房产网站总结 链家: 悟空找房: 中原: 太平洋: 我爱我家: 易居: 房天下: iwjw:有较多二手房信息 链家称王 房多多领跑电商平台 近日,云房数据公布了8月上海房产中介成交数据,从排行榜来看,前五名分别为,总计占上海二手房市场份额达41%. 具体来看,老牌中介方面,链家德佑8月成交9864套遥遥领先,占据上海市场五分之一份额:互联网电商平台方面,房多多本月共成交1406套二手房,一举超越房天下,成为电商中介平台的领头羊.此外,志远本月3057套销售,升至第二名,成为本月最大黑马. TOP…

链家的同学请原谅我,但你们的网站做的真是不错. 1. 设计网页采集器 我们以爬取链家二手房为例,介绍网页采集器的使用.首先双击图标,加载采集器: 在最上方的地址栏中,输入要采集的目标网址,本次是http://bj.lianjia.com/ershoufang/.并点击刷新网页.此时,下方展示的是获取的html文本.原始网站页面如下: 由于软件不知道到底要获取哪些内容,因此需要手工给定几个关键字, 让Hawk搜索关键字, 并获取位置. 以上述页面为例,通过检索820万和51789(单价,每次采集时…

首先分析:目的:采集链家网站二手房数据1.先分析一下二手房主界面信息,显示情况如下: url = https://gz.lianjia.com/ershoufang/pg1/显示总数据量为27589套,但是页面只给返回100页的数据,每页30条数据,也就是只给返回3000条数据. 2.再看一下筛选条件的情况: 100万以下(775):https://gz.lianjia.com/ershoufang/pg1p1/(p1是筛选条件参数,pg1是页面参数) 页面返回26页信息100万-120万(47…

前言 作为一只小白,刚进入Python爬虫领域,今天尝试一下爬取链家的二手房,之前已经爬取了房天下的了,看看链家有什么不同,马上开始. 一.分析观察爬取网站结构 这里以广州链家二手房为例:http://gz.lianjia.com/ershoufang/ 这是第一页,我们看看第二页的url会有什么变化发现多出来一个/g2,第三页/pg3,那么原始的是不是就是增加/pg1呢,我们测试一下http://gz.lianjia.com/ershoufang/pg1/  ==  http://gz.lia…

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…

感谢关注Python爱好者社区公众号,在这里,我们会每天向您推送Python相关的文章实战干货. 来吧,一起Python. 对商业智能BI.大数据分析挖掘.机器学习,python,R等数据领域感兴趣的同学加微信:tstoutiao,邀请你进入头条数据爱好者交流群,数据爱好者们都在这儿. 1.前言 本人是个学生党,在过两年就要研究生毕业了,面临着找工作,相信很多人也面临或者经历过工作,定居租房买房之类的 在此,我们来采集一下上海在售的二手房信息,有人想问,为啥不采集新房?快醒醒吧,新房可远观而不可…

案例:通过分析上海的二手房的数据,分析出性价比(地段,价格,未来的升值空间)来判断哪个区位的二手房性价比最高 1.载入包 library(ggplot2) library(Hmisc) library(car) library(caret) 2.加载数据集 houses <- read.csv('E:\\Udacity\\Data Analysis High\\R\\R_Study\\二手房分析案例\\链家二手房.csv',sep=',',header=T) 3.查看数据集 describe(h…

人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 爬虫(1):开篇 小白学 Python 爬虫(2):前置准备(一)基本类库的安装 小白学 Python 爬虫(3):前置准备(二)Linux基础入门 小白学 Python 爬虫(4):前置准备(三)Docker基础入门 小白学 Python 爬虫(5):前置准备(四)数据库基础 小白学 Python 爬虫(6):前置准备(五)爬虫框架的安装 小白学 Python 爬虫(7):HTTP 基础 小白学 Python 爬虫(8):网页基…

本月7日去了一趟链家网面试,虽然没有面上,但仍有不少收获,在此做个简单的分享,当然了主要是分享给自己,让大家见笑了.因为这次是第一次面试JAVA网站架构师相关的职位,还是有些心虚的,毕竟之前大部分时间都是在做.NET相关的技术工作,并且自己所负责过的项目规模都是比较小,并且差异也较大.在高并发性,高伸缩性的互联网网站的架构方面没有太多的经验,只是在之前空闲时阅读李智慧老师的<大型网站技术架构>一书给了我不少的启发.面试过程比较简单,首先是笔试,架构师职位主要是一些知识的理解,也有一些数据库查询…

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…

链家鸟哥:从留级打架问题学生到PHP大神,他的人生驱动力竟然是?| 二叉树短视频 http://mp.weixin.qq.com/s/D4l_zOpKDakptCM__4hLrQ 从问题劝退学生到高考725分学霸,阴差阳错选择计算机 我应该属于那种从小就不怎么好好学.然后整天跟喜欢玩的孩子混在一起的那种. 98年网络开始出现了,那时候比较新奇,整天就在网吧里刷夜.我可以在他那里免费上网,帮他做网管.然后时间久了以后吧,就慢慢的对这个东西有点兴趣. 这样一直到高考前,可能三个多月.一百多天的时候,…

#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…

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…

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…

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…

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…

爬取链家网站二手房房源信息,第一次做,仅供参考,要用scrapy.   import scrapy,pypinyin,requests import bs4 from ..items import LianjiaItem class LianjiaSpider(scrapy.Spider):     name = 'lianjia_dl'     allowed_domains = ['www.lianjia.com']     start_urls = []     url_0 = 'http…

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…

以后有可能会在天津租房子,所以想将链家网上面天津的租房数据抓下来,以供分析使用. 思路: 1.以初始链接https://tj.lianjia.com/zufang/rt200600000001/?showMore=1(因为我只关心整租的房间)开始,首先获取每个行政区对应的链接. 2.在以每个区的链接,例如:https://tj.lianjia.com/zufang/heping/rt200600000001/,和平区整租房间起始也,获取下面每个房间的链接. 3.解析每个房间的页面,获取详细数据.…

今天,我们就以链家网南京地区为例,来学习爬取链家网的成交房源数据. 这里推荐使用火狐浏览器,并且安装firebug和firepath两款插件,你会发现,这两款插件会给我们后续的数据提取带来很大的方便. 首先创建一个名称为lianjia的项目. 需求分析 爬取数据的第一步当然是确定我们的需求,大方向就是我们想拿到南京地区的房源成交信息,但是具体的细节信息,我们需要从网页来看,,我们直接在浏览器中输入以下的网址https://nj.lianjia.com/chengjiao/,会显示南京地区的成交的…

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…

共有三轮面试,每个面试官的第一个问题都是:介绍一个你觉着比较出彩的项目 第一轮面试: 因为公司项目没什么亮点,很传统的pc端,美女面试官就说让讲一下我用react的私人项目; 问了很多都是关于react的点以及在写项目的时候遇到的问题,怎么解决的,比如,react的diff算法,virtual dom的优点,改变props的时候会不会重新render等等,占了百分之七十的量都是react的: 跨域的解决方式(jsonp的原理): webpack压缩文件的模块: 之后问了一些比较基础的问题,很基础…

1. 写在前面 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.com/zufang/pg2/ https://sjz.lianjia.com/zu…

本篇文章内容来自2016年TOP100summit 链家网大数据部资深研发架构师李小龙的案例分享. 编辑:Cynthia 李小龙:链家网大数据部资深研发架构师,负责大数据工具平台化相关的工作.专注于数据仓库.任务流调度.元数据管理.自助报表等领域.之前在百度从事了四年的数据仓库和工具平台的研发工作. 导读:链家网大数据部门负责收集加工公司各产品线的数据,并为链家集团各业务部门提供数据支撑.本文分享链家网大数据部成立后,在发展变革中遇到的一些问题和挑战,架构团队是如何构建一站式的数据平台来解决获取…

链家找寻最小消费获取最大平均分 输入: 5 5 4#表示科目数n,每科最大分值r,平均分avg 5 2#每科的实际得分,分数加1分的消耗的能量 4 7 3 1 3 2 2 5 输出: 4 #到达n*avg消耗的最小能量 package Campus; import java.io.*; import java.util.*; public class Main { public static void main(String args[]) { Scanner cin = new Scanner…

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…

新闻:融资600万 他用一套系统优化15大HR工作场景 精简入转调离 月开通214家 | IT桔子 功劳说不上…