代码: # coding=utf-8 import sys import csv import requests from bs4 import BeautifulSoup reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') # 请求头设置 def download(url): db_data = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(db_data.text, 'lxml') titles = soup.select(…

前文参考: Python爬虫(一)——开封市58同城租房信息 Python爬虫(二)——对开封市58同城出租房数据进行分析 Python爬虫(三)——对豆瓣图书各模块评论数与评分图形化分析 数据的构建 在这张表中我们可以发现这里有5个数据,这里有两个特征(房租是否少于2000,房屋面积是否大于50)来划分这5个出租房是否租借. 现在我们要做的就是是要根据第一个特征,第二个特征还是第三个特征来划分数据,进行分类. def createDataSet(): dataSet = [[1, 1, 'ye…

先上一个源代码吧. https://github.com/answershuto/Rental 欢迎指导交流. 效果图 搭建Node.js环境及启动服务 安装node以及npm,用express模块启动服务,加入自己所需要的中间件即可,这个不是本文所要讨论的重点,可以参考网上的一些教程搭建环境. 获取导航页URL以及数据 打开58同城主页,我主要针对杭州的二手房进行了爬取分析,所以进入杭州租房. [http://hz.58.com/chuzu/pn1/?key=%E6%9D%AD%E5%B7%9…

决策树框架: # coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt decisionNode = dict(boxstyle=') leafNode = dict(boxstyle='round4', fc='0.8') arrow_args = dict(arrowstyle='<-') def plotNode(nodeTxt, centerPt, parentPt, nodeType): createPlot.ax1.annotate(nodeTxt…

1.用于爬取58上的租房信息,限成都,其他地方的,可以把网址改改: 2.这个爬虫有一点问题,就是没用多线程,因为我用了之后总是会报: 'module' object has no attribute '_strptime'这个奇怪的错误,挣扎了许久,放弃: 如有大神看到这篇帖子,希望可以指点一二,不胜感激,谢谢. 3.我本来打算做成EXE文件的,但是在中文处理方面总是乱码,需要进一步研究: 以下为代码: #!/usr/bin/python # -*- encoding:utf-8 -*- imp…

Python爬虫实战---抓取图书馆借阅信息 原创作品,引用请表明出处:Python爬虫实战---抓取图书馆借阅信息 前段时间在图书馆借了很多书,借得多了就容易忘记每本书的应还日期,老是担心自己会违约,影响日后借书,而自己又懒得总是登录到学校图书馆借阅系统查看,于是就打算写一个爬虫来抓取自己的借阅信息,把每本书的应还日期给爬下来,并写入txt文件,这样每次忘了就可以打开该txt文件查看,每次借阅信息改变了,只要再重新运行一遍该程序,原txt文件就会被新文件覆盖,里面的内容得到更新. 用到的技术:…

from fake_useragent import UserAgent from lxml import etree import requests, os import time, re, datetime import base64, json, pymysql from fontTools.ttLib import TTFont ua = UserAgent() class CustomException(Exception): def __init__(self, status, ms…

爬了14W数据,存入Mongodb,用Charts库展示统计结果,这里展示一个示意 模块1 获取分类url列表 from bs4 import BeautifulSoup import requests,pymongo main_url = 'http://bj.58.com/sale.shtml' client = pymongo.MongoClient('localhost',27017) tc_58 = client['58tc'] tab_link_list = tc_58['link_…

前言: 苦逼的我从某某城市换到另一个稍微大点的某某城市,面临的第一个问题就是买房,奋斗10多年,又回到起点,废话就不多说了,看看如何设计程序把某同城上的房价数据抓取过来. 方案:方案思路很简单,先把网页内容获取下来,通过一定规则对内容解析,保存成想要的格式 难点是对网页的解析,是一个比较细致的活,必须边输出,边调试. 具体实现: 获取网页内容: def get_page(url):    headers = {        'User-Agent': r'Mozilla/5.0 (Window…

出租房面积(area) 出租房价格(price) 对比信息 代码 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pad import seaborn as sns import numpy as np sns.set_style('dark') kf = pad.read_csv('kf.csv') def sinplotone(): fig,ax = plt.subplots() ax.vio…