Item Pipeline介绍 Item对象是一个简单的容器,用于收集抓取到的数据,其提供了类似于字典(dictionary-like)的API,并具有用于声明可用字段的简单语法。 Scrapy的Item Pipeline(项目管道)是用于处理数据的组件。 当Spider将收集到的数据封装为Item后,将会被传递到Item Pipeline(项目管道)组件中等待进一步处理。Scrapy犹如一个爬虫流水线,Item Pipeline是流水线的最后一道工序,但它是可选的,默认关闭,使用时需要将它激活。如果需要,可以定义多个Item Pipeline组件,数据会依次访问每个组件,执行相应的数据处理功
2021-11-23 18:49:29 2.16MB c cra em
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通过爬虫获取的链家网东莞二手房2020.04.07数据,其中包含14个字段,分别area 、title、community、position、tax、total_price、unit_price、hourseType、hourseSize、direction、fitment、floor、built_time、type等字段
2021-11-12 09:31:44 2.84MB 链接网 东莞
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基于python多线程和Scrapy爬虫框架的链家网房价数据成交信息的爬虫程序。(以深圳为例)
2021-11-03 12:55:38 170KB python 多线程 链家 房价
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长租公寓报告:链家(62页),资源名称:长租公寓报告:链家(62页)链家-长租公寓白皮书.zip...
2021-10-30 21:32:49 2.02MB 行业报告
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主要实现分地区链家二手房信息爬取功能,更直观详细、全面且实时的展示数据,并且提供二手房信息下载功能,数据将以excel形式下载。
2021-10-26 10:21:51 390KB python pyqt5 链家二手房 excel
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链家房地产公司房屋转让协议.doc
2021-10-20 13:02:26 30KB 合同范本 互联网
2021年最新链家上海市房屋租赁合同
2021-10-18 17:04:05 82KB 常用文档
随着经济的发展,北、上、广、深这四大都市迅速发展,在经济、政治等方面有突出的表现,而且工作机会多,生活质量较高,是大多数人所向往的地方。但是要在这些城市定居是一件不容易的事情,这样来说购买二手房是一个可以选择的方案,说到这我们一定会想了解这些地区的房源大概情况。所以本项目是对深圳链家二手房房源进行的分析,希望可以帮助部分人解决购房问题,从多维度出发分析,帮助买家拿定主意,实现合理的购房。 (一)分析结果 房源数量最多的区有龙岗区、罗湖区、福田区、南山区,在这四个区中南山区宝安区、福田区的总价比较高都在700百万以上。 对于想选择好地段、价钱差不多就行的人,推荐选择宝安中心的房源。因为宝安中心价格在排名前十的地段中位于第5,说明地段不错,房价在前十中不算很高,值得推荐。 小区的选择可以参照二手房均价(总价)排名前十的小区,进行选择。房屋朝向推荐朝南,朝东南的方向。 对于普通大众,房屋朝向,装修可供选择的种类还是挺多的。
2021-10-14 14:04:43 2.06MB 数据分析
数据为网友从链家爬取的二手房交易数据。包括涉及房屋的简介,户型,面积,关注人数,观看次数,发布时间,楼层,3万条数据记录。 创建项目后: Python用户,输入ls ../input/shhouse/ 查看数据路径 R用户,输入list.files("../input/shhouse/") 查看数据路径 使用相关包读取数据 数据描述 1.bj.csv包含变量:简介 小区 户型 面积 关注人数 观看次数 发布时间 房价 单价/平 城区 经纬度 2.nj.csv包含变量 :名称 租价/月 经度 纬度 房屋面积 室厅卫 整租/合租 楼层 房屋方向 最近地铁距离 3.sh.csv包含变量:小区名
2021-10-13 10:02:12 1.41MB 数据分析 python 房价数据 预测
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用Python爬取的广州链家二手房数据,时间是2017年11月29日。
2021-09-27 20:52:42 3.44MB 数据
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