十月一高速免费时间2020最新通知python的爬⾍项⽬（链家买⼆⼿房）
2010年党员思想汇报不知不觉，已经⼯作6年有余，恍恍惚惚，有机会满⾜房⼦需求。
在收集房⼦信息过程中，做些记录。
贝壳的功能很强⼤，但很难满⾜⼩区、距离、教育、⾯积等多个⽅⾯的匹配，使⽤起来成本仍然较⾼。
针对以上情况，编写该项⽬，收集链家的⼆⼿房数据。项⽬中，主要根据价格来筛选⼩区，并根据⼩区教育、同⼯作位置的距离来确定关注⼩区，再通过房⼦⾯积、总价、户型来确定可以选择的房⼦ 列表，从⽽将购房精⼒集中在关注的重点⼩区和房⼦中。
当然，每个⼈可以根据⾃⼰需求进⾏调整。
⼀、基础环境说明
1.1 基础环境
1.1.1 pytho n
1.1.2 request(加载页⾯)母亲节祝词
1.1.3 Bea utifuSo up(提取信息 )
常⽤使⽤例⼦：
2、通过预算和⾯积需求，可以确定房⼦的单价，通过单价来筛选⼩区，减少⼩区范围。
2.2 分析页⾯路径
2.2.1 获取⼩区列表
1、⼩区列表的链接分析
由于链家仅显⽰前100页内容，⽽整个上海的⼩区显然⽐100页更多，故根据区来获取⼩区。
其中
1. bp5ep7.5为价格在5-7.5万的区间，bp为begin price；ep为end price。
2. pg为page的页⾯
死亡矿井攻略2、⼩区是否有评价的判断
可以根据第⼀步获取的⼩区列表中，查看⼩区是否存在⼩区攻略标签来判断是否有⼩区评价信息
特别说明：并不是每⼀个⼩区，都可以查看到⼩区的教育评分
2.2.2 根据⼩区，获取攻略
⼩区的攻略地址为：
对于⼩区，有总体评分和分项评分，其中分项评分包含建筑品质、户型设计、交通条件、教育质量、商业环境、花园景观、物业管理等评分。每个⼈可以根据⾃⼰的需求，使⽤不同的评分项进⾏⼩区过滤。
例如，我优先考虑教育，则以教育条件进⾏主要过滤条件，要求教育8分以上，⽽其他的要求6.5分以上。
2.2.3 根据⼩区，获取房⼦列表
⼩区的房⼦列表：
三、项⽬代码实现
藕种植3.1 获取⼩区
def get_xiaoqu_list(self, area, save_path):溥仪为什么没有生育能力
page_size = 100
# 由于仅收集上海，故未对多城市处理
fieldnames = ['area', 'page', 'xiaoqu_id', 'url', 'name', "brief", "loc", "build_type", "build_year", "price",
"have_gonglue"]
# 如果不存在，则创建⼀个空CSV⽂件，包含表头
版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。
发表评论