请问如何用Python爬取二手房信息来进行可视化？

一、请问如何用Python爬取二手房信息来进行可视化？

这次分享一个房地产网站数据采集及可视化分析的Python实际案例，应用效果还是有，步骤如下：1、获取目标网站2、分析网站，确定数据采集的方法3、对采集的数据进行处理4、最后可视化先看看最终效果：

首先获取目标网站，可以发现获取的数据信息都在网页上面，所以可以直接使用xpath标签定位获取网页上的数据，而不用担心动态网页的数据会出现变化：

然后获取各个采集字段的具体xpath，包括房源信息、房价、地区、建面（面积）等字段的xpa，部分代码如下：fymc=n.xpath('./div/div[1]/a/text()')[0]

#房源名称 fj=n.xpath('./div/div[6]/div/span[1]/text()')[0]

#房价 diqu=n.xpath('./div/div[2]/span[1]/text()')[0]#

地区 mj=n.xpath('./div/div[3]/span/text()')[0]

然后我们要爬取页数要设置，可以看到页数链接明显出现变化，而且还是规律性的，所以可以构造一个循环采集指定页数的信息（也就是翻页采集），部分代码如下：for i in range(1,6):

url='https://nn.fang.lianjia.com/loupan/pg'+str(i)

#print(url)

翻页采集搞定了，接下来就是数据处理，先判断采集的数据有没有空值或者缺失值，就必须使用numpy和pandas这两个模块进行数据处理，部分代码如下：data=pd.read_csv(r'C:/Users/Administrator/Desktop/链家数据.csv',encoding='gbk')

#data.describe()#做描述性分析，判断有没有空值或者缺失值然后查看采集的数据发现，建面面积这个字段既有中文又有数字和特殊符号，我们要对这个字段进行拆分，拆分为最大面积和最小面积，代码如下：data['最小面积']=data['面积'].str.split(expand=True)[1].str.split('-',expand=True)[0] data['最大面积']=data['面积'].str.split(expand=True)[1].str.split('-',expand=True)[1].str.split('㎡',expand=True)[0] data=data.drop('面积',axis=1)处理完采集的数据，接下来就是对数据进行可视化，可视化就用到matplotlib这个模块，我们用了三个图去可视化数据，包括折线图、饼图、条形图，部分代码如下：#制作可视化图表

plt.figure(figsize=(10,8))

plt.suptitle("南宁房价可视化分析",fontsize=20)

plt.subplot(2,2,1)

#不同地区的房源数量--饼图

plt.title('不同地区的房源数量占比--饼图')

explode=[0,0,0,0,0.2,0]

plt.pie(x=data.地区.value_counts(),labels=data.地区.value_counts().index, explode=explode,autopct='%.3f%%')

plt.subplot(2,2,2)

plt.title('不同地区的房源数量--条形图')

plt.ylim(0,20)

x=data.地区.value_counts().index

y=data.地区.value_counts()

plt.bar(x=x,height=y,width=0.5)

for a,b in zip(x,y):

plt.text(a,b+0.2,str(b),ha='center',va='bottom',fontsize=10.5,color='green')

plt.subplot(2,1,2)

plt.title('不同地区平均房价——折线图')

plt.ylim(0,30000)

qingxiu=int(data[data['地区']=="青秀区"].房价.mean())

xixiangtang=int(data[data['地区']=="西乡塘区"].房价.mean())

xingning=int(data[data['地区']=="兴宁区"].房价.mean())

liangqing=int(data[data['地区']=="良庆区"].房价.mean())

yongning=int(data[data['地区']=="邕宁区"].房价.mean())

dq=['青秀区','西乡塘区','兴宁区','良庆区','邕宁区']

mean_fj=[qingxiu,xixiangtang,xingning,liangqing,yongning]

#折线图#

plt.plot(dq,mean_fj,label='不同地区平均房价')

for a,b in zip(dq,mean_fj):

plt.text(a,b+0.2,str(b),ha='center',va='top',fontsize=10.5)

plt.legend(loc=1,fontsize=13)

plt.show()最后不多说了，附上完整代码：import requests

from lxml import etree

import csv

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

from pylab import mpl

import time

with open('C:/Users/Administrator/Desktop/链家数据.csv','w',encoding='gbk') as f:

f.write('房源名称,房价,地区,面积\n')

f.close() for i in range(1,6):

url='https://nn.fang.lianjia.com/loupan/pg'+str(i)

#print(url)

headers={ 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36' }

r=requests.get(url,headers=headers).content

b=etree.HTML(r)

c=b.xpath('/html/body/div[3]/ul[2]/li')

try:

for n in c:

fymc=n.xpath('./div/div[1]/a/text()')[0]#房源名称

fj=n.xpath('./div/div[6]/div/span[1]/text()')[0]#房价

diqu=n.xpath('./div/div[2]/span[1]/text()')[0]#地区

mj=n.xpath('./div/div[3]/span/text()')[0]

with open('C:/Users/Administrator/Desktop/链家数据.csv','a',encoding='gbk') as f1:

f1.write('{},{},{},{}\n'.format(fymc,fj,diqu,mj))

print("数据爬取成功！")

except:

pass

time.sleep(20)

mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False

data=pd.read_csv(r'C:/Users/Administrator/Desktop/链家数据.csv',encoding='gbk')

#数据处理，拆分面积字段为两列数据，最小面积和最大面积

#data.describe()

data['最小面积']=data['面积'].str.split(expand=True)[1].str.split('-',expand=True)[0]

data['最大面积']=data['面积'].str.split(expand=True)[1].str.split('-',expand=True)[1].str.split('㎡',expand=True)[0]

data=data.drop('面积',axis=1)

#制作可视化图表

plt.figure(figsize=(10,8))

plt.suptitle("南宁房价可视化分析",fontsize=20)

plt.subplot(2,2,1)

#不同地区的房源数量--饼图

plt.title('不同地区的房源数量占比--饼图')

explode=[0,0,0,0,0.2,0]

plt.pie(x=data.地区.value_counts(),

labels=data.地区.value_counts().index,

explode=explode,autopct='%.3f%%')

plt.subplot(2,2,2)

plt.title('不同地区的房源数量--条形图')

plt.ylim(0,20)

x=data.地区.value_counts().index

y=data.地区.value_counts() plt.bar(x=x,height=y,width=0.5)

for a,b in zip(x,y):

plt.text(a,b+0.2,str(b),ha='center',va='bottom',fontsize=10.5,color='green')

plt.subplot(2,1,2)

plt.title('不同地区平均房价——折线图')

plt.ylim(0,30000)

qingxiu=int(data[data['地区']=="青秀区"].房价.mean())

xixiangtang=int(data[data['地区']=="西乡塘区"].房价.mean())

xingning=int(data[data['地区']=="兴宁区"].房价.mean())

liangqing=int(data[data['地区']=="良庆区"].房价.mean())

yongning=int(data[data['地区']=="邕宁区"].房价.mean())

dq=['青秀区','西乡塘区','兴宁区','良庆区','邕宁区']

mean_fj=[qingxiu,xixiangtang,xingning,liangqing,yongning]

#折线图#

plt.plot(dq,mean_fj,label='不同地区平均房价')

for a,b in zip(dq,mean_fj):

plt.text(a,b+0.2,str(b),ha='center',va='top',fontsize=10.5)

plt.legend(loc=1,fontsize=13)

plt.show()

二、Python可以爬取网易云VIP音乐吗？

最近一个朋友和我聊天的时候说想听一首歌，可是要会员，问我要怎么才能下载下来。。因为前几天群里一个朋友刚发了一个python爬取图片的爬虫，于是我打开了他写的代码，仔细研究了一下后，我根据他写的代码，进行了一系列的改造，最终完成了这个python爬取音乐的爬虫~~

python爬虫下载会员音乐

安装python环境

第一步肯定是安装一个python环境啦。。因为网上教程很多，就不多说了，可以自行搜索安装方法的。

其次就是安装IDE啦。推荐：pycharm，如果你想用txt文本写也可以。

开始写代码啦

引入需要的包

import requests
from lxml import etree

进入正题了

定义两个变量用来保存url

#网易云音乐的网址
url = "https://music.163.com/discover/toplist?id=3778678"
#下载歌曲的网址，可以用第三方工具获取
url_base = "http://music.163.com/song/media/outer/url?id="

利用requests库向网站发起请求

response = requests.get(url=url)
#将获取到的HTML代码进行数据解析
html = etree.HTML(response.text)
#获取id列表
id_list = html.xpath("//a[contains(@href,'song?')]")

接下来就要遍历获取到的url列表，下载服务器上的歌曲了

for data in id_list:
    #获取歌曲的链接
    href = data.xpath("./@href")[0]
    #把链接进行分隔
    music_id = href.split("=")[1]
    #获取歌曲名称
    music_name = data.xpath("./text()")[0]
    #拼接下载地址
    music_url = url_base + music_id
    #请求歌曲下载地址
    music = requests.get(url=music_url)
    with open("./music/%s.mp3" % music_name, "wb") as file:
        file.write(music.content)
        print("<%s>下载成功。。。" % music_name)

那就开始正式下载网易云音乐吧~~~

下面就把完整代码贴出来吧~

import requests
from lxml import etree

#网易云音乐的网址
url = "https://music.163.com/discover/toplist?id=3778678"
#下载歌曲的网址，可以用第三方工具获取
url_base = "http://music.163.com/song/media/outer/url?id="
#向网址发起请求
response = requests.get(url=url)
#将获取到的HTML代码进行数据解析
html = etree.HTML(response.text)
#获取id列表
id_list = html.xpath("//a[contains(@href,'song?')]")

for data in id_list:
    href = data.xpath("./@href")[0]
    music_id = href.split("=")[1]
    music_name = data.xpath("./text()")[0]
    #拼接下载地址
    music_url = url_base + music_id

    music = requests.get(url=music_url)
    with open("./music/%s.mp3" % music_name, "wb") as file:
        file.write(music.content)
        print("<%s>下载成功。。。" % music_name)
    #学习加喂：lbt13732741834

此代码仅供学习使用，请勿用于商业用途

学习加喂：lbt13732741834

三、python爬取图片的好处？

可以批量获取所需的图片，减少不必要的人工费时操作

四、python 爬取新笔趣阁小说有哪些推荐？

嗨嗨，我是小圆。

相信大家都会看小说，但是有些小说看几章就要付费，奈何自己又没有会员，只能用用python爬取一下了。

基本开发环境

Python 3.6Pycharm

相关模块的使用

requestsparsel

安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。

单章爬取

一、明确需求爬取小说内容保存到本地

• 小说名字
• 小说章节名字
• 小说内容

# 第一章小说url地址
url = 'http://www.biquges.com/52_52642/25585323.html'

url = 'http://www.biquges.com/52_52642/25585323.html'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url=url, headers=headers)
print(response.text)

请求网页返回的数据中出现了乱码，这就需要我们转码了。

加一行代码自动转码。

response.encoding = response.apparent_encoding

解析数据

根据css选择器可以直接提取小说标题以及小说内容。

def get_one_novel(html_url):
    # 调用请求网页数据函数
    response = get_response(html_url)
    # 转行成selector解析对象
    selector = parsel.Selector(response.text)
    # 获取小说标题
    title = selector.css('.bookname h1::text').get()
    # 获取小说内容 返回的是list
    content_list = selector.css('#content::text').getall()
    # ''.join(列表) 把列表转换成字符串
    content_str = ''.join(content_list)
    print(title, content_str)
 
 
if __name__ == '__main__':
    url = 'http://www.biquges.com/52_52642/25585323.html'
    get_one_novel(url)

![请添加图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/38f35529abf84807adc84871aeeceabd.png)

保存数据（数据持久化）

使用常用的保存方式： with open

def save(title, content):
    """
    保存小说
    :param title: 小说章节标题
    :param content: 小说内容
    :return: 
    """
    # 路径
    filename = f'{title}\\'
    # os 内置模块，自动创建文件夹
    if os.makedirs(filename):
        os.mkdir()
    # 一定要记得加后缀 .txt  mode 保存方式 a 是追加保存  encoding 保存编码
    with open(filename + title + '.txt', mode='a', encoding='utf-8') as f:
        # 写入标题
        f.write(title)
        # 换行
        f.write('\n')
        # 写入小说内容
        f.write(content)

保存一章小说，就这样写完了，如果想要保存整本小说呢？

整本小说爬虫

既然爬取单章小说知道怎么爬取了，那么只需要获取小说所有单章小说的url地址，就可以爬取全部小说内容了。

所有的单章的url地址都在 dd 标签当中，但是这个url地址是不完整的，所以爬取下来的时候，要拼接url地址。

def get_all_url(html_url):
    # 调用请求网页数据函数
    response = get_response(html_url)
    # 转行成selector解析对象
    selector = parsel.Selector(response.text)
    # 所有的url地址都在 a 标签里面的 href 属性中 
    dds = selector.css('#list dd a::attr(href)').getall()
    for dd in dds:
        novel_url = 'http://www.biquges.com' + dd
        print(novel_url)
 
 
if __name__ == '__main__':
    url = 'http://www.biquges.com/52_52642/index.html'
    get_all_url(url)

这样就获取了所有的小说章节url地址了。

爬取全本完整代码

import requests
import parsel
from tqdm import tqdm
 
 
def get_response(html_url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36'
    }
    response = requests.get(url=html_url, headers=headers)
    response.encoding = response.apparent_encoding
    return response
 
 
def save(novel_name, title, content):
    """
    保存小说
    :param title: 小说章节标题
    :param content: 小说内容
    :return:
    """
    filename = f'{novel_name}' + '.txt'
    # 一定要记得加后缀 .txt  mode 保存方式 a 是追加保存  encoding 保存编码
    with open(filename, mode='a', encoding='utf-8') as f:
        # 写入标题
        f.write(title)
        # 换行
        f.write('\n')
        # 写入小说内容
        f.write(content)
 
 
def get_one_novel(name, novel_url):
    # 调用请求网页数据函数
    response = get_response(novel_url)
    # 转行成selector解析对象
    selector = parsel.Selector(response.text)
    # 获取小说标题
    title = selector.css('.bookname h1::text').get()
    # 获取小说内容 返回的是list
    content_list = selector.css('#content::text').getall()
    # ''.join(列表) 把列表转换成字符串
    content_str = ''.join(content_list)
    save(name, title, content_str)
 
 
def get_all_url(html_url):
    # 调用请求网页数据函数
    response = get_response(html_url)
    # 转行成selector解析对象
    selector = parsel.Selector(response.text)
    # 所有的url地址都在 a 标签里面的 href 属性中
    dds = selector.css('#list dd a::attr(href)').getall()
    # 小说名字
    novel_name = selector.css('#info h1::text').get()
    for dd in tqdm(dds):
        novel_url = 'http://www.biquges.com' + dd
        get_one_novel(novel_name, novel_url)
 
 
if __name__ == '__main__':
    novel_id = input('输入书名ID：')
    url = f'http://www.biquges.com/{novel_id}/index.html'
    get_all_url(url)

好了，分享到这里就结束了，感兴趣的朋友赶紧去试试吧！

喜欢的话记得给我一个关注和点赞哦

五、python怎么爬取rar文件？

由于rar通常为window下使用，须要额外的Python包rarfile。

六、python爬虫如何翻页爬取？

一般而言，Python爬虫翻页爬取的过程分为以下步骤：

分析网页：分析要爬取的网站的URL规律，了解其翻页方式，找出每一页的URL。

获取HTML：使用Python中的网络库（如requests）获取每一页的HTML源码。

解析HTML：使用HTML解析库（如BeautifulSoup）解析每一页的HTML源码，提取所需数据。

存储数据：将提取到的数据存储到本地文件或数据库中。

翻页：按照网站的翻页规则，构造下一页的URL，返回第1步重复以上步骤，直至翻完所有页。

具体实现方法可以根据不同网站的翻页规律进行相应的调整。

七、如何用python爬取数据？

使用Python爬取数据需要掌握以下几个步骤：

1. 确定目标网站：确定要爬取的数据来源，可以通过搜索引擎、网络信息抓取工具等途径找到目标网站。

2. 获取网页内容：使用Python中的requests库发送HTTP请求，获取目标网站的网页内容。

3. 解析网页内容：使用Python中的BeautifulSoup库解析网页内容，提取需要的数据。

4. 保存数据：将提取到的数据保存到本地文件中，可以使用Python中的csv、excel等库将数据保存为文件格式。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用Python爬取一个网站的数据：

```python

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

# 发送HTTP请求获取网页内容

url = 'http://example.com'

response = requests.get(url)

# 使用BeautifulSoup解析网页内容

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 提取需要的数据并保存到本地文件中

with open('data.csv', 'w', encoding='utf-8') as f:

    f.write(soup.prettify())

```

上述代码中，首先使用requests库发送HTTP请求获取网页内容，然后使用BeautifulSoup库解析网页内容，提取需要的数据并保存到本地文件中。具体来说，代码中使用了BeautifulSoup的prettify()方法将网页内容打印到本地文件中。需要注意的是，上述代码中使用了utf-8编码保存文件，确保能够正确保存网页内容。

需要注意的是，爬取数据时需要遵守网站的使用规则和法律法规，避免侵犯他人的合法权益和版权问题。同时，对于一些敏感或禁止爬取的数据，需要谨慎处理，避免触犯相关法律法规。

八、python爬取app数据库

使用Python爬取APP数据库的方法

在当今的移动应用市场中，大量的数据隐藏在各种APP的数据库中。为了获取这些有价值的数据并进行进一步的分析，使用Python编写爬虫是一种高效且便捷的方法。

1. 安装必要的库

在开始之前，我们需要先安装一些Python库，用于爬取APP数据库。其中最重要的是以下两个库：

• Beautiful Soup: 用于解析和XML文档，是爬虫中常用的库。
• Requests: 用于发送HTTP请求，获取APP数据库相关的响应。

我们可以使用pip来安装这些库：

2. 分析APP的网络请求

在爬取APP数据库之前，我们需要分析APP的网络请求，以便确定如何获取数据。通常，APP会通过发送HTTP请求与服务器进行通信，并从服务器获取所需的数据。

可以使用开发者工具（如Chrome开发者工具）来监视APP的网络请求。通过查看请求和响应的详细信息，我们可以了解APP与服务器之间的通信。

3. 发送HTTP请求

在Python中，我们可以使用Requests库来发送HTTP请求，并获取APP数据库相关的响应。以下是一个示例代码：

import requests

url = 'e.com/api/database'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
response = requests.get(url, headers=headers)

if response.status_code == 200:
    database_content = response.text
    # 对获取到的数据库内容进行处理
    # ...

在上面的代码中，我们使用了Requests库发送了一个GET请求，并传递了一个headers参数，以模拟浏览器发送请求的行为。获取到的响应内容可以通过response.text来获取。

4. 解析数据库内容

使用Beautiful Soup库来解析获取到的数据库内容是非常方便的。我们可以使用这个库的各种功能来提取所需的数据，包括查找特定的标签、获取标签内的文本、提取属性等等。

以下是一个简单的示例代码，用于从获取到的数据库内容中提取出所有的用户名：

from bs4 import BeautifulSoup

# 假设获取到的数据库内容为database_content
soup = BeautifulSoup(database_content, 'html.parser')

usernames = []
user_elements = soup.find_all('span', class_='username')

for user_element in user_elements:
    usernames.append(user_element.text)

在上述示例代码中，我们使用了Beautiful Soup的find_all方法来查找所有符合条件的标签，并通过text属性获取标签内的文本。

5. 数据存储和进一步处理

获取到所需的数据后，我们可以将其存储到文件或者进行进一步的处理和分析。Python提供了许多库和工具，用于数据存储和处理，如Pandas、NumPy等。

以下是一个示例代码，用于将获取到的用户名存储到CSV文件中：

import csv

# 假设获取到的用户名列表为usernames
data = [[user] for user in usernames]

with open('usernames.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(data)

在上述示例代码中，我们使用了CSV库来将数据存储到CSV文件中。你也可以根据需要选择其他格式的数据存储方式。

总结

使用Python编写爬虫来获取APP数据库是一种高效且便捷的方法。通过分析APP的网络请求，发送HTTP请求并使用Beautiful Soup库来解析数据库内容，我们可以轻松地提取所需的数据并进行进一步的处理和分析。

在进行APP数据库爬取时，需要注意遵守法律法规和相关隐私政策，确保数据获取的合法性。

九、怎么用python爬取信息？

Python有很多用于爬取信息的库和工具，其中最常用的是BeautifulSoup和Scrapy。

以下是使用BeautifulSoup和Scrapy爬取网页信息的基本步骤：

1. 安装所需的库：

```python

pip install beautifulsoup4

pip install Scrapy

```

2. 编写一个Scrapy爬虫文件：

在Scrapy的文档中，可以找到许多用于编写爬虫文件的模板。下面是一个基本的示例：

```python

import scrapy

from scrapy.linkextractors import LinkExtractor

from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule

from example.items import ExampleItem

class MySpider(CrawlSpider):

    name = 'example'

    allowed_domains = ['example.com']

    start_urls = ['http://example.com']

    rules = (Rule(LinkExtractor(allow=('item/\d+',)), callback='parse_item', follow=True),)

    def parse_item(self, response):

        item = ExampleItem()

        item['url'] = response.url

        item['title'] = response.xpath('//title/text()').get()

        item['description'] = response.xpath('//meta[@name="description"]/@content').get()

        yield item

```

在这个示例中，我们创建了一个名为“example”的爬虫，并指定了允许访问的域名和起始URL。我们还定义了一个名为“parse_item”的方法，该方法将解析每个页面并提取所需的信息。在这个方法中，我们创建了一个名为“ExampleItem”的自定义项类，该项类包含我们要从页面中提取的所有字段。最后，我们使用yield语句将每个项返回给爬虫。

3. 运行爬虫：

在命令行中运行以下命令：

```shell

scrapy runspider spider.py

```

这将启动爬虫并开始从指定的URL开始爬取网页。

十、python爬虫如何设置爬取页数？

用浏览器调试工具，如firebug 查看点击下一页时的http请求，再用python模拟就行了。