前言

嗨喽~大家好呀，这里是魔王呐 !

思路

一.分析数据来源

链家二手房数据：多页《—一页

二.案例代码实现

发送请求，向目标网址发送数据请求
获取网页源代码<响应文本信息>
解析数据
保存数据

采集代码

from lxml import etree
import csv
import requests

因CSDN不能出现网站链接，所以我把下图代码删了，大家可以按照下图片把它添加一下

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/105.0.0.0 Safari/537.36'
}html = requests.get(url=url, headers=headers)
# print(html.text)
# 解析   转换数据类型
soup = etree.HTML(html.text)
# print(soup)
doc = soup.xpath('//*[@id="content"]/div[1]/ul/li')
# print(doc)list_1 = []
for fang in doc:name = fang.xpath('.//div[@class="title"]/a/text()')[0]# print(len(name))# print(name)address = fang.xpath('.//div[@class="positionInfo"]/a/text()')# print(len(address))# print(address)# for i in range(len(address)):if address:address = '-'.join(address)# print(address)# 价格price = fang.xpath('.//div[@class="totalPrice totalPrice2"]/span/text()')[0]# print(price)list_1.append([name, address, float(price)])print(list_1)
for p in list_1:list_2 = pprint(list_2)file = open('ershoufang.csv', mode='a', newline='')csv_write = csv.writer(file)csv_write.writerow(list_2)

图表

import pandas as pd
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import optionsdata = pd.read_csv('./ershoufang.csv', names=['name', 'address', 'price'], encoding='gbk')
print(data)bar = Bar()
bar.add_xaxis(list(data['address']))
bar.add_yaxis('长沙二手房房价图', list(data['price']))bar.set_global_opts(title_opts=options.TitleOpts(title="长沙二手房价图表"),datazoom_opts=options.DataZoomOpts()
)
bar.render('长沙二手房房价图.html')

尾语

要成功，先发疯，下定决心往前冲！

学习是需要长期坚持的，一步一个脚印地走向未来！

未来的你一定会感谢今天学习的你。

—— 心灵鸡汤

本文章到这里就结束啦~感兴趣的小伙伴可以复制代码去试试哦

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