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自己怎么做一元购物网站,如何快速推广,wordpress主题怎么使用,网站设计的公司蒙特python实战项目69:链家二手房数据采集 一、项目需求1.1 房地产数据价值1.2 传统数据获取局限性1.3 技术可行性二、数据采集流程2.1 需求分析2.2 网页结构分析2.3 请求发送与反爬策略2.4 数据解析2.5 数据存储三、结论与展望四、完整代码一、项目需求 本文针对房地产数据分析需…

python实战项目69:链家二手房数据采集

  • 一、项目需求
    • 1.1 房地产数据价值
    • 1.2 传统数据获取局限性
    • 1.3 技术可行性
  • 二、数据采集流程
    • 2.1 需求分析
    • 2.2 网页结构分析
    • 2.3 请求发送与反爬策略
    • 2.4 数据解析
    • 2.5 数据存储
  • 三、结论与展望
  • 四、完整代码

一、项目需求

本文针对房地产数据分析需求,提出一种基于Python爬虫技术的链家二手房数据采集方案。通过requests库实现高效网页请求,结合parsel模块解析HTML数据,并利用csv模块完成结构化存储,为市场分析提供数据支持。

1.1 房地产数据价值

二手房交易数据是反映城市经济发展、居民购房需求的重要指标。链家作为国内头部房产平台,其公开数据包含价格、户型、区位等关键字段,具有较高的研究价值。

1.2 传统数据获取局限性

人工采集效率低、成本高,且难以保证数据实时性与完整性。爬虫技术可自动化实现高频次、大规模数据抓取。

1.3 技术可行性

Python生态提供成熟的网络请求库(如requests)与数据解析工具,配合反爬应对策略,可实现合规、稳定的数据采集。

二、数据采集流程

2.1 需求分析

目标字段包括:标题、总价、单价、面积、户型、楼层、朝向、装修、建筑结构、日期等。

2.2 网页结构分析

URL规则:通过分析链家二手房列表页URL(如https://bj.lian

http://www.dtcms.com/wzjs/366732.html

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