用于本项目中数据爬取部分获取数据

大数据爬取清洗与可视化教程源码

摘 要 随着社会经济的快速发展，城镇化的加速建设，房地产交易越来越火，尤其二手房交易市场居高不下，互联网涌现大批网上二手房交易网站，但是由于提供的房源质量参差不齐，对于个人用户的需求不够精确，无法做到房源精准投放，因此需要实现二手房房源推荐系统来解决用户需求，而房源推荐系统的实现首要就是需要获得足够多的房源信息，所以本毕设通过实现二手房数据爬取系统来爬取房源数据，为房源推荐系统提供数据支持。 本系统使用多线程多端爬虫的优势，设计一个基于Redis的分布式主题爬虫。本系统采用Scrapy爬虫框架来开发，使用Xpath网页提取技术对下载网页进行内容解析，使用Redis做分布式，使用MongoDB对提取的数据进行存储，使用Django开发可视化界面对爬取的结果进行友好展示，设计并实现了针对链家网二手房数据的分布式爬虫系统。 经过开发验证，本系统可以完成对链家二手房房源数据的分布式爬取，可以为房源推荐系统提供数据支持，也可以为数据分析师提供二手房数据分析的数据源。 关键词：二手房：分布式爬虫：Scrapy：可视化

为什么做这个 和同学聊天，他想爬取一个网站的post请求 观察 该网站的post请求参数有两种类型：（1）参数体放在了query中，即url拼接参数（2）body中要加入一个空的json对象，关于为什么要加入空的json对象，猜测原因为反爬虫。既有query参数又有空对象体的body参数是一件脑洞很大的事情。 一开始先在 apizza网站 上了做了相关实验才发现上面这个规律的，并发现该网站的请求参数要为raw形式，要是直接写代码找规律不是一件容易的事情。 源码 import requests import json headers = { 'Accept':'application/

需修改output_file变量 东方财富网 + 腾讯证券 import re import requests import traceback from bs4 import BeautifulSoup def getHtmlText(url): try: r = requests.get(url, timeout = 30) r.raise_for_status r.encoding = r.apparent_encoding return r.text except: print(访问失败

基于Python以二手房信息为对象，爬取二手房价格、小区名称、地区、房屋数量、建造时间等信息，同时将数据存储于数据库，并利用Pandas清洗数据。最后将数据利用Flask和Echarts在前端以图表的形式输出。预测使用多元线性回归进行二手房销量的预测，包含项目的解释文档，使用前请认真查看说明文档

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python编程应用之爬虫篇： 用爬虫算法来抓取股票数据。

基于地理计算语言G语言的大数据分析方法。用G语言在文档下编写数据获取及处理程序，这类文档称为智能文档，形成的系统称为DAS。

毕业设计资料数据爬取与分析展示平台源码 软件架构说明 使用HTML5+CSS3+JS+jQuery+Swiper搭建前端,使用Python+Django+MySQL搭建后端; IDE:HBuilder+PyCharm Community