装爬取重庆花溪附近的房源信息（进入正题啦~）代码代码的问题 & 运行时可能出现的问题结果数据处理部分（写给我自己哒~） Xpath插件的安装 链接：https://pan.baidu.com/s/1T3V11Ev8dPODa2fCRbeuCg 提取码：qvzf 将这个安装包解压缩 打开谷歌浏览器的扩展程序 ----> 打开开发者模式 ----> 点击加载已解压的扩展程序 ----> 选择解压的文件夹 看下图操作 就会出现这个 浏览器导
scrapy爬虫实战：安居客深圳二手房
SuperYong的博客
08-01 2844
本次爬虫实现的功能为，爬取安居客深圳二手房信息，并存入mysql数据库中。 使用的是scrapy爬虫框架。 1.scrapy配置： 首先在cmd命令行创建项目 (base) D:\python>scrapy startproject anjuke New Scrapy project 'anjuke', using template directory 'D:\Anaconda3\lib\site-packages\scrapy\templates\project', created in:
北京二手房房价预测：Python爬虫与机器学习实现
首先，项目中的数据源是通过爬虫技术从链家和安居客等第三方房屋中间商网站抓取而来的。这个过程涉及到网络爬虫的设计与实现，目的是为了收集北京地区二手房的相关信息，如房屋价格、地理位置、建筑年代、房屋面积、...
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