获取房源信息并完成可视化——网络爬虫实战1

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：

pip install requests beautifulsoup4 pandas matplotlib seaborn numpy

使用方法

1. 运行程序（选择其中一个）：

python house_crawler.py      # 运行完整版

或

python house_crawler_simple.py  # 运行简化版

2. 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）

3. 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）

注意事项

1. 本程序仅供学习和研究使用，请勿用于商业目的
2. 爬取数据时请控制频率，避免对目标网站造成过大压力
3. 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
4. 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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