Advertisement

使用Python和Selenium抓取链家网二手房信息

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：PY

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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。
     
  • 使用Python-Scrapy抓取链家网的二手房交易信息
    优质
    本项目利用Python Scrapy框架设计并实现了一套自动化数据采集系统，专门针对链家网上的二手房交易信息进行高效精准地爬取。 使用Scrapy抓取链家网的二手房成交数据。
     
  • Python抓取链家网租房信息
    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抓取链家新房信息
    优质
    本项目利用Python编写爬虫程序，自动化采集链家网站上的新房数据，包括房源位置、价格等关键信息，便于进行房产数据分析和研究。 我用Python编写了一段代码来爬取链家新房的数据，因为网上找不到相关代码示例，所以自己进行了开发。
     
  • 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。
     
  • 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抓取链家二手房数据的代码实例
    优质
    本段落提供了一个利用Python编程语言从链家网上自动收集二手房信息的具体代码示例。适用于对房地产数据分析感兴趣的开发者或研究者。 在Python 3.6环境中配置PyCharm，并安装requests、parsel以及time等相关模块即可开始工作了。接下来的任务是确定目标网页的数据来源。 通过开发者工具可以直接找到返回的网页数据，这些数据包含了每一个二手房的信息，在HTML中的li标签内。我们可以通过获取和解析这些数据来提取我们需要的内容。 下面是使用requests库获取网页数据的一个示例代码： ```python import requests headers = { User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) } response = requests.get(目标网址, headers=headers) ``` 请根据实际情况替换目标网址，并进行进一步的数据解析处理。
     
  • Django项目代码：抓取和显示链家上海二手房信息
    优质
    本项目利用Python Django框架搭建，实现对链家网上海地区二手房数据的爬取与展示。用户可浏览筛选后的房源列表及详细信息页面。 Django项目代码：爬取并展示链家上海二手房信息。
     
  • 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）。
     
  • 利用Python抓取链家小区信息
    优质
    本项目运用Python编程语言及网络爬虫技术，自动化采集链家网站上的小区数据，涵盖位置、价格等关键信息，旨在为房产分析提供数据支持。 链家网站的小区页面包含了许多有用的信息，如小区名称、房价、建筑年代、建筑类型以及物业费用等。使用Python对这些数据进行爬取并进一步分析，可以帮助我们做出更加合理的决策。