在本项目中，我们将探讨如何使用Python爬虫技术获取链家网站上的二手房房价数据，并将这些数据存储到MongoDB数据库中，以便后续进行数据分析。让我们逐一了解涉及的关键知识点。 1. **Python爬虫**：Python是进行网络数据抓取的常用语言，其拥有丰富的库支持，如BeautifulSoup、Scrapy等。在这个项目中，我们可能使用requests库来发送HTTP请求获取网页内容，然后用BeautifulSoup解析HTML结构，提取出房价等相关数据。 2. **链家API或网页解析**：链家网站可能提供API接口，也可能需要通过解析HTML页面来获取数据。如果API可用，直接调用API会更高效；若无API，我们需要解析网页结构，找到包含房价、面积、地理位置等信息的元素。 3. **XPath和CSS选择器**：在解析HTML时，XPath和CSS选择器是定位网页元素的重要工具。XPath用于XML和HTML文档路径导航，而CSS选择器则用于选择HTML元素，两者都可以帮助我们准确地找到目标数据。 4. **数据清洗与预处理**：抓取的数据可能存在缺失值、异常值或格式不一致的问题，需要使用Python的pandas库进行清洗和预处理，确保数据质量。 5. **MongoDB**：MongoDB是一种NoSQL数据库，适合存储非结构化和半结构化数据。在这里，它将用于存储房价数据。Python有PyMongo库用于与MongoDB交互，包括连接数据库、创建集合（类似表）、插入数据、查询数据等操作。 6. **数据存储与结构设计**：在MongoDB中，我们需要设计合适的文档结构（JSON格式）来存储房价信息，如包含房源ID、小区名、价格、面积、所在区域等字段。 7. **数据分析**：抓取并存储数据后，可以使用Python的pandas、numpy、matplotlib等库进行数据分析，例如房价的分布、趋势、区域对比等。数据可视化可以帮助我们更好地理解房价规律。 8. **异常处理与批量爬取**：在爬虫过程中，需要考虑请求超时、反爬虫策略等问题，通过设置重试机制、使用代理IP等方式提高爬取的成功率。同时，为了获取大量数据，我们需要设计合理的爬取策略，避免过于频繁的请求导致IP被封。 9. **文件操作**：在本项目中，我们有一个名为“桂林房屋信息.xlsx”的文件，这可能是爬取前已有的数据样本，或者用于存储爬取结果。pandas可以方便地读写Excel文件，与MongoDB中的数据进行比对或合并。 10. **代码组织与版本控制**：使用Jupyter Notebook（即Untitled.ipynb文件）编写代码，可以方便地混合文本、代码和输出。同时，推荐使用Git进行版本控制，以便追踪代码的修改历史和协同工作。 总结，本项目涵盖了从网络爬虫、数据处理、数据库操作到数据分析的多个环节，是Python在数据科学领域应用的一个典型实例。通过实践，我们可以提升数据获取、存储和分析的能力，更好地理解房地产市场的动态。

链家二手房数据分析与可视化是一个基于Python的项目，旨在爬取链家网站上的二手房信息，并对数据进行清洗、分析和可视化，以探索二手房市场的特征和规律。该项目包含以下几个部分： 链家二手房数据爬虫：利用requests库和BeautifulSoup库，实现了一个简单的链家二手房数据爬虫，可以根据指定的城市、区域、价格等条件，爬取链家网站上的二手房信息，包括房源标题、链接、户型、面积、朝向、楼层、装修、小区、区域、总价、单价、建成时间、发布时间、关注人数、其他信息等，并将数据保存为csv文件。 链家二手房数据清洗：使用pandas库，对爬取的数据进行了一些基本的清洗操作，包括去除重复值、缺失值、异常值，以及对数据类型、格式、单位等进行统一和标准化。 链家二手房数据分析：使用numpy库和scipy库，对清洗后的数据进行了一些基本的统计分析，包括计算各个变量的描述性统计量、绘制箱线图、直方图、散点图等，以及进行相关性分析、线性回归分析等，以探索二手房数据的分布特征、影响因素和预测模型。该项目的目的是为了提供一个简单而实用的链家二手房数据分析与可视化的示例,帮助感兴趣的用户或开发者了解二手房

链家二手房爬虫工具 本工具分为爬虫端与客户端，爬虫端用于爬取链家页面二手房数据并存储于数据库，客户端用于分析展示数据库数据。 实现功能 爬虫端（Python） 二手登山爬取，可指定城市，地区，户型以及价格范围。 每日数据存储，数据库为sqlite3，数据库文件为./lianjia.db 已售的记录记录，当某套房源不再能被抓取取到时，转换套房源从交换表迁移到售出表，保留售出前历史数据。 客户端（Nodejs） 数据可视化展示，使用电子实现跨平台，展示内容包括包括id，小区，户型，面积，朝向，偏移，年份，建筑类型，总价，单价。出。 历史价格展示，预先设定的预期高度后可进入历史价格页面，展示每次抓取获取到的价格，逐步价格的变化用箭头标出。 卖出上市展示，展示已售出上市及售出日期（最后一次抓取日期） 目录结构 . ├── README.md ├── config │   └── config.js

数据分析项⽬之：链家⼆⼿房数据分析 数据分析项⽬之：链家⼆⼿房数据分析 项⽬分享⽬的：在学习完Numpy，Pandas，matplotlib后，熟练运⽤它们的最好⽅法就是实践并总结。在下⾯的分享中，我会将每⼀步进⾏ 分析与代码展⽰， 　　　　　　　希望能对⼤家有所帮助。 项⽬名称：链家⼆⼿房数据分析 项⽬概述：本项⽬主要利⽤上⾯提到的三个⼯具进⾏数据的处理，从不同的维度对北京各区⼆⼿房市场情况进⾏可视化分析，为后续 　　　　　数据挖掘建模预测房价打好基础。 分析步骤：⼯具库导⼊--->数据加载--->数据清洗--->数据可视化分析 导包 导包 # 数据分析三剑客 import numpy as np import seaborn as sns import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import matplotlib.pyplot as plt sns.set_style({'font.sans-serif':['simhei','Arial']}) %matplotlib inline # 设置忽略警告 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 设置全局字体 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Songti SC' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 数据载⼊ 数据载⼊ lj_data = pd.read_csv('./lianjia.csv') display(lj_data.head(),lj_data.shape) 查看数据概况 查看数据概况 display(lj_data.info(),lj_data.describe()) ''' 通过观察： 1. Elevator列存在严重的数据缺失情况 2. Size列最⼩值为2平⽶，最⼤值为1019平⽶，跟据常识，初步判断为异常值 ''' 添加新属性房屋均价（ 添加新属性房屋均价（PerPrice） ）,并且重新排列列位置 并且重新排列列位置 ''' 观察发现： 1. ID属性对于本次分析没有什么意义，所以可以将其移除； 2. 由于房屋单价分析起来⽐较⽅便，简单使⽤总价/⾯积即可得到，所以增加⼀列PerPrice(只⽤于分析，不是预测特征)； 3. 原数据属性的顺序⽐较杂乱，所以可以调整⼀下。 ''' # 添加 PerPrice（单位均价） 列 df = lj_data.copy() df['PerPrice'] = (lj_data['Price']/lj_data['Size']).round(2) # 重新摆放列位置 columns = ['Region','District','Garden','Layout','Floor','Year','Size','Elevator', 'Direction','Renovation','PerPrice','Price'] df = pd.DataFrame(df,columns = columns) # 重新查看数据集 df.head(3) 数据可视化分析 数据可视化分析 1. Region特征分析 特征分析 对于区域特征，我们可以分析不同区域房价和数量的对⽐ 对于区域特征，我们可以分析不同区域房价和数量的对⽐ # 对⼆⼿房区域分组，对⽐⼆⼿房数量和每平⽶房价 df_house_count = df.groupby('Region')['Price'].count().sort_values(ascending = False).to_frame().reset_index() df_house_mean = df.groupby('Region')['PerPrice'].mean().sort_values(ascending = False).to_frame().reset_index() # display(df_house_count.head(2),df_house_mean.head(2)) 绘图 绘图 1 # 创建⼦视图对象 2 f,[ax1,ax2,ax3] = plt.subplots(3,1,figsize = (20,18)) 3 4 # 设置绘图参数 5 sns.barplot(x='Region',y='PerPrice',palette='Blues_d',data=df_house_mean,ax=ax1) 6 ax1.set_title('北京各区⼆⼿房单位平⽶价格对⽐',fontsize=15) 7 ax1.set_xlabel('区域') 8 ax1.set_ylabe

重庆链家二手房可视化项目压缩包的完整项目，里面包含登录界面的创建，并且后端连接了数据库，可以通过数据库来进行登录，登录后直接跳转到主界面，且主界面运用了matplotlib包，将数据采用图表的方式呈现在了pyqt5创建好的图形上，从一定意义上来将，实现了数据的可视化，这里需要下载后需要修改一些数据库名称，用户名，密码以及数据表，需要自己首先创建一个有用户名与密码的数据表

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

house_spider Lianjia house spider链家二手房爬虫~ Springboot + Webmagic + Mysql + Redis 简介 - 基于Java8 +、开源爬虫框架WebMagic、Springboot的一个链家爬虫，上手即用，可以指定需要爬取的城市名称、或者爬取全国。 - 数据存Mysql，默认根据搜索城市+日期自动建表，如搜索“南京”，则会通过JDBC新建表：“南京_20191127” - 没有用WebMagic的Pipeline来存DB，而是直接用JDBC存的，默认爬虫线程数为1，每翻页1页批量插入Mysql。 - 由于链家限制爬取页数为100页，所以一个城市下，先查出所有行政区，再遍历行政区下的所有街道，以每个街道为单位，进行最大100页的爬取，这样基本上能爬下城市的所有房源数据。（部分别墅、车位直接忽略没存DB） 使用 基础依赖：安装mysq

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

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

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。