房源信息爬虫与可视化分析程序
个人程序全网一手,盗卖必究
项目介绍
本项目是一个基于Python的房源信息爬虫与可视化分析工具,可以爬取链家网的二手房源信息,并对数据进行清洗、分析和可视化展示。通过本工具,用户可以快速了解特定城市或区域的房源价格分布、面积与价格关系、不同区域房价对比等信息。
文件说明
house_crawler.py
: 完整版爬虫程序,功能全面,包含详细的数据分析和多种可视化图表house_crawler_simple.py
: 简化版爬虫程序,功能精简,适合快速使用和学习
功能特点
- 数据爬取:自动爬取链家网二手房源信息,支持指定城市和区域
- 数据清洗:自动处理缺失值、异常值,确保数据质量
- 数据分析:计算房源的基本统计信息,如均价、最高价、最低价等
- 数据可视化 :生成多种直观的图表,包括:
- 房源总价分布直方图
- 面积与总价关系散点图
- 不同区域房价对比条形图
- 不同户型分布饼图(简化版)
- 装修情况与房价小提琴图(完整版)
- 朝向与房价条形图(完整版)
安装依赖
在使用本程序前,请确保已安装以下Python库:
bash
pip install requests beautifulsoup4 pandas matplotlib seaborn numpy
使用方法
- 运行程序(选择其中一个):
bash
python house_crawler.py # 运行完整版
或
bash
python house_crawler_simple.py # 运行简化版
-
根据提示输入参数:
- 城市代码(如'bj'代表北京,'sh'代表上海)
- 区域代码(如'haidian'代表海淀区,可留空表示不限区域)
- 最大爬取页数(建议不要设置过大,避免被反爬)
-
等待程序完成爬取和分析,结果将保存在以下位置:
- 爬取的原始数据:
[城市]_[区域]_house_data.csv
- 分析报告和图表:
house_analysis/
目录下(简化版)或[城市]_[区域]_analysis/
目录下(完整版)
- 爬取的原始数据:
注意事项
- 本程序仅供学习和研究使用,请勿用于商业目的
- 爬取数据时请控制频率,避免对目标网站造成过大压力
- 部分城市或区域可能需要特殊处理,如遇到问题请根据实际情况调整代码
- 链家网的页面结构可能会变化,如遇到解析错误,请更新相应的解析规则
城市代码参考
以下是常用城市的代码:
- 北京:bj
- 上海:sh
- 广州:gz
- 深圳:sz
- 杭州:hz
- 南京:nj
- 成都:cd
- 武汉:wh
区域代码参考
区域代码通常是该区域的拼音,如:
- 北京海淀区:haidian
- 北京朝阳区:chaoyang
- 北京东城区:dongcheng
- 北京西城区:xicheng
具体区域代码可以在链家网的URL中找到。
结果展示:
下载地址
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