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该文件包含58同城二手房数据的爬取和可视化。

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简介：
Python爬虫技术结合了Flask框架以及echarts图表库，构建了一个具有可视化界面的应用系统，并利用MySQL数据库进行数据存储。在使用该系统之前，请务必仔细阅读提供的详细说明文档以确保正确的使用方法。

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  • 58同城二手房数据爬取与可视化.zip
    优质
    本项目旨在通过Python爬虫技术从58同城获取二手房信息，并利用数据分析工具进行处理和可视化展示，以便于用户了解市场动态。 使用Python爬虫技术结合Flask框架与echarts进行数据可视化展示，并将数据存储于MySQL数据库中。在使用前，请查阅相关说明文档。
     
  • 青城山二手房数据爬取与可视化分析文档及源码.zip
    优质
    本资料包包含针对青城山地区二手房市场进行数据爬取、整理和可视化的详细文档及完整源代码，为房产数据分析爱好者提供详实的数据支撑。 本项目通过“链家”平台爬取了青城山660套二手房的详细信息，包括房屋编号、名称、所在小区名称、位置、户型、面积、朝向、装修情况、楼层以及单价和总价共11个关键数据点。主要使用Python脚本结合Scrapy框架进行网络爬虫开发，并应用pandas、seaborn、matplotlib及BeautifulSoup等扩展库对获取的660条房屋信息进行了处理与分析，生成了11张可视化统计图表，以便用户更直观地了解青城山二手房市场的现状。项目文档和源码已打包供参考。
     
  • Python 抓取58二手房数据
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    本项目通过Python编写爬虫程序，高效抓取58同城网站上的二手房信息数据，包括房源价格、位置等关键内容，为房产数据分析提供支持。 基于《用Python写网络爬虫》示例对代码进行了修改，以爬取58武汉各区的二手房信息。
     
  • 58同城上的二手房出售资讯
    优质
    本资源提供最新的58同城二手房出售信息，涵盖多个城市和地区，包括房源详情、价格和联系方式等实用内容。 从58同城爬取的216万条二手房数据已导出为MongoDB中的json文件。该文件包含以下字段：详情页面URL、房屋朝向、房间数量（如两室一厅）、来源URL、经纬度坐标、字符串地址、爬取时间戳以及所属城市（例如湖北武汉）。这些数据可用于大数据分析和机器学习等场景，欢迎下载使用。未压缩前的文件大小为700M，一般的文本编辑器可能无法打开此文件。
     
  • 二手房数据爬取与展示项目：Python爬虫结合Flask和Echarts可视化
    优质
    本项目运用Python爬虫技术抓取二手房信息，并通过Flask框架搭建后端服务，前端则利用ECharts进行数据可视化展示。 二手房Python爬虫+Flask前端展示+Echarts可视化大项目
     
  • Python爬取58二手车数据.zip
    优质
    本资源提供了一个使用Python语言编写的小项目，旨在自动从58同城网站上抓取二手车的相关信息。通过此代码，可以高效地收集大量数据用于分析或研究。包含所有必要的库文件和详细的注释说明。 使用Python爬取二手车的数据，并将数据存入Excel文件中，适合新手小白和在校学生学习使用。在使用前，请务必查看说明文档。
     
  • Python 数据分析与可视化项目——二手房信息抓取及可视化（房地产类别，约 300 行代码，包含爬虫和 pyecharts 可视化）.zip
    优质
    本项目利用Python进行二手房信息的数据抓取，并使用pyecharts库对数据进行可视化处理。该项目涵盖约300行代码，包括爬虫编写与数据可视化的实现，适用于房地产分析领域。 Python数据分析与可视化项目包含项目源码（附有详细分析说明）、数据文件，在此不包括视频内容。该项目适合用作数据分析练习、制作数据分析报告或作为毕业设计素材等用途。
     
  • 链家二手房数据的分析和可视化
    优质
    本项目聚焦于链家平台上的二手房交易数据，通过深入的数据清洗、统计与建模分析，结合直观的图表展示方式，旨在揭示房地产市场的趋势及特征。 链家二手房数据分析与可视化是一个基于Python的项目，旨在从链家网站上爬取二手房数据，并对其进行清洗、分析及可视化处理以揭示二手房市场的特征和规律。 该项目主要包括以下几个方面： 1. **链家二手房数据爬虫**：使用requests库和BeautifulSoup库编写了一个简单的网页抓取工具。该工具可以根据特定的城市、区域以及价格等条件，从链家网站获取包括房源标题、链接地址、户型信息、面积大小、朝向位置、楼层高度、装修状况、所属小区名称及具体位置在内的详细二手房数据，并将其保存为CSV格式的文件。 2. **链家二手房数据清洗**：利用pandas库执行了一系列的数据清理任务，如去除重复项和异常值处理等。此外还对数据类型进行统一化调整以及标准化处理以确保后续分析的一致性与准确性。 3. **链家二手房数据分析**：借助numpy库及scipy库的力量，项目团队进行了深入的数据统计工作。这包括计算各种变量的描述性统计数据、绘制箱形图和直方图等图表形式来展示数据分布情况；同时也开展了相关系数检验以及线性回归分析以探索影响房价的关键因素并建立预测模型。 此项目的最终目标是为那些希望了解二手房市场特性的用户或开发者提供一个易于操作且实用性强的数据处理示例。
     
  • 基于Scrapy与Django的二手房数据爬取及可视化代码包+项目指南.zip
    优质
    本资源提供了一个结合了Scrapy和Django框架的数据抓取与可视化的完整解决方案。专注于二手房信息的采集，并附带详尽的项目指导，帮助用户轻松构建高效的数据处理应用。 基于Scrapy和Django的二手房爬虫及可视化源码开发环境：Scrapy、Django2.x 项目描述： 该项目使用 Scrapy 框架爬取二手房数据，并通过 Django 框架将数据写入数据库，然后利用 ECharts 将分析后的数据在网页上进行可视化展示。 创建步骤如下： 1. 创建 Django 工程 ``` django-admin startproject rent ``` 2. 进入 `rent` 目录并创建Django项目： ```sh cd rent python manage.py startapp rentAnalysis ``` 3. 创建 Scrapy 工程： ``` scrapy startproject rentSpider ``` 4. 进入 `rentSpiders`目录并创建爬虫文件，命名为house，并指定目标网站为lianjia.com: ```sh cd rentSpider/rentSpiders/ scrapy genspider house lianjia.com ``` 5. 在Scrapy工程中配置Django环境后启动scrapy： ``` scrapy crawl house ``` 6. 启动 Django 应用程序： ``` python manage.py runserver ```