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使用Python程序抓取58同城二手房信息。

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简介：
通过对《用Python写网络爬虫》示例代码的调整和改进，成功地实现了从58武汉各区域二手房信息源的爬取。

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  • 58同城职位信息抓取
    优质
    本项目旨在开发一个能够自动从58同城网站上抓取职位招聘信息的系统，以便用户快速获取所需岗位的信息。 58同城的招聘信息爬取包括发布公司的相关信息、薪资水平、岗位学历要求以及工作经验要求等内容，并将部分信息进行数据化处理。
     
  • Python 抓取58二手房数据
    优质
    本项目通过Python编写爬虫程序，高效抓取58同城网站上的二手房信息数据，包括房源价格、位置等关键内容，为房产数据分析提供支持。 基于《用Python写网络爬虫》示例对代码进行了修改，以爬取58武汉各区的二手房信息。
     
  • 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。
     
  • Python爬虫教程：详解如何获取58同城各城市租房信息
    优质
    本教程详细讲解了使用Python编写爬虫来抓取58同城上不同城市的租房信息的方法和技术。适合初学者学习和实践。 本段落主要介绍了如何使用Python爬虫技术来获取58同城上所有城市的租房信息。通过详细的示例代码讲解，为读者提供了参考学习价值，适合需要此类数据的学习者和工作者阅读。
     
  • 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。
     
  • 58同城二手房数据爬取与可视化.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。
     
  • 58同城上的二手房出售资讯
    优质
    本资源提供最新的58同城二手房出售信息，涵盖多个城市和地区，包括房源详情、价格和联系方式等实用内容。 从58同城爬取的216万条二手房数据已导出为MongoDB中的json文件。该文件包含以下字段：详情页面URL、房屋朝向、房间数量（如两室一厅）、来源URL、经纬度坐标、字符串地址、爬取时间戳以及所属城市（例如湖北武汉）。这些数据可用于大数据分析和机器学习等场景，欢迎下载使用。未压缩前的文件大小为700M，一般的文本编辑器可能无法打开此文件。
     
  • 使用Python编写的58同城招聘信息爬虫
    优质
    本项目为一个基于Python语言开发的自动化工具，专门用于从58同城网站抓取招聘信息。通过模拟用户行为精准提取职位详情，包括岗位要求、薪资待遇等关键信息，便于求职者快速筛选和对比工作机会。 使用Python进行58同城招聘信息的爬取。