Advertisement

使用Python编写的简单爬虫，用于从链家网站上抓取上海地区二手房挂牌信息。

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

简介：
利用一种简化的爬虫程序，该程序能够从链家平台上收集上海市区域内发布的二手房挂牌信息。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 使用Python爬虫（案例3）——从X房网抓取小房源信息
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 贝克找房网站上爬取的二手房数据信息
    优质
    这段简介可以描述为：“贝克找房”网站提供丰富的二手房数据资源。本项目旨在从该平台爬取最新、全面的房源信息，帮助用户快速精准地找到心仪的住房。 贝克找房网站爬取的二手房数据信息用于Hadoop综合项目的数据分析。主要利用MapReduce、Hive对这些数据进行统计分析，并进行数据可视化。
     
  • 使用Scrapy框架抓取汽车之家二手车信息的Python爬虫
    优质
    本项目利用Python Scrapy框架设计并实现了一个高效的网络爬虫，专门用于从汽车之家网站上搜集二手车的相关数据和信息。 创建一个Scrapy项目来演示如何批量获取数据，并支持断点续传以及将数据保存到Excel文件中的步骤如下： 1. 使用命令行工具启动一个新的Scrapy项目： ``` scrapy startproject car_spider ``` 2. 在项目的items.py中定义Item结构，用于存储从网站上爬取的数据。例如创建一个名为`CarSpiderItem`的类来保存汽车信息。 ```python import scrapy class CarSpiderItem(scrapy.Item): brand = scrapy.Field() # 品牌 mileage = scrapy.Field() # 里程 licensing_date = scrapy.Field() # 上牌日期 location = scrapy.Field() # 地点 price = scrapy.Field() # 价格 ``` 3. 编写一个名为`car_spider.py`的Spider文件，定义如何从目标网站上爬取数据。 4. 在命令行中进入项目目录并运行创建好的Spider。 ``` cd car_spider scrapy crawl car_spider ``` 以上步骤展示了用Scrapy构建实际工作的网络爬虫项目的流程。需要注意的是，在进行任何网络抓取之前，务必遵守相关法律法规和目标网站的使用条款以及robots.txt文件中的规定，确保合法合规地开展工作。
     
  • 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。