python的商品房信息的爬取与可视化(源码)
随着计算机技术的高速发展与大数据时代的来临，人们的经济水平得到了很大提高，因此购房的人越来越多，不过由于近些年房价上升过快，人们将需要对比近些年房价的趋势，人们对互联网中的商品房销售信息需求量越来越大，对信息的准确度也越来越高，原始的一些搜索功能已经不能满足现在人们的需求，在这样的条件下，网络爬虫诞生了，它能及时的帮助我们了解信息，并且在此之后他的影响越来越大也越来越广泛，本文将介绍搜索引擎的分类以及一些工作原理，它的实用性和强大性得到了大家一致认可。
目录
目录
摘要 I
ABSTRACT II
目录 III
一.引言 1
二.选题背景 2
三.相关理论及术语的介绍 3
（一）网络爬虫 3
1. 网络爬虫概念 3
2. 网页分析算法 3
3. 网页搜索策略 4
（二） 程序功能模块实现 4
1. 多线程设计 4
2. 内存池设计 5
3. 正则表达式 5
（三） URL消重 5
1. 消重的意义 5
2. 网络爬虫URL去重储存库设计 6
3. LRU算法实现URL消重 6
四.系统的需求分析 8
五.系统功能设计、过程设计 9
（一） 程序工作流程图 9
（二） 系统各功能流程图 9
六.系统的实现 11
（一） 商品房销售信息网络爬虫系统整体框架 11
（二） 楼盘爬虫核心模块功能实现 11
七.系统的测试、存在的问题及措施 14
（一） 系统软硬件测试配置 14
（二）程序功能模块测试 15
1.爬取新房销售信息 15
2.爬取二手房房销售信息 15
3. 可视化商品房销售信息 16
（三） 存在的问题及措施 17
八.总结 18
九． 致谢 18
十.参考文献 19
一.引言
现在的时代已不同以往，大量的房源信息等需要被 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072￥
很多人知道了解，人们对互联网依赖的程度也越来越高，由于现在已进入信息时代，大量的网站也不断涌现，人们选择的东西也越来越广泛，相同商品比较的也越来越多。网络的引擎搜索已成为商品房销售的最佳手段。网络爬虫不仅能自动获取并收集信息，而且其强大的功能能准确筛选出你想要的信息，其极大的的方便了我们所想查询的资料。
由于传统的网络搜索效率不高等弊处，现在专用网络爬虫变得越来越火热。我们可以利用爬虫手段极大地去方便我们生活，小到家庭里的油盐酱醋，也可以帮助我们分析很多生活中自己想知道的事情。此外因其目的性强，爬取的准确性高也经常被很多查询机构提供了很大便利。 二.选题背景
随着时代的发展，人们收集商品房销售信息的手段越来越多。互联网上的房屋交易网站是商品房销售的主要信息来源通道。 网络上最著名的开源爬虫包括NoCUI、Larbin、GraceRiX和Sury。 Web爬虫对于Web搜索策略和Web分析策略是最重要的。 今天，有许多Web爬虫致力于主题相关性，以提供满足特定搜索需求的Web爬虫。
在以上背景之下，我选择了本题目作为研究方向。在对大量关于网络爬虫程序设计与实现资料的研究和学习后，我将针对商品房销售信息，研究开发专用于商品房销售信息抓取的网络爬虫程序。开发本程序，旨在为让平时需求商品房销售信息的人们能不必大费周章的去收集，能省出许多时间提高生活质量。克服了原来手动效率低、容易出错等问题，能对想要抓取的商品房销售信息进行精确抓取，能够方便快捷地进行商品房销售信息的性价比对比，从而达到高效、可靠、方便的分析目的。
本文叙述了通过Python实现了一个多线程爬虫并且也描述了网络爬行器实现中的几个关键的问题：为什么要采用广度优先的爬行策略，以及如何实现广度优先的爬行； 为什么要使用多线程，以及如何实现多线程； 系统实现中的数据存储； 网页信息分析溶解等。
三.相关理论及术语的介绍
（一）网络爬虫
1. 网络爬虫概念
网络爬虫也被我们说成网络蜘蛛。其主要是依据一个特定规则来自动提取网页的程序。 它将自动地在互联网上爬行网页。 此技术可用于检查网站上的所有链接是否全部。 这是有效的。当然，在网页中保存相关数据是其最为先进的技术。
网页内容的主要来源是依靠网络爬虫，其在搜索引擎上被广泛应用。 Web上的HTML文档通过超链接连接，就像编织Web一样。 网络爬虫也被称为网络蜘蛛。 他们爬到这个网站上，每次去网页时都会用到它。爬虫的主要步骤是通过抓取有关内容的页面并提取相关内容以及有关超链接作为爬去内容的方法。网络爬虫系统总是喜欢从起始点进行爬行。 这个机器的起始点我们把他称为种子。 简言之，可以告诉爬虫程序，或者你也可以在指定的网络URL列表站点上开始进行获取并得到爬虫内容。
一般我们常说的特殊爬行获取器，其主要的工作原理是从一个亦或多个起始的web网页位置开始爬虫工作，一旦其获取到了初始web网页的位置，并开始在网页爬行搜索时，我们可以从当前网页内容中提取我们想要的制定爬虫地址到爬虫系统的工作队列中。此外，对于那些聚类爬行分析器而言，我们通常依据通用的网络分析计算步骤，其通常仅仅保留对我们有用的网络链接，这主要是为了便于控制爬虫系统的爬行的范围，最后我们的系统将地址通过制定的算法将其放入爬虫系统的工作对列中去，系统通过相关的搜索分析策略从工作队列中提取，并以此选择下一步分析算法的策略，同时系统也会一步步获取web地址并一直循环操作这个步骤直到达到满足爬虫程序停止结束。
2. 网页分析算法
通常而言，我们对于对象的评价和分析，其通常是通过已知的web网页之间相关性链接来获取制定的数据并进行分析。
页面排序和HITS分析算法是我们系统常见的链路决策与分析方法。通过这两种方法，一般可以利用网页间相关性的链接尺度进行递归分析计算，并逐步获取每个制定的网页的评价指标分析数据。尽管页面排序的分析方法通常而言，其可能也把用户的访问行为作为随机性参与相关性计算，一次来计算页面的存在，但是，其终究是忽略了绝大多数目标用户的访问决策分析。
目录
目录
摘要 I
ABSTRACT II
目录 III
一.引言 1
二.选题背景 2
三.相关理论及术语的介绍 3
（一）网络爬虫 3
1. 网络爬虫概念 3
2. 网页分析算法 3
3. 网页搜索策略 4
（二） 程序功能模块实现 4
1. 多线程设计 4
2. 内存池设计 5
3. 正则表达式 5
（三） URL消重 5
1. 消重的意义 5
2. 网络爬虫URL去重储存库设计 6
3. LRU算法实现URL消重 6
四.系统的需求分析 8
五.系统功能设计、过程设计 9
（一） 程序工作流程图 9
（二） 系统各功能流程图 9
六.系统的实现 11
（一） 商品房销售信息网络爬虫系统整体框架 11
（二） 楼盘爬虫核心模块功能实现 11
七.系统的测试、存在的问题及措施 14
（一） 系统软硬件测试配置 14
（二）程序功能模块测试 15
1.爬取新房销售信息 15
2.爬取二手房房销售信息 15
3. 可视化商品房销售信息 16
（三） 存在的问题及措施 17
八.总结 18
九． 致谢 18
十.参考文献 19
一.引言
现在的时代已不同以往，大量的房源信息等需要被 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072￥
很多人知道了解，人们对互联网依赖的程度也越来越高，由于现在已进入信息时代，大量的网站也不断涌现，人们选择的东西也越来越广泛，相同商品比较的也越来越多。网络的引擎搜索已成为商品房销售的最佳手段。网络爬虫不仅能自动获取并收集信息，而且其强大的功能能准确筛选出你想要的信息，其极大的的方便了我们所想查询的资料。
由于传统的网络搜索效率不高等弊处，现在专用网络爬虫变得越来越火热。我们可以利用爬虫手段极大地去方便我们生活，小到家庭里的油盐酱醋，也可以帮助我们分析很多生活中自己想知道的事情。此外因其目的性强，爬取的准确性高也经常被很多查询机构提供了很大便利。 二.选题背景
随着时代的发展，人们收集商品房销售信息的手段越来越多。互联网上的房屋交易网站是商品房销售的主要信息来源通道。 网络上最著名的开源爬虫包括NoCUI、Larbin、GraceRiX和Sury。 Web爬虫对于Web搜索策略和Web分析策略是最重要的。 今天，有许多Web爬虫致力于主题相关性，以提供满足特定搜索需求的Web爬虫。
在以上背景之下，我选择了本题目作为研究方向。在对大量关于网络爬虫程序设计与实现资料的研究和学习后，我将针对商品房销售信息，研究开发专用于商品房销售信息抓取的网络爬虫程序。开发本程序，旨在为让平时需求商品房销售信息的人们能不必大费周章的去收集，能省出许多时间提高生活质量。克服了原来手动效率低、容易出错等问题，能对想要抓取的商品房销售信息进行精确抓取，能够方便快捷地进行商品房销售信息的性价比对比，从而达到高效、可靠、方便的分析目的。
本文叙述了通过Python实现了一个多线程爬虫并且也描述了网络爬行器实现中的几个关键的问题：为什么要采用广度优先的爬行策略，以及如何实现广度优先的爬行； 为什么要使用多线程，以及如何实现多线程； 系统实现中的数据存储； 网页信息分析溶解等。
三.相关理论及术语的介绍
（一）网络爬虫
1. 网络爬虫概念
网络爬虫也被我们说成网络蜘蛛。其主要是依据一个特定规则来自动提取网页的程序。 它将自动地在互联网上爬行网页。 此技术可用于检查网站上的所有链接是否全部。 这是有效的。当然，在网页中保存相关数据是其最为先进的技术。
网页内容的主要来源是依靠网络爬虫，其在搜索引擎上被广泛应用。 Web上的HTML文档通过超链接连接，就像编织Web一样。 网络爬虫也被称为网络蜘蛛。 他们爬到这个网站上，每次去网页时都会用到它。爬虫的主要步骤是通过抓取有关内容的页面并提取相关内容以及有关超链接作为爬去内容的方法。网络爬虫系统总是喜欢从起始点进行爬行。 这个机器的起始点我们把他称为种子。 简言之，可以告诉爬虫程序，或者你也可以在指定的网络URL列表站点上开始进行获取并得到爬虫内容。
一般我们常说的特殊爬行获取器，其主要的工作原理是从一个亦或多个起始的web网页位置开始爬虫工作，一旦其获取到了初始web网页的位置，并开始在网页爬行搜索时，我们可以从当前网页内容中提取我们想要的制定爬虫地址到爬虫系统的工作队列中。此外，对于那些聚类爬行分析器而言，我们通常依据通用的网络分析计算步骤，其通常仅仅保留对我们有用的网络链接，这主要是为了便于控制爬虫系统的爬行的范围，最后我们的系统将地址通过制定的算法将其放入爬虫系统的工作对列中去，系统通过相关的搜索分析策略从工作队列中提取，并以此选择下一步分析算法的策略，同时系统也会一步步获取web地址并一直循环操作这个步骤直到达到满足爬虫程序停止结束。
2. 网页分析算法
通常而言，我们对于对象的评价和分析，其通常是通过已知的web网页之间相关性链接来获取制定的数据并进行分析。
页面排序和HITS分析算法是我们系统常见的链路决策与分析方法。通过这两种方法，一般可以利用网页间相关性的链接尺度进行递归分析计算，并逐步获取每个制定的网页的评价指标分析数据。尽管页面排序的分析方法通常而言，其可能也把用户的访问行为作为随机性参与相关性计算，一次来计算页面的存在，但是，其终究是忽略了绝大多数目标用户的访问决策分析。
版权保护: 本文由 hbsrm.com编辑，转载请保留链接: www.hbsrm.com/jsj/rjgc/1011.html
