Scrapy爬取链家网（下）

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2023-01-13 03:20:53

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可以用于毕业设计（项目源码+项目说明）目前在window10/11测试环境一切正常，用于演示的图片和部署教程说明都在压缩包里

此爬虫主要基于Scrapy MySQL爬取链家网中，北京地区的租房信息。 Python版本为Python3.6

本项目利用Python的scrapy框架爬取链家网的上海市租房信息，利用pandas、numpy、matplotlib、seaborn、folium 、wordcloud 等库进行数据分析和可视化，通过one-hot编码和文本特征提取出120个训练特征，搭建3层神经网络对上海市租房价格进行预测。在IT行业中，网络爬虫是获取大量数据的重要手段，尤其在金融数据分析领域，如股票评论数据，能够为投资者提供宝贵的市场情绪参考。本项目聚焦于使用Python的Scrapy框架来批量爬取链家网的上海市租房信息，从而进行租房数据分析。 Scrapy是一个强大的Python爬虫框架，它提供了一整套解决方案，包括网页抓取、解析、数据存储等。使用Scrapy，我们可以高效地构建起一个完整的爬虫项目，其主要组件包括Spiders、Item、Item Pipeline、Downloader Middleware和Settings等。 1. **Spiders**：是Scrapy的核心，负责定义如何抓取数据以及如何处理抓取到的数据。在这个项目中，我们需要创建一个Spider，设置其起始URL

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【作品名称】：基于python的scrapy爬虫，爬取链家网成都地区新房源，并用高德api在地图上可视化显示【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。【项目介绍】：基于python的scrapy爬虫，爬取链家网成都地区新房源，并用高德api在地图上可视化显示 2.工程里面已经有爬取后的rent.csv文件，可以删除，然后执行命令scrapy crawl fangjia -o rent.csv -t csv生成csv文件 3.爬取完成后，执行命令python -m SimpleHTTPServer 3000,然后打开http://localhost:3000/,点击打开demo.html，导入上面生成的rent.csv文件即可。【资源声明】：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”，代码只能作为参考，不能完全复制照搬。需要有一定的基础能够看懂代码，能够自行调试代码并解决报错，能够自行添加功能修改代码。

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