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房源信息爬虫与可视化分析程序
个人程序全网一手，盗卖必究
项目介绍
本项目是一个基于Python的房源信息爬虫与可视化分析工具，可以爬取链家网的二手房源信息，并对数据进行清洗、分析和可视化展示。通过本工具，用户可以快速了解特定城市或区域的房源价格分布、面积与价格关系、不同区域房价对比等信息。
文件说明
house_crawler.py: 完整版爬虫程序，功能全面，包含详细的数据分析和多种可视化图表house_crawler_simple.py: 简化版爬虫程序，功能精简，适合快速使用和学习
功能特点
- 数据爬取：自动爬取链家网二手房源信息，支持指定城市和区域
- 数据清洗：自动处理缺失值、异常值，确保数据质量
- 数据分析：计算房源的基本统计信息，如均价、最高价、最低价等
- 数据可视化：生成多种直观的图表，包括：
- 房源总价分布直方图
- 面积与总价关系散点图
- 不同区域房价对比条形图
- 不同户型分布饼图（简化版）
- 装修情况与房价小提琴图（完整版）
- 朝向与房价条形图（完整版）
安装依赖
在使用本程序前，请确保已安装以下Python库：
pip install requests beautifulsoup4 pandas matplotlib seaborn numpy
使用方法
- 运行程序（选择其中一个）：
python house_crawler.py # 运行完整版
或
python house_crawler_simple.py # 运行简化版
-
根据提示输入参数：
- 城市代码（如’bj’代表北京，'sh’代表上海）
- 区域代码（如’haidian’代表海淀区，可留空表示不限区域）
- 最大爬取页数（建议不要设置过大，避免被反爬）
-
等待程序完成爬取和分析，结果将保存在以下位置：
- 爬取的原始数据：
[城市]_[区域]_house_data.csv - 分析报告和图表：
house_analysis/目录下（简化版）或[城市]_[区域]_analysis/目录下（完整版）
- 爬取的原始数据：
注意事项
- 本程序仅供学习和研究使用，请勿用于商业目的
- 爬取数据时请控制频率，避免对目标网站造成过大压力
- 部分城市或区域可能需要特殊处理，如遇到问题请根据实际情况调整代码
- 链家网的页面结构可能会变化，如遇到解析错误，请更新相应的解析规则
城市代码参考
以下是常用城市的代码：
- 北京：bj
- 上海：sh
- 广州：gz
- 深圳：sz
- 杭州：hz
- 南京：nj
- 成都：cd
- 武汉：wh
区域代码参考
区域代码通常是该区域的拼音，如：
- 北京海淀区：haidian
- 北京朝阳区：chaoyang
- 北京东城区：dongcheng
- 北京西城区：xicheng
具体区域代码可以在链家网的URL中找到。
结果展示：
下载地址
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