随着成都的发展进步,成都房屋也迎来的限购,无论是新房还是二手房都有限购,这样那些想买房的人也困难起来了。虽然限购了,但是也有解决限购的方法,比如拥有成都社保,成都户口等都可以参与购买房子。但是由于限购的问题,买房的人也越来越多,成都的房子也供不应求,也导致了成都的房价快速高涨,具体有多高,可以在各大房产平台去了解也可以采集链家的房价信息。
当然由于互联网的发展,网络上提供的数据信息也越来越多,大众可以利用互联网上的数据信息来寻找自己需求的房子,各大的房产平台上都会有数据信息显示。网络爬虫可以通过python爬虫对链家平台进行数据采集、数据分析,来统计一下成都各大新房的房价和二手的房价,选择一些心仪的房子。
采集链家的房产价格,其实很简单:
1、指定采集链家的网页和数据接口
2、从目标网页或数据接口中采集出所需要的数据信息
3、采集出来的数据信息进行分析,统计,归类,保存
无论是新房还是二手房都的价格都可以通过这种方式采集,链家的房产数据都是以列表的方式存在,比较容易采集。
以下就是采集链家的爬虫源码仅供参考:

    #! -*- encoding:utf-8 -*-import aiohttp, asynciotargetUrl = "http://httpbin.org/ip"# 代理服务器(产品官网 www.16yun.cn)proxyHost = "t.16yun.cn"proxyPort = "31111"# 代理验证信息proxyUser = "username"proxyPass = "password"proxyServer = "http://%(user)s:%(pass)s@%(host)s:%(port)s" % {"host" : proxyHost,"port" : proxyPort,"user" : proxyUser,"pass" : proxyPass,}userAgent = "Chrome/83.0.4103.61"async def entry():conn = aiohttp.TCPConnector(verify_ssl=False)async with aiohttp.ClientSession(headers={"User-Agent": userAgent}, connector=conn) as session:async with session.get(targetUrl, proxy=proxyServer) as resp:body = await resp.read()print(resp.status)print(body)loop = asyncio.get_event_loop()loop.run_until_complete(entry())loop.run_forever()

成都新房二手房房价采集相关推荐

  1. 成都二手房房价分析-数据挖掘

    PricesDataAnalysis 本项目使用jupyter notebook开发,主要目的是分析成都二手房房价,项目地址. 数据:爬取二手房交易网站近期数据,成都各个区域交易热度较高的房屋信息. ...

  2. 手把手教你用线性回归预测二手房房价

    导读 在机器学习中,线性模型是一种形式简单但包含机器学习主要建模思想的模型. 线性回归是线性模型的一种典型方法,比如"双十一"中某款产品的销量预测.某数据岗位的薪资水平预测.二手房 ...

  3. 二手房房价数据分析与探索

    二手房房价数据分析与探索 0 数据说明 1 理解数据 2 数据清洗 2.1 去重 2.2 处理缺失值 2.3 文本数据清洗 2.4 异常数据清洗 2.5 数据描述性统计分析 3 房价情况分析 3.1 ...

  4. 分析武汉二手房房价信息

    分析武汉二手房房价信息 1. 爬取数据源获取原始数据 2. 分析数据 1)分析武汉各区的二手房均价排名 2)查找武汉二手房均价前30位的区域 3)查找武汉二手房均价前20位的小区名称 4)分析各种户型 ...

  5. 新静安二手房房价依旧上涨

    新静安二手房房价依旧上涨 近日,小编探访了位于静安区(原闸北区)与宝山区交界处的共康新村中介门店,目前附近二手房均价在每平米50000元左右,较8月份每平米均价46000元进一步上涨. 青浦新开楼盘网 ...

  6. 爬虫--西安二手房房价

    爬取西安市二手房房价 import requests import math import time import random from bs4 import BeautifulSoup#url = ...

  7. python爬取分析深圳二手房房价

    刚入门学习Python爬虫,因为后边将会去深圳发展,所以练习了一个用python爬取深圳房价进行可视分析的项目,希望有所帮助. 好!进入正题! 我选择爬取的是链家网的深圳二手房网页,截图如下: 查看链 ...

  8. 【项目实战】北京二手房房价分析与预测

    项目简介 本项目根据个人需求进行北京二手房信息的数据分析,通过数据分析观察住房特征规律,利用机器学习模型进行简单的预测. 数据源 通过爬虫爬取第三方房屋中间商网站(链家和安居客)获取数据源,仅供学习使 ...

  9. 北京二手房房价分析(建模篇)

    数据科学俱乐部 中国数据科学家社区 本篇将继续上一篇数据分析用Python分析北京二手房房价之后进行数据挖掘建模预测,这两部分构成了一个简单的完整项目.结合两篇文章通过数据分析和挖掘的方法可以达到二手 ...

最新文章

  1. Java内存数据库-H2介绍及实例(SpringBoot)
  2. C 关于unsigned int compzero = ~0;与unsigned int compzero = 0xFFFF; 的区别!
  3. 我的同学是计算机作文,同学相见作文
  4. 跨站请求伪造CSRF防护方法
  5. 基于ebpf的防火墙--bpf-iptables
  6. 难了!华为转身开始大卖4G手机
  7. (step4.3.1) hdu 1010(Tempter of the Bone——DFS)
  8. 免费的位图字体制作工具Bitmap Font Generator使用教程
  9. OpenCV3.4.3+Qt5.9.4(QtCreator)开发环境搭建
  10. linux系统镜像安装方法,linux系统安装的引导镜像制作流程分享
  11. python3 词频统计代码_Python词频统计代码,python
  12. windows 实现 linux soft link,Linux中的软链接(Soft Link)和硬链接(Hard Link)的区别...
  13. 什么是移动IP?简述其工作过程
  14. 在VMware上用深度技术安装windows xp
  15. hexo+yilia添加百度统计和Google统计
  16. PHP+实验室安全系统 毕业设计 -附源码191610
  17. HTML5手机页面触屏滑动上下翻页特效
  18. 微信小程序,map地图中在底部添加半透明视图布局
  19. linux sort 排序 指定间隔符
  20. html5技术之拉米牌游戏项目实战,国内首部HTML5技术之拉米牌游戏项目实战

热门文章

  1. 无线充电宝CE认证和FCC认证怎么办理?无线充移动电源UL报告
  2. 0024-华为OD机考:身高--体重排序
  3. 【判断一个数是不是素数】
  4. Google 镜像站IP地址
  5. 一些个人笔记,持续更新ing
  6. Coder HDU - 4288
  7. 20230316 作业
  8. 手工去除酷我音乐盒广告
  9. 徒手写代码之《机器学习实战》-----决策树算法(2)(使用决策树预测隐形眼镜类型)
  10. uni-app开发安卓APP运行到真机,未检测到手机或模拟器