买房,在中国是任何一个年轻人都绕不开都话题.特别是在当下限购摇号等多重政策打压的情况,要选到一个自己心仪的房子可谓难度不小. 而且,伴随着房价上涨的还有房租.买不起房的,想要租个合适的小窝也不容易啊! 正在看房路上的我,只能用下图表达此时心情! 万万没想到的是,在选房这个难题上,程序员小哥哥却自有神技.利用爬虫技术轻松获取所有房源,搭配数据分析轻松就搞定了自己的小窝. 此时的你,是不是流下了"不懂技术"的眼泪.不哭不哭站起来撸,来看看 Github 上的房源爬虫,直接拿来就用岂不更妙!

python链家网二手房异步IO爬虫,使用asyncio.aiohttp和aiomysql 很多小伙伴初学python时都会学习到爬虫,刚入门时会使用requests.urllib这些同步的库进行单线程爬虫,速度是比较慢的,后学会用scrapy框架进行爬虫,速度很快,原因是scrapy是基于twisted多线程异步IO框架. 本例使用的asyncio也是一个异步IO框架,在python3.5以后加入了协程的关键字async,能够将协程和生成器区分开来,更加方便使用协程. 经过测试,平均1秒可以爬

源码地址:https://github.com/liguobao/58HouseSearch 在线地址:58公寓高德搜房(全国版):http://codelover.link:8080/ 周末闲着无事刷知乎发现一个爬虫教程(高德API+Python解决租房问题),正中最近想要换地方住的痛点.然后大早上懒觉都没睡就屁颠屁颠开始研究这个教程了.这样教程在实验楼网站里面有手把手步骤,有兴趣自取(实验楼:高德API+Python解决租房问题). 整体项目主要分成两步: 第一步:python爬取数据,生成

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项目简介: 编写Python脚本爬取某租房网站的房源信息,利用高德的 js API 在地图上标出房源地点,划出距离工作地点1小时内可到达的范围,附上公交路径规划功能查看不同路径的用时. 一.介绍 1.背景 项目来自一段租房血泪史(夸张):事情是这样的,笔者是接着念大四准备考研,而室友是应届毕业在找工作,说白了就是都没有钱,于是打算合租.因为穷所以不可能找有门店的的中介,只能看看赶集.58 和一些租房APP.期间需要考虑两个人的通勤范围来选地段,由于对交通的不熟悉,只有选择自己附近的较贵的地段,花

作者:李国宝链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22113421来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. PS:最近点赞和关注的小伙伴有点多,感觉我都变得勤奋多了. 次标题:上海专版-互助租房高德搜房 房源来源: 互助租房(http://www.huzhumaifang.com/Renting/index.html) 互助租房微博(http://weibo.com/u/5389952376) 微博简介: 简介: 这里是新浪微博“互

在线地址:58同城品牌公寓高德搜房 Github地址:https://github.com/liguobao/58HouseSearch 知乎专栏(点赞用的):高德API+Python解决租房问题(.NET版) 经过了一个星期的修补补,以及小伙伴奉献的代码,整个项目基本处于基本稳定运行的状态. 同时加入了一下新功能: IP定位:调用高德地图IP定位功能实现 移动地图中心定位:调用高德地图移动地图定位实现 定位城市名转58同城城市名以获得准确58同城城市域名:抓取58同城城市分类信息 优化数据源.

本次实战是利用爬虫爬取链家的新房(声明: 内容仅用于学习交流, 请勿用作商业用途) 环境 win8, python 3.7, pycharm 正文 1. 目标网站分析 通过分析, 找出相关url, 确定请求方式, 是否存在js加密等. 2. 新建scrapy项目 1. 在cmd命令行窗口中输入以下命令, 创建lianjia项目 scrapy startproject lianjia 2. 在cmd中进入lianjia文件中, 创建Spider文件 cd lianjia scrapy genspi

本篇文章是使用python抓取数据的第一篇,使用requests+BeautifulSoup的方法对页面进行抓取和数据提取.通过使用requests库对链家网二手房列表页进行抓取,通过BeautifulSoup对页面进行解析,并从中获取房源价格,面积,户型和关注度的数据. 准备工作 首先是开始抓取前准备工作,导入需要使用的库文件,这里主要使用的是requests和BeautifulSoup两个.Time库负责设置每次抓取的休息时间.这里并非全部,后续还会在过程中导入新的库. 抓取列表页 开始抓取

场景 高德API提供给开发者们一些常用功能的接口,其中有一种叫地理/逆地理编码能实现 地名查询经纬度和经纬度查地名. 实现 高德API平台: https://lbs.amap.com/ 注册并登陆 找到Web服务 然后点击获取key,按照指示获取自己的key. 按照其逆地理编码的API,只需要发送一个GET请求并带着指定参数即可. 这里我们先使用PostMan进行测试. 最简单的就是只有两个参数,一个是刚才申请的key,一个是经纬度. 接下来使用Python进行请求测试 新建python文件 i

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: TinaLY PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 网上很多爬取教程,但是一般存在两个问题: 一是:自己调试会遇到很多bug,一般无法直接使用,对于调试代码有难度的来说比较抓狂: 二是:由于网页数据

1. 写在前面 作为一个活跃在京津冀地区的开发者,要闲着没事就看看石家庄这个国际化大都市的一些数据,这篇博客爬取了链家网的租房信息,爬取到的数据在后面的博客中可以作为一些数据分析的素材. 我们需要爬取的网址为:https://sjz.lianjia.com/zufang/ 2. 分析网址 首先确定一下,哪些数据是我们需要的 可以看到,黄色框就是我们需要的数据. 接下来,确定一下翻页规律 https://sjz.lianjia.com/zufang/pg1/ https://sjz.lianjia

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#导入需要用到的模块 import requests import pymysql import time from bs4 import BeautifulSoup import tkinter as tk import xlwt import importlib,sys importlib.reload(sys) from PIL import Image,ImageTk #背景图片 def resize( w_box, h_box, pil_image): """调整图

之前写过一个链家网北京二手房的数据抓取,然后本来今天想着要把所有的东西弄完,但是临时有事出去了一趟,耽搁了一下,然后现在是想着把北京的二手房的信息都进行抓取,并且存储在mongodb中, 首先是通过'https://bj.lianjia.com'的url将按照区域划分和地铁路线图进行划分的所有的url抓取出来进行存储,然后在进行下一步的分析,然后会每一套房源信息都会有一个data-housecode,标识是那一套房间,为了避免有重复的房源信息,在每套房的数据中将data-housecode,数据

试着用scrapy将之前写的抓取链家网信息的重新写了写 然后先是用了第一页的网页作为测试,调试代码,然后发现总是抓取的时候遇见了 类似于这样的问题,并且抓取不到信息 2017-03-28 17:52:49 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) <GET http://weibo.com/robots.txt> (referer: None)2017-03-28 17:52:49 [scrapy.downloadermiddlewares.robot

闲着没事就抓取了下链家网的房源信息,抓取的是北京二手房的信息情况,然后通过网址进行分析,有100页,并且每页的url都是类似的 url = 'https://bj.lianjia.com/ershoufang/pg' + 页数,然后请求是get 请求,所以静态页面,然后依次来进行分析,并且存储在mongodb中,每次插入的时候还是要字符串装换成json格式在进行插入,页面的解析用的是bs,解析很方便,代码用的是单进程,耗时是大致66s,因为怕ip被封,所以在每次页面请求之后都要sleep 1秒.

因为有在北京租房的打算,于是上网浏览了一下链家网站的房价,想将他们爬取下来,并保存到本地. 先看链家网的源码..房价信息 都保存在 ul 下的li 里面 ​ 爬虫结构: ​ 其中封装了一个数据库处理模块,还有一个user-agent池.. 先看mylianjia.py # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from ..items import LianjiaItem from scrapy.http import Request from parsel i

1.问题描述: 爬取链家深圳全部二手房的详细信息,并将爬取的数据存储到CSV文件中 2.思路分析: (1)目标网址:https://sz.lianjia.com/ershoufang/ (2)代码结构: class LianjiaSpider(object): def __init__(self): def getMaxPage(self, url): # 获取maxPage def parsePage(self, url): # 解析每个page,获取每个huose的Link def pars

1.问题描述: 爬取链家深圳二手房的详细信息,并将爬取的数据存储到Excel表 2.思路分析: 发送请求--获取数据--解析数据--存储数据 1.目标网址:https://sz.lianjia.com/ershoufang/ 2.利用requests.get()方法向链家深圳二手房首页发送请求,获取首页的HTML源代码 #目标网址 targetUrl = "https://sz.lianjia.com/ershoufang/" #发送请求,获取响应 response = request

用scrapy爬取链家全国以上房源分类的信息: 路径: items.py # -*- coding: utf-8 -*- # Define here the models for your scraped items # # See documentation in: # https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html import scrapy class LianItem(scrapy.Item): # define the fields