开扒！某房源价格抓取分析实战报告

后端

2023-06-25 23:33:09

房源价格抓取系统：让买房不再是遥不可及的梦

对于我们这些社畜来说，买房简直就是遥不可及的梦。但为了这个梦，我们无所不用其极。现在，有一个好消息！我创建了一个房源价格抓取系统，可以实时监控房源价格，帮助我们在合适的时候出手。

什么是房源价格抓取系统？

房源价格抓取系统是一个使用 Python 开发的程序，它可以自动从房产网站抓取房源信息，包括价格、面积、户型等。有了这个系统，我们就不用再每天盯着电脑屏幕，手动查询房价了。

系统的工作原理

系统的工作原理很简单：

发送 HTTP 请求： 系统向目标房产网站发送 HTTP 请求，获取房源页面。
解析 HTML 代码： 使用 BeautifulSoup 库解析 HTML 代码，提取出房源信息。
存储数据： 将提取出的房源信息存储到本地 CSV 文件中。

系统的优势

实时监控房价： 系统可以实时监控房价，让我们时刻掌握房价动态。
了解房价走势： 我们可以将抓取到的数据进行分析，了解房价走势，为我们的购房决策提供参考。
了解市场情况： 系统还可以帮助我们了解市场情况，如房源数量、成交量等，让我们对房地产市场有一个全面的了解。

使用教程

要使用房源价格抓取系统，只需要按照以下步骤操作：

搭建 Python 环境： 安装 Python 3.6 或更高版本，并安装 Requests、BeautifulSoup 和 Pandas 库。
下载代码： 从 GitHub 下载房源价格抓取系统代码。
运行代码： 在命令行窗口中输入 python house_price_scraper.py 运行代码。
查看结果： 运行完成后，会在当前目录下生成一个名为 house_info.csv 的 CSV 文件，其中包含抓取到的房源信息。

代码示例

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

url = "https://www.fang.com/SoufunFamily.htm"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
house_list = soup.find_all("div", class_="house-item")
house_info = []
for house in house_list:
    house_info.append({
        "title": house.find("div", class_="title").text,
        "price": house.find("div", class_="price").text,
        "area": house.find("div", class_="area").text,
        "layout": house.find("div", class_="layout").text,
        "orientation": house.find("div", class_="orientation").text
    })
df = pd.DataFrame(house_info)
df.to_csv("house_info.csv", index=False)