租房不入坑不进坑,Python爬取链家二手房的数据,提前了解租房信息

本文介绍如何使用Python爬虫技术抓取链家网站上的二手房数据,帮助读者避免租房陷阱,节省看房时间。通过查找数据位置、确定数据存放、获取HTML数据及解析HTML提取关键信息,实现高效租房决策。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在这里插入图片描述

前言

贫穷限制了我的想象,从大学进入到社会这么久,从刚开始的兴致勃勃,觉得钱有什么难赚,到现在的啪啪打脸,就很真实,租房现在更是人生大事,在这拥挤的城市,都想先拥有一个属于自己的空间,今天小编就来爬取链家二手房的数据,既能达到省钱又能免了很多去看房的时间,提前了解二手房的数据,不入坑,不进坑。

一、查找数据所在位置:

打开链家官网,进入二手房页面,选取某个城市,可以看到该城市房源总数以及房源列表数据。

在这里插入图片描述

二、确定数据存放位置:

某些网站的数据是存放在html中,而有些却api接口,甚至有些加密在js中,还好链家的房源数据是存放到html中:

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

三、获取html数据:

通过requests请求页面,获取每页的html数据

# 爬取的url,默认爬取的南京的链家房产信息
url = 'https://nj.lianjia.com/ershoufang/pg{}/'.format(page)
# 请求url
resp = requests.get(url, headers=headers, timeout=10
要实现Python爬取二手房数据可视化,可以按照以下步骤行操作: 1. 使用Scrapy框架行分布式爬取二手房数据。Scrapy是一个强大的Python爬虫框架,可以帮助我们快速高效地爬取网页数据。可以使用Scrapy编写爬虫程序,设置爬取的起始URL和相关的爬取规则,然后通过分布式爬取多个页面的数据。 2. 将爬取到的数据存储到MySQL数据库中。可以使用Python的MySQL库连接到MySQL数据库,并将爬取到的数据存储到数据库中。可以创建一个表来存储二手房的相关信息,例如房源名称、价格、面积等。 3. 使用pandas数据清洗和分析。pandas是一个强大的数据处理和分析库,可以帮助我们对爬取到的数据行清洗和分析。可以使用pandas读取MySQL数据库中的数据,并数据清洗、处理和分析,例如去除重复数据、处理缺失值、计算统计指标等。 4. 使用可视化库数据可视化。Python有很多强大的可视化库,例如matplotlib、seaborn和plotly等。可以使用这些库来绘制各种图表,例如柱状图、折线图、散点图等,以展示二手房数据的分布、趋势和关联性。 以下是一个示例代码,演示了如何使用Scrapy爬取二手房数据,并使用pandas和matplotlib数据清洗和可视化: ```python import scrapy import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt class LianjiaSpider(scrapy.Spider): name = 'lianjia' start_urls = ['https://www.lianjia.com/ershoufang/'] def parse(self, response): # 解析页面数据,提取二手房信息 # ... # 将数据存储到MySQL数据库中 # ... yield item # 使用命令行运行爬虫 # scrapy crawl lianjia # 从MySQL数据库读取数据 data = pd.read_sql('SELECT * FROM lianjia', 'mysql://username:password@localhost/lianjia') # 数据清洗和分析 # ... # 绘制柱状图 plt.bar(data['区域'], data['价格']) plt.xlabel('区域') plt.ylabel('价格') plt.title('二手房价格分布') plt.show() ```
评论 6
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

yunyun云芸

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值