【源码】基于Python的深圳租房数据爬取与分析系统

项目简介

本项目利用爬虫技术从房天下网站爬取房源数据，对深圳租房的房源分布、房租单价、户型统计、租房面积统计等信息进行分析并可视化。主要运用 requests 库发起网页请求，BeautifulSoup 进行 HTML 解析，MongoDB 存储数据，pymongo 进行数据库连接操作，以及 pyecharts 和 matplotlib 实现数据可视化。

项目的主要特性和功能

爬虫部分

• 可爬取指定房产网站的房源信息。
• 支持多区域、多页数据爬取。
• 能将爬取的数据存入 MongoDB 数据库。

数据处理与分析

• 从 MongoDB 数据库获取数据。
• 对数据进行清洗、整理和统计。
• 生成关于房源分布、房租单价、户型统计、租房面积等的分析报告。

数据可视化

• 使用词云展示数据中的关键词。
• 运用 pyecharts 和 matplotlib 生成图表展示分析结果。

安装使用步骤

安装依赖库

需安装以下 Python 库：requests、BeautifulSoup、wordcloud、pyecharts、pymongo，使用 pip 安装： bash pip install requests beautifulsoup4 wordcloud pyecharts pymongo

配置数据库

确保 MongoDB 数据库已安装并运行，可按需配置数据库名称和集合。代码中已预设部分数据库操作，可能需根据实际情况稍作调整。

运行爬虫程序

运行 houseSpider.py 文件开始爬取数据，可修改区域和页数设置来爬取不同数据。注意调整爬虫频率，避免因频繁请求导致被封 IP。

数据处理与可视化

运行 analycis.py 处理爬取的数据并生成分析报告，查看生成的统计数据和分析结果。最后，运行 workCloud.py 生成词云图和其它可视化图表，可按需调整词云图的背景图片、字体等参数。

注：以上步骤假设用户已下载项目的源码文件，且具备一定的 Python 编程和数据库操作基础。若遇问题，建议查看代码注释或寻求开发者帮助。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】