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基于python一/二手房数据爬虫分析预测系统+可视化 +商品房数据+Flask框架（附源码）

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项目介绍
python语言、Flask框架、MySQL数据库、Echarts可视化
sklearn机器学习 多元线性回归预测模型、requests爬虫框架 链家一手房
一手房数据商品房数据、分析可视化预测系统

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基于Flask的一手房链家数据采集分析预测系统是一款利用Python的Flask框架，对链家网站上的一手房房源信息进行数据采集、分析和预测的应用系统。
数据采集：系统通过网络爬虫技术，从链家网站上获取一手房房源信息。这些信息包括楼盘名称、开发商、楼盘地址、户型、价格、面积、朝向、装修情况、楼盘特点等。在采集数据时，可以设置关键词、地区筛选、价格范围、楼盘类型等参数，以获取感兴趣的房源信息。

核心算法代码分享如下：

import requests
from lxml import etree
import csv
import os

def writerRow(row):
    with open('./cityData.csv', 'a', encoding='utf-8', newline='') as csvfile:
        writer = csv.writer(csvfile)
        writer.writerow(row)


def init():
    if not os.path.exists('./cityData.csv'):
        with open('./cityData.csv','w',encoding='utf-8',newline='') as csvfile:
            writer = csv.writer(csvfile)
            writer.writerow([
                'city',
                'cityLink'
            ])

def get_html(url):
    headers = {
        'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/116.0.0.0 Safari/537.36'
    }
    response = requests.get(url,headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    else:
        return None

def parse_html(html):
    root = etree.HTML(html)
    cityList = root.xpath('//div[@class="fc-main clear"]//li[@class="clear"]//a')
    for city in cityList:
        cityName = city.text
        cityLink = city.get('href') + '/loupan/pg1/?_t=1'
        writerRow([
            cityName,
            cityLink
        ])


def main():
    init()
    url = 'https://bh.fang.lianjia.com/loupan/pg1/'
    html = get_html(url)
    parse_html(html)


if __name__ == '__main__':
    main()