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使用Python爬虫抓取58房源并在高德地图上显示

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简介：
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）。

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  • 使用Python爬虫抓取58房源并在高德地图上显示
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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爬虫获取58租房信息
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    本项目利用Python编写爬虫程序，自动从58同城网站收集租房相关信息，包括房源价格、位置等数据，为用户租房决策提供参考。 使用Python对58同城的租房信息进行爬取。
     
  • 使用Python实现高德地图与58租房数据结合展示房源位置的代码
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    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。
     
  • 使用Python爬虫抓取网络图片
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    本教程介绍如何利用Python编写爬虫程序来自动从互联网上收集和下载图片，适合对网页数据采集感兴趣的初学者。 小爬虫项目旨在帮助用户自动化地抓取网络上的公开数据。通过编写简单的代码，可以实现对特定网站的信息进行采集、整理与分析。对于初学者而言，这是一个很好的实践机会来学习Python编程语言以及相关的库如BeautifulSoup和Scrapy等。此外，该项目还可以用于提高数据分析能力，并为后续的项目开发打下坚实的基础。 需要注意的是，在执行爬虫任务时必须遵守目标网站的服务条款及robots.txt规则，确保不侵犯版权且不影响服务器正常运行。同时也要注意数据安全与隐私保护问题。
     
  • 使用Python爬虫抓取百度图片
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    本项目介绍如何利用Python编写网络爬虫程序，自动从百度图片中抓取所需图像。通过学习相关库和技巧，轻松实现高效精准的网页数据采集与处理。 使用Python编写爬虫来抓取百度图片是一种常见的数据采集方式。在进行此类操作时，需要确保遵守相关网站的用户协议，并注意处理可能出现的各种异常情况以提高程序的健壮性。此外，在实际应用中可能还需要对获取到的数据进行进一步清洗和存储以便后续分析或使用。
     
  • 使用Python爬虫（案例3）——从X房网抓取小房源信息
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    本案例介绍如何利用Python编写爬虫程序，从X房网获取详细的房源信息。通过实践学习网页数据采集和解析技术，帮助用户掌握自动化收集房产资讯的方法。 编写了一个小案例来复习以前学过的知识点。这个案例的目标是爬取X房网上的二手房信息，并将数据存入MySQL数据库。 ### 爬取步骤 1. **URL特征分析**：观察不同城市页面的URL结构，比如南京二手房的相关链接。 2. **研究HTML页面结构**：查看目标网页的具体内容和布局方式。 3. **编写XPath语句**：根据HTML源代码的特点来设计合适的XPath表达式，以便于提取需要的信息。 4. **Python编程实现数据抓取与存储**： - 通过用户输入指定城市名、小区名称以及页数等参数； - 使用爬虫技术获取网页信息并解析为结构化数据； - 将处理好的数据插入到MySQL数据库中保存起来。 ### 爬取的具体要求 - 用户可以通过命令行界面输入所需查询的城市名和特定的小区名字，同时还可以设定要抓取的数据页数。 - 在完成数据采集后，程序会将这些信息存储进事先建立好的MySQL数据库里边去。
     
  • Python简单爬虫抓取上海链家二手房房源信息
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    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。
     
  • 利用爬虫获取高德地图POI信息
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    本项目旨在通过编写爬虫程序自动收集高德地图上的各类点位信息（POIs），为地理信息系统和位置服务研究提供数据支持。 使用Python编写爬虫程序来获取高德地图POI数据的方法如下：首先注册高德个人账户并获取所需的key，然后在代码中替换相应的key值；接着根据需要更改省市和地区类型参数；最后运行该脚本即可生成excel格式的数据文件。
     
  • 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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    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。
     
  • 高德地图与58租房程序.zip
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    该文档包含两个应用程序的相关信息，一是高德地图，提供路线导航、地点搜索等服务；二是58同城的租房模块，方便用户查找和发布租房信息。 这是一个使用Python编程语言进行集成应用开发的案例，项目内容是将高德地图API与58租房网站的数据结合以完成一个毕业设计项目。压缩包内包含多个文件，旨在帮助学习者理解和实施此类项目。 名为“程序配置说明.doc”的文档可能是项目的详细指南，它可能涵盖了如何设置开发环境、安装必要的Python库以及如何配置高德地图API和58租房数据接口的信息。在Python环境中，可能会用到requests库来发送HTTP请求以获取58租房的数据，并且需要利用BeautifulSoup或lxml这样的库解析HTML数据。对于高德地图API来说，则可能涉及到注册开发者账号、获取API密钥以及理解如何调用如定位、搜索和路径规划等服务。 “高德地图+58租房的程序使用说明.doc”文档应该对整个应用功能进行了详细介绍，包括用户操作指南、系统整合两个平台信息的方式及展示这些信息的方法。例如，用户可以输入特定地点后查看附近房源的信息，并在高德地图上标出位置。 3966b865ec79209a37448eb03d62288a16e9fa94.jpg可能是一张截图或示例图片，用于直观展示程序界面和功能，帮助理解实际运行效果。 readme.txt文件通常包含项目的基本介绍信息，如作者、目的、使用前的注意事项以及可能遇到的问题和解决方案等。 golden_map+58rental.py或其他类似的Python源代码文件是项目的实际编程实现。通过阅读这些代码可以深入理解如何将高德地图API与58租房的数据进行交互，并了解数据处理和展示方式，同时也能学习到整个系统的架构设计方法，包括网络请求、数据解析及地图渲染等多方面的技术。 这个项目为使用Python进行Web数据抓取以及地图服务集成提供了实战案例。对于想要提升Python编程技能并学会如何整合不同服务与数据源的人来说是非常有价值的学习资源。通过分析和研究此项目可以提高自己的开发实践能力。