1.基于大数据的手房手房房价数据可视化分析预测系统
2.python爬虫资源汇总:书单、网站博客、网站网站框架、源码源码工具、查询项目（附资源）
3.房源码怎么获取
4.居理买房官宣4亿元融资 曾名侃家网、手房手房居理新房，网站网站Redis源码编程语言为何频繁更名？
5.Python爬虫如何写？
6.想买套房产中介网站源码,源码源码本人不太懂这行，提高悬赏求助

基于大数据的查询房价数据可视化分析预测系统

       房地产市场对经济的推动作用显著，二手房市场作为关键组成部分，手房手房其价格波动与市场因素紧密相关。网站网站然而，源码源码实时监控和分析房价涨幅具有挑战性，查询因为影响价格的手房手房因素复杂多变，且非线性。网站网站本项目旨在运用Python技术，源码源码通过数据爬取、清洗与存储，结合flask搭建后台，实现对二手房价预测与可视化分析。

       项目采用Python爬取技术，以保定市为例，逐页抓取在售楼盘信息，通过解析HTML代码，获取楼盘及其房源的详细字段。数据清洗工作确保了数据质量，为后续分析与预测奠定了基础。清洗后的数据存储于关系型数据库中，便于后续操作。

       本系统依托flask构建web后台，qqc语言源码集成pandas、bootstrap与echarts等工具，实现对二手房价现状、影响因素的统计分析与可视化展现。决策树、随机森林和神经网络等机器学习模型被用于预测房价，提升分析精度。

       系统页面设计覆盖多个功能模块：首页提供注册登录服务，小区楼盘名称关键词抽取与词云展示模块揭示市场热点，房屋类型与产权年限分布分析展示房源特性，不同区域房源数量与均价对比凸显地区差异，房价影响因素分析深入探索市场动向。基于机器学习的二手房价格预测模块，通过特征工程、数据预处理、模型构建等步骤，实现预测功能。

       项目总结，通过Python技术，结合数据爬取、清洗、存储与机器学习，构建了功能全面的二手房价预测与分析系统，为房地产市场提供了有力的数据支持。源码获取信息请见项目联系。

python爬虫资源汇总:书单、网站博客、框架、南京源码建站工具、项目（附资源）

       爬虫技术因其快速且高效的数据抓取能力，在互联网时代逐渐受到广泛关注，对于职场人而言，掌握爬虫技能无疑是提升竞争力的有效手段。随着爬虫技术的普及，网络资源日益丰富，但初学者往往难以筛选优质资源，容易走弯路。为此，我们精心整理了一份针对零基础同学的python爬虫资源汇总，旨在帮助大家系统学习爬虫知识，快速上手。

       以下是我们精选的python爬虫学习资源，包括书单、网站博客、框架、工具以及实战项目：

       必读书单

       学习python爬虫，以下8本书将是你的理想指南：

       《Python编程：从入门到实践》：豆瓣评分9.1，本书适合所有层次的读者，既介绍基础知识，又通过三个项目实践提升技能。

       《Python编程快速上手》：豆瓣评分9.0，面向实践的指南，不仅讲解语言基础，还通过项目教会读者应用知识。

       《像计算机科学家一样思考Python》：豆瓣评分8.7，旨在培养读者以计算机科学家的license管理源码角度理解Python编程。

       《“笨方法”学Python》：豆瓣评分7.9，适合通过核心概念学习Python的初学者。

       《Python Cookbook 中文版》：豆瓣评分9.2，覆盖常见问题的解决方案，包含大量实用代码示例。

       《流畅的python》：豆瓣评分9.4，深入解析语言设计细节，教你写出地道的Python代码。

       《深入浅出python》：豆瓣评分8.5，适合不想看枯燥教程的读者，内容轻松易懂。

       《python3 网络爬虫开发实战》：豆瓣评分9.0，全面介绍使用Python3进行网络爬虫开发的知识，从基础到实战。

       网站博客

       以下网站提供爬虫案例、技巧和最新资讯，是学习爬虫的宝贵资源：

       awesome-python-login-model：收集各大网站的登陆方式和爬虫程序，研究模拟登陆方式和爬虫技巧。

       《Python3网络爬虫与开发实战》作者博客：分享作者的爬虫案例和心得，内容丰富。

       Scraping.pro：专业的采集软件测评网站，提供国内外顶尖采集软件的测评文章。

       Kdnuggets：涵盖商业分析、大数据、数据挖掘、数据科学等，内容丰富多元。

       Octoparse：功能强大的app源码分发免费采集软件博客，提供浅显易懂的采集教程。

       Big Data News：专注于大数据行业，包含网站采集的子栏目。

       Analytics Vidhya：专业数据采集网站，内容涵盖数据科学、机器学习、网站采集等。

       爬虫框架

       掌握以下爬虫框架，能够高效完成爬取任务：

       Scrapy：应用广泛，用于数据挖掘、信息处理或存储历史数据。

       pyspider：功能强大的网络爬虫系统，支持浏览器界面脚本编写。

       Crawley：高速爬取网站内容，支持关系和非关系数据库。

       Portia：可视化爬虫工具，无需编程知识即可爬取网站。

       Newspaper：用于提取新闻、文章和内容分析，支持多线程和多种语言。

       Beautiful Soup：从HTML或XML文件中提取数据的Python库。

       Grab：构建复杂网页抓取工具的Python框架。

       Cola：分布式爬虫框架，易于使用。

       工具

       以下是爬虫过程中常用的工具，帮助你提高工作效率：

       HTTP代理工具集合：Fiddler、Charles、AnyProxy、mitmproxy等。

       Python爬虫工具汇总：在线资源提供广泛工具。

       blogs爬虫：爬取博客列表页。

       慕课网爬虫：爬取慕课网视频。

       知道创宇爬虫：特定题目爬取。

       爬虫：爱丝APP爬取。

       新浪爬虫：动态IP解决反爬虫，快速抓取内容。

       csdn爬虫：爬取CSDN博客文章。

       proxy爬虫：爬取代理IP并验证。

       乌云爬虫：公开漏洞、知识库爬虫和搜索。

       这份资源汇总将帮助你系统学习python爬虫，从基础知识到实战项目，全面提升你的爬虫技能。记得在微信公众号DC黑板报后台回复“爬虫书单”获取完整资源包。祝你学习进步，掌握python爬虫技术！

房源码怎么获取

该码可以在各地的房产管理局网站进行查询。

       点击省市链接进入到各地房产管理局的网站去进行查询。用密钥在房地网站上传产权信息。在房地备案系统上传产权信息。最后填写自己身份证和产权证即可。所谓的房源编码其实就相当于是二手房的一个“身份证”，它能够保障到二手房的交易安全。

居理买房官宣4亿元融资 曾名侃家网、居理新房，为何频繁更名？

       居理买房网近期宣布完成一笔规模4亿元人民币的C+轮融资，由腾讯和海松资本领投，老股东红杉中国、源码资本、斯道资本等继续跟投，奇迹资本担任财务顾问。公司创始人兼CEO王鹏表示，这笔资金将用于扩大规模、加大技术投入以及提升服务。

       居理买房网致力于为购房者提供全面、专业、可靠的购房决策支持，拥有专业的咨询师团队，提供从大数据找房、全城专车看房到低价保障买房的全流程定制化服务。王鹏在创立之初就严格选聘了本科及以上学历的咨询师，其中%为一本学历，%来自双一流高校。公司员工平均年龄在岁左右，以后为主。

       目前，居理买房网的业务已覆盖京津冀、长三角、珠三角、成渝等7大城市群，座城市，累计帮助超过万个家庭买到心仪的房产。在技术创新方面，公司已运用智能客服、智能对话、智能质检以及三维数字楼盘等技术。

       居理买房网此前曾经历两次更名，创立之初名为“侃家网”，后更名“居理新房”，今年2月日，再次更名“居理买房网”。此次更名旨在明确品牌主张，打造专属买房人的房产导购平台。侃家网最初定位为房产团购O2O平台，专注于提供在线房产团购和楼盘评测服务；更名“居理新房”后专注于新房交易业务。

       关于粉丝提问的二手房业务，居理买房网官方视频号发布更名消息时，有粉丝留言询问是否可以购买二手房，得到回复称苏州已开通。据此推测，此次更名可能预示着居理买房网将扩大业务范围，发力二手房市场。

       二手房市场门槛较高，需要庞大的房源支撑。贝壳找房CEO彭永东曾介绍，平台楼盘字典已收集房源数量超过2.2亿套，对新入局者而言是一个难以跨越的挑战。

       房地产交易市场价值万亿，资本市场对之青睐有加。年，同为腾讯投资的贝壳找房上市，市值一度超过亿美元；同年上市的美国房地产交易平台Opendoor市值亦不断攀升。

       王鹏曾在年透露，侃家网设立"红筹架构"以备日后在纳斯达克上市，预计在五年内实现目标，但不排除在内地上市的可能性。侃家网预计上市时年收入规模达到几十亿元，而年收入预计有几千万元。从营收数据来看，居理新房的GMV（成交总额）在年至年间分别增长了亿元、亿元、亿元、亿元，连续三年增长速度超过％。年月单月GMV突破亿元。

       在C轮融资中提及，年营收为8亿元，根据GMV增速推断，年营收可能已超过亿元，与王鹏设定的目标基本一致。然而，"五年上市目标"已过，居理买房网目前并未对外公布上市规划。

       据官方信息，居理买房网已完成五轮融资。年7月，获得由K2VC领投的百万美元天使轮融资；年9月，完成由源码资本领投的数千万元A轮融资；年8月完成数千万美元B轮融资，投资方为祥峰投资，源码资本跟投；年9月，完成数千万美元B+轮融资，领投方为富达国际旗下斯道资本，源码资本、祥峰投资跟投，集团战略注资。年9月，宣布完成数千万美元C轮融资，但未透露投资方，距本轮融资已过去1年半，C轮融资邀请了迪丽热巴作为品牌代言人。

       国内房地产市场正由增量市场转向存量市场，仅依靠新房业务存在天花板，这成为居理买房网未来发展的不确定性因素。

Python爬虫如何写？

       å…ˆæ£€æŸ¥æ˜¯å¦æœ‰API

       API是网站官方提供的数据接口，如果通过调用API采集数据，则相当于在网站允许的范围内采集，这样既不会有道德法律风险，也没有网站故意设置的障碍；不过调用API接口的访问则处于网站的控制中，网站可以用来收费，可以用来限制访问上限等。整体来看，如果数据采集的需求并不是很独特，那么有API则应优先采用调用API的方式。

       æ•°æ®ç»“构分析和数据存储

       çˆ¬è™«éœ€æ±‚要十分清晰，具体表现为需要哪些字段，这些字段可以是网页上现有的，也可以是根据网页上现有的字段进一步计算的，这些字段如何构建表，多张表如何连接等。值得一提的是，确定字段环节，不要只看少量的网页，因为单个网页可以缺少别的同类网页的字段，这既有可能是由于网站的问题，也可能是用户行为的差异，只有多观察一些网页才能综合抽象出具有普适性的关键字段——这并不是几分钟看几个网页就可以决定的简单事情，如果遇上了那种臃肿、混乱的网站，可能坑非常多。

       å¯¹äºŽå¤§è§„模爬虫，除了本身要采集的数据外，其他重要的中间数据（比如页面Id或者url）也建议存储下来，这样可以不必每次重新爬取id。

       æ•°æ®åº“并没有固定的选择，本质仍是将Python里的数据写到库里，可以选择关系型数据库MySQL等，也可以选择非关系型数据库MongoDB等；对于普通的结构化数据一般存在关系型数据库即可。sqlalchemy是一个成熟好用的数据库连接框架，其引擎可与Pandas配套使用，把数据处理和数据存储连接起来，一气呵成。

       æ•°æ®æµåˆ†æž

       å¯¹äºŽè¦æ‰¹é‡çˆ¬å–的网页，往上一层，看它的入口在哪里；这个是根据采集范围来确定入口，比如若只想爬一个地区的数据，那从该地区的主页切入即可；但若想爬全国数据，则应更往上一层，从全国的入口切入。一般的网站网页都以树状结构为主，找到切入点作为根节点一层层往里进入即可。

       å€¼å¾—注意的一点是，一般网站都不会直接把全量的数据做成列表给你一页页往下翻直到遍历完数据，比如链家上面很清楚地写着有套二手房，但是它只给页，每页个，如果直接这么切入只能访问个，远远低于真实数据量；因此先切片，再整合的数据思维可以获得更大的数据量。显然页是系统设定，只要超过个就只显示页，因此可以通过其他的筛选条件不断细分，只到筛选结果小于等于页就表示该条件下没有缺漏；最后把各种条件下的筛选结果集合在一起，就能够尽可能地还原真实数据量。

       æ˜Žç¡®äº†å¤§è§„模爬虫的数据流动机制，下一步就是针对单个网页进行解析，然后把这个模式复制到整体。对于单个网页，采用抓包工具可以查看它的请求方式，是get还是post，有没有提交表单，欲采集的数据是写入源代码里还是通过AJAX调用JSON数据。

       åŒæ ·çš„道理，不能只看一个页面，要观察多个页面，因为批量爬虫要弄清这些大量页面url以及参数的规律，以便可以自动构造；有的网站的url以及关键参数是加密的，这样就悲剧了，不能靠着明显的逻辑直接构造，这种情况下要批量爬虫，要么找到它加密的js代码，在爬虫代码上加入从明文到密码的加密过程；要么采用下文所述的模拟浏览器的方式。

       æ•°æ®é‡‡é›†

       ä¹‹å‰ç”¨R做爬虫，不要笑，R的确可以做爬虫工作；但在爬虫方面，Python显然优势更明显，受众更广，这得益于其成熟的爬虫框架，以及其他的在计算机系统上更好的性能。scrapy是一个成熟的爬虫框架，直接往里套用就好，比较适合新手学习；requests是一个比原生的urllib包更简洁强大的包，适合作定制化的爬虫功能。requests主要提供一个基本访问功能，把网页的源代码给download下来。一般而言，只要加上跟浏览器同样的Requests Headers参数，就可以正常访问，status_code为，并成功得到网页源代码；但是也有某些反爬虫较为严格的网站，这么直接访问会被禁止；或者说status为也不会返回正常的网页源码，而是要求写验证码的js脚本等。

       ä¸‹è½½åˆ°äº†æºç ä¹‹åŽï¼Œå¦‚果数据就在源码中，这种情况是最简单的，这就表示已经成功获取到了数据，剩下的无非就是数据提取、清洗、入库。但若网页上有，然而源代码里没有的，就表示数据写在其他地方，一般而言是通过AJAX异步加载JSON数据，从XHR中找即可找到；如果这样还找不到，那就需要去解析js脚本了。

       è§£æžå·¥å…·

       æºç ä¸‹è½½åŽï¼Œå°±æ˜¯è§£æžæ•°æ®äº†ï¼Œå¸¸ç”¨çš„有两种方法，一种是用BeautifulSoup对树状HTML进行解析，另一种是通过正则表达式从文本中抽取数据。

       BeautifulSoup比较简单，支持Xpath和CSSSelector两种途径，而且像Chrome这类浏览器一般都已经把各个结点的Xpath或者CSSSelector标记好了，直接复制即可。以CSSSelector为例，可以选择tag、id、class等多种方式进行定位选择，如果有id建议选id，因为根据HTML语法，一个id只能绑定一个标签。

       æ­£åˆ™è¡¨è¾¾å¼å¾ˆå¼ºå¤§ï¼Œä½†æž„造起来有点复杂，需要专门去学习。因为下载下来的源码格式就是字符串，所以正则表达式可以大显身手，而且处理速度很快。

       å¯¹äºŽHTML结构固定，即同样的字段处tag、id和class名称都相同，采用BeautifulSoup解析是一种简单高效的方案，但有的网站混乱，同样的数据在不同页面间HTML结构不同，这种情况下BeautifulSoup就不太好使；如果数据本身格式固定，则用正则表达式更方便。比如以下的例子，这两个都是深圳地区某个地方的经度，但一个页面的class是long，一个页面的class是longitude，根据class来选择就没办法同时满足2个，但只要注意到深圳地区的经度都是介于到之间的浮点数，就可以通过正则表达式"[3-4].\d+"来使两个都满足。

       æ•°æ®æ•´ç†

       ä¸€èˆ¬è€Œè¨€ï¼Œçˆ¬ä¸‹æ¥çš„原始数据都不是清洁的，所以在入库前要先整理；由于大部分都是字符串，所以主要也就是字符串的处理方式了。

       å­—符串自带的方法可以满足大部分简单的处理需求，比如strip可以去掉首尾不需要的字符或者换行符等，replace可以将指定部分替换成需要的部分，split可以在指定部分分割然后截取一部分。

       å¦‚果字符串处理的需求太复杂以致常规的字符串处理方法不好解决，那就要请出正则表达式这个大杀器。

       Pandas是Python中常用的数据处理模块，虽然作为一个从R转过来的人一直觉得这个模仿R的包实在是太难用了。Pandas不仅可以进行向量化处理、筛选、分组、计算，还能够整合成DataFrame，将采集的数据整合成一张表，呈现最终的存储效果。

       å†™å…¥æ•°æ®åº“

       å¦‚果只是中小规模的爬虫，可以把最后的爬虫结果汇合成一张表，最后导出成一张表格以便后续使用；但对于表数量多、单张表容量大的大规模爬虫，再导出成一堆零散的表就不合适了，肯定还是要放在数据库中，既方便存储，也方便进一步整理。

       å†™å…¥æ•°æ®åº“有两种方法，一种是通过Pandas的DataFrame自带的to_sql方法，好处是自动建表，对于对表结构没有严格要求的情况下可以采用这种方式，不过值得一提的是，如果是多行的DataFrame可以直接插入不加索引，但若只有一行就要加索引否则报错，虽然这个认为不太合理；另一种是利用数据库引擎来执行SQL语句，这种情况下要先自己建表，虽然多了一步，但是表结构完全是自己控制之下。Pandas与SQL都可以用来建表、整理数据，结合起来使用效率更高。

想买套房产中介网站源码,本人不太懂这行，提高悬赏求助

       本人做了个二手房网站源码，用的是CMS的房产源码，用得不错，功能很强大，最主要可根据自已爱好改改版什么的，方便二次开发。CMS房产源码是采用PHP+MYSQL开发的，最近听他们客服说CMS房产源码升级到V2.0功能上面肯定会更完善。