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租房信息:利用Python抓取安居房源数据并借助高德地图实现可视化展示

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简介:
本项目通过Python爬虫技术收集安居房源信息,并结合高德地图API进行地理位置标注和数据分析可视化,便于用户直观了解房源分布及详细情况。 房间出租用Python爬取安居房间源信息,并用高德地图进行可视化脚本介绍。 `crawl_renting_info.py` 脚本用于从相应的租房网站上爬取租房信息,解析后存储到数据库中,同时将过程中的信息以日志的形式写入 `crawl_logger.log` 文件。 `analyse_renting_info.py` 脚本使用从数据库中读取出的爬取的租房信息地址,通过调用高德地图地址编码 API 将其转换为经纬度。替换那些因错误或有问题而无法正确转换的数据后,将有效的经纬度更新到内部数据集合中,并且同时将过程中的信息以日志的形式写入 `analyse_logger.log` 文件。 `export_renting_info.py` 用于从数据库中导出包含有用租房信息的记录。

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客服
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  • Python
    优质
    本项目通过Python爬虫技术收集安居房源信息,并结合高德地图API进行地理位置标注和数据分析可视化,便于用户直观了解房源分布及详细情况。 房间出租用Python爬取安居房间源信息,并用高德地图进行可视化脚本介绍。 `crawl_renting_info.py` 脚本用于从相应的租房网站上爬取租房信息,解析后存储到数据库中,同时将过程中的信息以日志的形式写入 `crawl_logger.log` 文件。 `analyse_renting_info.py` 脚本使用从数据库中读取出的爬取的租房信息地址,通过调用高德地图地址编码 API 将其转换为经纬度。替换那些因错误或有问题而无法正确转换的数据后,将有效的经纬度更新到内部数据集合中,并且同时将过程中的信息以日志的形式写入 `analyse_logger.log` 文件。 `export_renting_info.py` 用于从数据库中导出包含有用租房信息的记录。
  • Python Scrapy框架库存储与
    优质
    本项目利用Python Scrapy框架爬取安居客网站上的房价信息,并将其存储至数据库中,同时进行数据可视化展示,便于用户直观了解房产市场价格动态。 使用Python的Scrapy框架爬取安居客房价信息,并将其存储到数据库中并进行可视化。
  • Python网站的
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    本项目旨在通过Python编程语言,自动从特定租房网站提取房源数据。采用BeautifulSoup和requests库进行网页解析与数据爬取,并将获取的信息存储于数据库中以供后续分析使用。 使用Python爬取某租房网站的租房信息,并将数据保存到Excel中。
  • 使Python与58结合位置的代码
    优质
    本项目采用Python编程技术,将高德地图API和58同城租房信息进行整合,以可视化方式呈现房源地理位置,便于用户直观了解房屋分布及周边环境。 在Python环境中实现的Web项目《高德地图+58租房》能够展示房源的位置信息。当该项目源码在PyCharm上运行后,用户可以进入一个类似图1所示的界面。 具体操作步骤如下: (1)首先打开网页地图,在搜索框中输入工作地点时会自动显示补全提示,如图2所示; (2)确定好工作地址之后,页面将展示出在1小时内可到达的工作区域范围,如图3所示; (3)点击选择文件按钮来上传房源信息文档,参考图4的界面指示操作。 (4)当房源数据导入成功后,在地图上会自动显示各个房源的位置标记点。参照图5中的展示效果。 (5)用户可以单击任何一个位置标签以查看从起点到终点的具体路线规划,并且在页面左侧可以看到详细的路径信息,如图6所示; (6)点击任一房源名称的顶部链接,则可直接跳转至该房屋详情页,具体界面参考图7展示效果。 此外,源代码已经打包好并上传了exe版本段落件,用户可以直接下载运行。同时该项目也可以导入到PyCharm等开发环境中查看和编辑程序代码。感兴趣的朋友可以自行下载使用。 Python语言的设计理念是“优雅”、“明确”、“简单”,因此用它编写的程序通常都具有良好的可读性。
  • 使Python爬虫58上显
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    本项目利用Python编写爬虫程序从58同城网站获取房源信息,并结合高德地图API将收集到的数据可视化展示在地图上,方便用户直观了解房源分布情况。 我的环境是Python 2.7。运行后生成了一个名为rent.csv的文件,该文件包含了从58同城品牌合租页面爬取的合租房源数据。可以使用火狐浏览器访问这个CSV文件(谷歌浏览器在加载时会显示跨域问题)。
  • Python链家网
    优质
    本项目运用Python编写爬虫程序,自动采集链家网上发布的租房信息,包括房源位置、价格、面积等关键数据,为用户筛选和分析租房市场提供便捷。 使用Python爬取链家网的租房信息并保存到本地文件,可以根据个人需求查找合适的房源。
  • Python:城市价与
    优质
    本项目运用Python进行数据可视化分析,聚焦于城市房价及地铁布局的关系展示,旨在通过图表清晰呈现二者间的关联性。 随着科技的进步,地铁已经成为了一种常见的交通工具,在中国的大多数一二线城市都可以找到自己的地铁线路。房价以及商铺的数据与地铁线路及站点密切相关,因此地铁线路图变得越来越重要。项目的代码可以直接编译运行。
  • Python链家二手制作大屏
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    本项目运用Python技术从链家网站获取二手房交易信息,并通过数据分析与可视化工具构建交互式大数据展示屏幕,为用户提供直观的数据洞察。 使用Python爬取链家的二手房源信息,并将数据存储在MySQL数据库中。之后利用pandas进行数据清洗与分析,最后制作可视化大屏展示结果。
  • Python.zip
    优质
    本资源提供使用Python代码抓取高德地图API数据的方法和示例,适用于地理信息系统、路线规划等应用场景的学习与开发。包含详细注释及教程文档,帮助初学者快速入门。 Python爬取高德地图查询各城市天气是一个不错的爬虫练习项目。该项目涉及从高德地图的JSON数据接口获取天气信息。
  • Python分析与项目:二手(含约300行爬虫代码和PyEcharts
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    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。