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从链家网站获取房屋信息。

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简介:
链家网站https://sz.lianjia.com/ershoufang/ 提供了大量的二手房信息。为了实现这一目标,我们计划开发一个爬虫程序,其主要任务是收集所有这些二手房的数据。

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客服
客服
  • Python抓
    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。
  • 上的源数据.pdf
    优质
    本PDF文档详细介绍了如何从链家网站爬取和获取房源信息的数据方法与技术实现过程。 链家网站有许多二手房的信息,该项目的目标是设计一个爬虫程序来爬取所有二手房的数据。
  • Python抓
    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。
  • 贝壳找杭州新
    优质
    本项目旨在通过爬虫技术从贝壳找房网站获取杭州市的新房源信息,包括价格、户型等详细数据,为购房者提供最新的市场参考。 在贝壳找房网站上爬取杭州的新房数据。
  • 详情
    优质
    链家网提供详尽的租房详情信息,涵盖各区域优质房源,致力于为租客带来便捷、透明的租房体验。 本资源作为链家网出租房信息的爬虫数据,用于博客文章《正则表达式分组及pandas实用操作》的数据来源。
  • R语言爬虫:-附件资源
    优质
    本资源介绍如何使用R语言编写爬虫程序来抓取链家网上的租房信息数据。通过该教程,用户能够掌握基本网络爬虫技术,并学习到如何将这些技能应用于房地产数据分析中。适合对房地产市场分析感兴趣的R语言初学者和进阶者。 R爬虫:链家租房数据爬取-附件资源 这段文字已经按照要求去除了所有联系信息及链接地址,并保留了原有的核心内容。如果需要进一步的信息或具体的代码示例,可以在此基础上进行更详细的描述或者咨询相关领域的专业人士。
  • 使用Python和Selenium抓二手
    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。
  • 深圳二手-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)。
  • Python-和贝壳价数据
    优质
    本教程介绍如何使用Python编写爬虫程序,实现对链家网和贝壳网等房产网站的房价信息进行自动化采集与分析。 链家网和贝壳网房价爬虫可以采集北京、上海、广州、深圳等21个中国主要城市的房价数据(包括小区、二手房、出租房和新房),具有稳定可靠且快速的特点。该工具支持将数据存储为csv、MySQL数据库、MongoDB文档库、Excel表格或json格式,并兼容Python 2和3版本,同时提供图表展示功能,注释丰富详细。