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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

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简介:
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 ```

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客服
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  • ScrapyDjango+.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 ```
  • 58同城.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。
  • Python 分析——信息抓地产类别,约 300 行虫和 pyecharts ).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。
  • 展示:Python虫结合Flask和Echarts
    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
  • Jupyter Notebook和Joint-Spider成都分析使用
    优质
    本项目提供基于Jupyter Notebook的成都二手房数据采集、分析与可视化的全套解决方案。利用Joint-Spider进行高效爬取,结合Python生态工具实现深度洞察和展示。包含详尽的源码与操作指南。 本项目使用jupyter notebook开发,主要目的是分析成都二手房房价。 数据来源:通过爬取近期的二手房交易网站上的数据,收集了成都各个区域中交易热度较高的房屋信息。 目标:通过对这些数据进行深入分析,了解成都各区域二手房市场的走势和具体交易情况。此外,还会建立简单的机器学习模型来预测房价,并利用聚类方法对房源的具体分布情况进行研究。 技术点包括: - Pandas - Numpy - sklearn - Matplotlib 二. 数据清洗 1. 原始数据检视:由于我的爬虫项目将每个区的结果分别存储到了不同的文件中,因此需要先进行文件合并操作。具体而言,首先读取所有相关文件的列表,并通过循环遍历这些文件来完成数据合并的任务。
  • 青城山分析文档.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分析信息抓(含约300行和PyEcharts展示)
    优质
    本项目运用Python进行二手房信息的数据抓取,并利用PyEcharts实现数据可视化。包含近300行的爬虫代码,为数据分析爱好者提供实用案例与学习资源。 Python数据分析与可视化项目涉及房地产二手房信息的抓取及可视化展示。该项目包括约300行爬虫代码以及使用Pyecharts进行数据可视化的部分。二手房信息通过百度网盘分享地址提取。
  • Python分析.zip
    优质
    本项目使用Python进行数据抓取、清洗和分析,聚焦于南京市二手房市场,通过图表形式直观展示房价分布、区域价格差异等信息。 基于Python的南京二手房数据采集及可视化分析 内容简介:首先通过爬虫技术从链家网站上抓取所有南京二手房房源的数据,并对这些原始数据进行清洗;接着利用数据分析工具,将清洗后的数据进行可视化展示以探索隐藏在大量信息中的规律和趋势。最后采用k-means聚类算法来分类所有的二手房数据,根据结果总结出不同类型的房产分布情况。 应用技术介绍: 1. Python网络爬虫:Requests库与Beautifulsoup用于网页内容抓取。 2. 数据分析工具:Numpy、Matplotlib及Pandas等Python包进行数据分析和可视化展示。 3. k-means聚类算法:用于对数据集中的房源信息进行分类处理。 在数据采集阶段,通过编写网络爬虫程序从链家网站获取南京二手房的相关信息。首先需要理解该网站的结构布局,例如,在主页上可以找到各区域位置名称、当前总房源数量等关键信息的位置,并根据这些线索设计合理的抓取策略以确保收集全面的数据集。 3.1 数据采集:这部分通过编写网络爬虫程序从链家网获取南京所有二手房的信息。这是整个分析工作的基础步骤,目的是获得原始数据用于后续处理和研究。 3.2 数据清洗:在完成初步的网页信息提取后,还需要对抓取到的数据进行预处理工作(比如删除无用字段、填补缺失值等),确保最终得到高质量且易于操作的数据集。 以上是关于南京二手房市场情况的一个综合性分析案例展示。通过上述方法和技术的应用可以全面了解当前市场上二手房的基本特征及其分布状况,并为购房者提供有价值的参考依据。
  • Python收集分析资料PPT合集.zip
    优质
    本资源包含基于Python进行南京二手房市场数据收集、处理和可视化的全套材料,包括源代码、数据分析报告及演示PPT。适合学习房地产数据分析技术。 基于Python的南京二手房数据采集及可视化分析项目源码+全部资料PPT文件.zip是个人98分期末大作业项目,代码完整且可以直接使用。该项目适用于计算机相关专业的课程设计、期末大作业学生以及需要进行项目实战练习的学习者。包含完整的项目源码和详细文档,经过严格调试确保可以顺利运行。
  • PythonScrapy-城市存储
    优质
    本项目利用Python Scrapy框架抓取并分析各城市的二手房市场信息,并将数据妥善存储以便后续研究与应用。 使用Scrapy编写的爬虫可以方便地获取城市二手房的各种信息,如房价、面积及位置等,并利用Beautifulsoup进行页面解析以忽略反爬机制。