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广州链家二手房信息（截至2017.11.29）

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简介：
该页面提供了截至2017年11月29日广州市链家地产二手房详细信息，包括房源位置、面积、价格等，为购房客户提供全面参考。 使用Python爬取了广州链家二手房的数据，采集时间为2017年11月29日。

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  • 广州链家二手房信息（截至2017.11.29）
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    该页面提供了截至2017年11月29日广州市链家地产二手房详细信息，包括房源位置、面积、价格等，为购房客户提供全面参考。 使用Python爬取了广州链家二手房的数据，采集时间为2017年11月29日。
     
  • 广州链家网二手房数据（2020年4月22日）
    优质
    本页面提供广州链家网最新二手房信息及数据报告，涵盖房源数量、价格走势等关键指标，助您全面了解2020年4月22日当天广州市区的房产市场概况。 通过爬虫从链家网广州二手房页面获取了2020年4月22日的数据，包含14个字段：area（区域）、title（标题）、community（社区名称）、position（位置描述）、tax（税费情况）、total_price（总价）、unit_price（单价）、hourseType（房屋类型）、hourseSize（房屋面积）、direction（朝向）、fitment（装修状况）、floor（楼层信息）、built_time（建成时间）和type（物业类型）。
     
  • 链家网深圳二手房信息-2020.04.03
    优质
    链家网提供最新、最全面的深圳二手房交易信息。2020年4月3日的数据涵盖各区房源详情，包括价格、面积和户型等详细资料，助您轻松找到理想居所。 通过爬虫获取的链家网深圳二手房2020年4月3日的数据包含11个字段：区域（area）、标题（title）、社区名称（community）、位置描述（position）、税费信息（tax）、总价（total_price）、单价（unit_price）、房屋类型（hourseType）、房屋面积（hourseSize）、朝向（direction）和装修情况（fitment）。
     
  • 上海链家二手房信息+代码
    优质
    这似乎是指一个提供上海地区二手房交易相关信息和功能支持的平台或应用，可能包含房源搜索、价格查询等功能，并且涉及一些编程实现的技术细节。但鉴于您提到“+ 代码”，如果需要具体关于软件开发或者技术实现的信息，请进一步明确需求以便更准确地提供帮助。目前这段简介主要侧重于用户端的功能介绍。 上海链家所有二手房资源。
     
  • 郑州链家二手房数据爬取
    优质
    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。
     
  • 武汉链家二手房信息数据分析
    优质
    《武汉链家二手房信息数据分析》旨在深入剖析武汉市二手房市场的现状与趋势，基于大数据技术提供精准市场洞察，为购房者和投资者提供决策支持。 武汉市二手房数据包括经纬度、地址、户型、价格及朝向等详细信息。
     
  • 广州链家小区房价数据.xlsx
    优质
    该文件包含广州市内各个区域链家平台上的最新小区房价信息，旨在为购房者、投资者及房地产行业从业者提供详实的数据支持和参考。 北京、广州、深圳和上海的房价数据CSV/EXCEL中的广州数据由我们定制的爬虫程序从互联网上采集（类似于搜索引擎的爬虫），所有数据均为网站公开且非隐私的数据，任何人均可查看。我们没有使用任何非法手段（例如黑客技术）来获取网站上的非公开数据。如果您认为我们的行为侵犯了您的合法权益，请联系我们予以处理。此外，我们只能保证数据与目标网站的一致性，并不能确保源数据本身的准确性。
     
  • 太原链家二手房价格信息抓取代码
    优质
    本项目旨在通过编写Python代码来自动抓取太原市链家网上的二手房价格信息，为房产研究与投资决策提供数据支持。 链家APP有关于太原二手房价的信息爬虫代码，可以直接运行得出output的csv文件。
     
  • 使用Python和Selenium抓取链家网二手房信息
    优质
    本项目利用Python编程语言结合Selenium工具，自动化地从链家网上收集二手房的相关数据，包括价格、面积及位置等关键信息。 使用Python结合Selenium可以实现对链家网二手房网站的数据爬取。
     
  • Python简单爬虫抓取上海链家二手房房源信息
    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。