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厦门链家二手房数据爬虫.zip

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简介:
本项目为厦门链家网站二手房信息的数据抓取工具,旨在通过Python编写爬虫程序自动化收集房源详情,包括价格、位置和配套设施等关键参数。适用于房地产市场分析及个人购房参考。 Python可视化项目案例展示了如何使用Python进行数据可视化的实践。通过这些案例可以学习到多种图表的绘制方法以及数据分析技巧,对于初学者来说是非常好的入门教程;而对于有一定经验的人来说,则提供了更高级的数据展示技术与应用实例。

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客服
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  • .zip
    优质
    本项目为厦门链家网站二手房信息的数据抓取工具,旨在通过Python编写爬虫程序自动化收集房源详情,包括价格、位置和配套设施等关键参数。适用于房地产市场分析及个人购房参考。 Python可视化项目案例展示了如何使用Python进行数据可视化的实践。通过这些案例可以学习到多种图表的绘制方法以及数据分析技巧,对于初学者来说是非常好的入门教程;而对于有一定经验的人来说,则提供了更高级的数据展示技术与应用实例。
  • Lianjia House Spider: Springboot + Webmagic ~
    优质
    Lianjia House Spider是一款基于Springboot和Webmagic框架开发的链家网二手房信息采集工具。它能够高效地抓取网站上的房源数据,为用户提供便捷的信息检索服务。 基于Java8 + Springboot + Webmagic + Mysql + Redis的链家二手房爬虫简介 这是一款开源的链家二手房爬虫项目,采用WebMagic框架与Springboot技术栈开发而成,上手即用且功能强大,能够根据需求指定需要抓取的城市名称或者选择全国范围进行数据采集。 在数据库存储方面,默认使用Mysql作为后端存储系统。当用户搜索特定城市时(如“南京”),程序会通过JDBC接口自动创建对应日期的表名:“南京_20191127”。爬虫线程数量默认设置为单一线程,每翻页一次即进行一次批量插入操作。 考虑到链家网站对抓取页面数有限制(最多只能访问前100页),本项目采取策略是先获取目标城市的全部行政区划信息,然后针对每个区内的街道逐一展开数据采集工作。这样可以确保尽可能多地收集到该城市的所有房源资料。(值得注意的是,在此过程中会忽略掉部分别墅与车位等特殊类型的房产记录) 为了使用该项目,请事先安装好MySQL数据库环境,并按照文档指引完成相应配置即可开始执行爬虫任务了。 本项目未采用WebMagic自带的Pipeline机制来进行数据入库操作,而是直接通过JDBC接口实现。
  • 郑州
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    本项目旨在通过编写Python程序爬取郑州链家网上的二手房信息数据,为房产数据分析和研究提供详实的数据支持。 使用爬虫抓取链家郑州二手房的数据。
  • Python
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    本项目为一个使用Python编写的二手房信息自动采集工具,通过网络爬虫技术收集房产网站上的房源数据,便于用户分析和比较。 Python 二手房信息爬虫实验文档和说明:网站的HTML结构可能需要根据实际情况进行调整。
  • Python简单抓取上海源信息
    优质
    本项目利用Python编写简易网络爬虫程序,专注于抓取和解析上海链家网站上的二手房房源信息,包括价格、面积等关键数据。 编写一个简单的爬虫程序来抓取上海地区链家网站上挂牌的二手房信息。
  • 交易原始集(获取,未经处理的CSV文件)
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    该数据集包含通过爬虫技术直接从链家网站收集的二手房交易信息,以原始CSV格式提供,未经过任何清洗或整理。 爬取数据资源仅供初学Python数据分析使用。数据为原始数据且未经修改:水道子胡同 1室0厅 10.8平米 西南 | 其他,2020年4月13日挂出,价格为100万;位于底层(共1层),板楼结构,房屋满五年。挂牌价为100万,成交周期为一天。
  • Python框架Scrapy入教程(三):实战篇——利用Item Pipeline抓取多页
    优质
    本教程为《Python爬虫框架Scrapy入门》系列第三部分,专注于使用Item Pipeline从链家网上抓取多页二手房信息的实际操作。 Item Pipeline介绍:Item对象是一个简单的容器,用于收集抓取到的数据,并提供了类似于字典的API以及声明可用字段的简单语法。Scrapy的Item Pipeline是处理数据的重要组件,在Spider将数据封装为Item后,这些数据会被传递至Pipeline进行进一步操作。在Scrapy框架中,项目管道作为流水线的最后一环,虽然是可选功能,默认情况下处于关闭状态,但可以通过激活来使用它。此外,可以定义多个Pipeline组件,并按照顺序依次执行相应的处理任务。