链家网站房屋成交因素
作者：互联网
一.主题式网络爬虫设计方案
1.主题式网络爬虫的名称
1.1链家网站的爬取
2，主题式网络爬虫的内容与数据特征分析
2.1爬虫的内容
房源信息的名称，小区名称，价格，楼层，代理人，单价，发布时间。
2.2 数据特征分析
2.2.1对楼层做一个词云并可视化
2.2.2对发布时间做一个折线图
3，主题式网络爬虫设计方案概述（包括实现思路和技术难点）
3.1实现思路
创建一个get的类，定义get_alldata()方法用来获取网页上的全部信息，get_detail（）方法用来对整数数据的进一步加工和提取，再用字典把数据存储起来。
3.2技术难点
网站会有反爬取机制，需要模拟用户操作进行爬取。
二，主题页面的结构特征分析
1，主题页面的特征结构
每页30项数据，爬取了50页，数据量为1500条。通过F12查看网页源代码分析需要提取的数据是否存在动态生成的数据，任意查看一个数据项中与原网页中的数据对比后，发现所需要爬取的数据都是静态的。
2，HTML页面解析
方框内都是要爬取的内容
三，网络爬虫程序设计
1，爬虫程序主题要包括以下部分，要附源代码及较详解注释，并在每部分程序后面提供输出结果的截图。
# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import jieba
import seaborn as sns
#固定url
url_title = "https://sh.lianjia.com/chengjiao/pg"
url_end = "/"
Total_Data = {}
#获取全部的网址信息
class Get:
#获取所有url
def get_url(self):
list1 = []
#取50个
for i in range(0,51):
url = url_title+str(i)+url_end#拼接参数得到完整的url
list1.append(url)
return list1
#解析出网页
def get_alldata(self,url):
#user_agent = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/61.0.3163.100 Safari/537.36'
#headers = {'User-Agent': user_agent}
#data = requests.get(url,headers=headers)
data = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(data.text,'lxml')
return soup
#获取title等，并存入字典
def get_detail(self,soup):
for i in range(0,30):
data1 = soup.select('div[class="info"]')[i]
house_title =data1.find_all("div",class_="title")
house_flood =data1.find_all("div",class_="flood")
house_dealCycleeInfo = data1.find_all("div",class_="dealCycleeInfo")
house_agentInfoList = data1.find_all("div",class_="agentInfoList")
data = {
'Title':house_title[0].get_text(),
'flood':house_flood[0].get_text(),
'dealCycleeInfo':house_dealCycleeInfo[0].get_text(),
'agentInfoList':house_agentInfoList[0].get_text(),
}
Total_Data[data["Title"]] = data
return Total_Data
House_data = Get()
House_url =House_data.get_url()
for house_item in House_url:
house_soup= House_data.get_alldata(house_item)
data = House_data.get_detail(house_soup)
df_house = pd.DataFrame.from_dict(data)
df_house = df_house.T#转置
df_house.index=range(len(df_house))#reindex
#====================================================
#数据清洗
df_house['agent']=df_house['agentInfoList'].apply(lambda x:x.split("免费")[0])
del df_house['agentInfoList']
df_house['price'] = df_house['dealCycleeInfo'].apply(lambda x:x.split("成交")[0]).apply(lambda x:x.split("挂牌")[1])
df_house['time'] = df_house['dealCycleeInfo'].apply(lambda x:x.split("成交")[-1]).apply(lambda x:x.split("周期")[-1])
del df_house['dealCycleeInfo']
df_house['floor']=df_house['flood'].apply(lambda x:x.split(' ')[0])
df_house['floor']=df_house['flood'].apply(lambda x:x.split(' ')[0])
df_house['unitprice']=df_house['flood'].apply(lambda x:x.split(' ')[-1]).apply(lambda x:x.split("楼")[-1])
del df_house['flood']
df_house['time']=df_house['time'].apply(lambda x:x.split("天")[0])
writer = pd.ExcelWriter(r'C:\Users\DATACVG\Desktop\1100\lianjiasale.xlsx')
df_house.to_excel(r'C:\Users\DATACVG\Desktop\1100\lianjiasale.xlsx')
#词云
cut_text = "".join(df_house['floor'])
wordcloud = WordCloud(
#设置字体，不然会出现口字乱码，文字的路径是电脑的字体一般路径，可以换成别的
font_path="C:/Windows/Fonts/simfang.ttf",
#设置了背景，宽高
background_color="white",width=1000,height=880).generate(cut_text)
plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()
cut_text = "".join(df_house['agent'])
wordcloud = WordCloud(
#设置字体，不然会出现口字乱码，文字的路径是电脑的字体一般路径，可以换成别的
font_path="C:/Windows/Fonts/simfang.ttf",
#设置了背景，宽高
background_color="white",width=1000,height=880).generate(cut_text)
plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()
#=================================================
#数据可视化
#柱状图
s =df_house['time'].value_counts()
sns.barplot(x=s.index,y=s)
运行过程如下
数据清洗
df_house['agent']=df_house['agentInfoList'].apply(lambda x:x.split("免费")[0])
del df_house['agentInfoList']
df_house['price'] = df_house['dealCycleeInfo'].apply(lambda x:x.split("成交")[0]).apply(lambda x:x.split("挂牌")[1])
df_house['time'] = df_house['dealCycleeInfo'].apply(lambda x:x.split("成交")[-1]).apply(lambda x:x.split("周期")[-1])
del df_house['dealCycleeInfo']
df_house['floor']=df_house['flood'].apply(lambda x:x.split(' ')[0])
df_house['floor']=df_house['flood'].apply(lambda x:x.split(' ')[0])
df_house['unitprice']=df_house['flood'].apply(lambda x:x.split(' ')[-1]).apply(lambda x:x.split("楼")[-1])
del df_house['flood']
df_house['time']=df_house['time'].apply(lambda x:x.split("天")[0])
writer = pd.ExcelWriter(r'C:\Users\DATACVG\Desktop\1100\lianjiasale.xlsx')
df_house.to_excel(r'C:\Users\DATACVG\Desktop\1100\lianjiasale.xlsx')
#词云
cut_text = "".join(df_house['fitment'])
wordcloud = WordCloud(
#设置字体，不然会出现口字乱码，文字的路径是电脑的字体一般路径，可以换成别的
font_path="C:/Windows/Fonts/simfang.ttf",
#设置了背景，宽高
background_color="white",width=1000,height=880).generate(cut_text)
plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()
cut_text = "".join(df_house['roomnum'])
wordcloud = WordCloud(
#设置字体，不然会出现口字乱码，文字的路径是电脑的字体一般路径，可以换成别的
font_path="C:/Windows/Fonts/simfang.ttf",
#设置了背景，宽高
background_color="white",width=1000,height=880).generate(cut_text)
plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()
#=================================================
#数据可视化
#柱状图
s =df_house['follow'].value_counts()
sns.barplot(x=s.index,y=s)
#3.文本分析（可选）：jieba分词、wordcloud可视化
#4.数据分析与可视化
（例如：数据柱形图、直方图、散点图、盒图、分布图、数据回归分析等）
#词云
cut_text = "".join(df_house['floor'])
wordcloud = WordCloud(
#设置字体，不然会出现口字乱码，文字的路径是电脑的字体一般路径，可以换成别的
font_path="C:/Windows/Fonts/simfang.ttf",
#设置了背景，宽高
background_color="white",width=1000,height=880).generate(cut_text)
plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()
#=================================================
#数据可视化
#柱状图
s =df_house['time'].value_counts()
sns.barplot(x=s.index,y=s)
5.数据持久化
写入csv文件
四、结论（10分）
1.经过对主题数据的分析与可视化，可以得到哪些结论？
1.1 单价低的房子更容易卖出。
1.2代理人对房子的销售影响很大
1.3 人们跟倾向于中层的房子
本次作业，对爬虫和数据分析做了个整合，将所学的知识都有用上，感觉很好，期待自己的每一次进步。
标签：plt,网站,house,链家,df,房屋,split,apply,lambda 来源： https://www.cnblogs.com/liyuchen44/p/12046419.html