BS4爬取物价局房产备案价以及dataframe的操作来获取房价的信息分析

因为最近要买房子，然后对房市做了一些调研，发现套路极多。卖房子的顾问目前基本都是一派胡言能忽悠就忽悠，所以基本他们的话是不能信的。一个楼盘一次开盘基本上都是200-300套房子，数据量虽然不大，但是其实看一下也很烦要一页一页的翻，如果是在纸上的话，他们还不让你给带回去。所以就是在选一个价格楼层也合适的房子，基本上很不方便。但是幸运的是，合肥市的房子的所有的价格都在合肥是物价局上面公示出来了。所以这里考虑的就是先把房子的价格数据都给爬下来，然后分析房子的单价，总价来选个觉得最适合自己的房源。

这里涉及的技术点是这样

1. 发出post指令传入参数，获取url不变的分页网络信息

2. 解析网页的结构，用bs4去抓取自己需要的内容

3. 综合1，2两点编写完整的脚本代码，讲自己需要的房源的信息给爬取下来

4. pandas的对于dataframe的操作，选出适合自己的房子。

下面是操作步骤：

这里是我们要爬取的页面

一共是15个分页，但是每个分页点进去的时候，url是没有变化的，也就是说我们没办法直接的通过更改url来访问页面。

打开Network，参数在这里，把他们用post请求发进去，就可以翻页了。

这时候我们需要找到我们需要爬取的数据的信息，看下网页的element，来定位到我们的数据信息

好像都在这里

那这个里面的子节点呢

大概是这个样子。

下面是我写的爬虫：

# import libraray
import requests
import os
import pandas as pd
import re
from lxml import etree
from bs4 import BeautifulSoup

# source url
url2 = "http://app.hfpi.gov.cn/fangjia/ws/Detail2.aspx?Id=5421"
headers = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_4) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36"}

# 每次都更新下参数
def update_data_dict(soup):
    data_dict[‘__VIEWSTATE‘] = soup.find(id=‘__VIEWSTATE‘)[‘value‘]
    data_dict[‘__EVENTTARGET‘] = ‘AspNetPager1‘
    data_dict[‘__EVENTARGUMENT‘] += 1

#保存下来爬取的当页的数据
def save_data(soup):
    x = soup(‘table‘,width=‘97%‘)
    xx = x[2]
    y = xx(‘tr‘)

    total = []
    for item in y[1:-1]:
        content1 = item(‘td‘)
        empty = ‘‘
        for i in content1:
            if i.find(‘div‘) == None:
                continue
            else:
                infopiece = i.find(‘div‘).text.strip() + ‘ ‘
                empty += infopiece
        total.append(empty)
    with open(‘result0.txt‘,‘a‘) as f:
        for senc in total:
            f.write(senc + ‘\n‘)  

# 接着去下一页继续爬
def get_next_page_data():
    html2 = requests.post(url, data=data_dict).text
    soup2 = BeautifulSoup(html2, ‘lxml‘)
    update_data_dict(soup2)
    save_data(soup2)

## 现在开始爬取
html_jsy = requests.get(url2).text
soup_jsy = BeautifulSoup(html_jsy,‘lxml‘)
save_data(soup_jsy)
update_data_dict(soup_jsy)
# 这里总页数我就设置20，如果后面没有了，也不会继续访问
for i in range(20):
    get_next_page_data_2()

那么我们看下我们爬取的结果

美滋滋，数据我们拿下来了。

接着我们要开始读取数据开始分析了

import pandas as pd

df = pd.read_csv(‘result-jsy.txt‘, sep=‘ ‘,header=None)

#change column name
df.columns = [‘BuildingNo‘,‘RmNo‘,‘Type‘,‘Area‘,‘ShareArea‘,‘RealArea‘,‘Price‘,‘totalPrice‘,‘1‘,‘2‘,‘3‘,‘4‘]

# 这次开盘只有16还有18, 先把16 18给选出来，然后合并
df_16 = df[df.BuildingNo ==‘G16‘]
df_18 = df[df.BuildingNo == ‘G18‘]
p_list = [df_16,df_18]
df_temp = pd.concat(p_list)

因为这个楼盘有优惠，91折，所以单价我可以接受的范围我设置在14500

df_temp[df_temp.Price <= 14500.0]

这里，我想住在5楼以上

df_select1[df_select1.RmNo > 500]

好吧，其实筛选就很简单了，这里因为明天就开盘了，所以首要就是看到价格然后楼层尽量高，

这里看，我的首选就是G18-703，但是上面其他的也都可以考虑。

原文地址：https://www.cnblogs.com/chenyusheng0803/p/9503430.html