Python为开荒者提供丰裕代码库

澳门太陽城集团登录网址,2.2.6 阿布扎比住房来源成交量热力模型

//TODO

2.2.9 温哥华屋家内部指数量化雷达图模型

贝鲁特房屋雷达图解析,程序首先会爬取到海量布拉迪斯拉发待售的房产音讯,等第差=(最高值-最低值)/10的艺术把均价,实际使用率,梯户比例,楼层,楼间距等指标划分10等分,然后用户输入自身爱慕的房舍,程序将总结改房子的目的在海量房产中的雷达地方,协助用户飞速领悟心仪房产的参数配置。效果图如下:

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#雷达图显示房屋关注指标def drawRadarMap(chartName, arrLables, arrData, labelNum):
 #数据校验
 if labelNum < 0 or labelNum >10: return -1
 if len(arrLables) != labelNum or len(arrData) != labelNum: return -2
 #=======自己设置开始============
 #标签
 labels = np.array(arrLables) #数据
 data = np.array(arrData) #========自己设置结束============
 angles = np.linspace(0, 2*np.pi, labelNum, endpoint=False)
 data = np.concatenate((data, [data[0]])) # 闭合
 angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) # 闭合
 fig = plt.figure()
 ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # polar参数!!
 ax.plot(angles, data, 'bo-', linewidth=2) # 画线
 ax.fill(angles, data, facecolor='r', alpha=0.25)# 填充
 ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels, fontproperties="SimHei")
 ax.set_title(chartName, va='bottom', fontproperties="SimHei")
 ax.set_rlim(0,10)
 ax.grid(True)
 plt.show()

2.2.7 卡塔尔多哈房源成交量热力模型

2.2.1 尼科西亚购房词云分析

听别人说链家爬取样3199条待售房源,买卖二手房产大家最关系的参数目标词云图。如图所示大家最关怀的满五牛,户型方正等。在购房的的时候大家能够按此词云图详细询问各种要求大家关心的参数目的,心有成竹。

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#词云图def drawWordCloud(fileName):

d = path.dirname(__file__) # Read the whole text.

text = open(path.join(d, fileName), encoding=’utf-8′).read() # Generate
a word cloud image 汉语必须钦命地点普通话编码

wordcloud = WordCloud(font_path=”C:WindowsFontssimsun.ttc”, width=2400,
height=1800).generate(text) # Display the generated image:

plt.imshow(wordcloud)

plt.axis(“off”) #澳门太阳集团城网址, lower max_font_size

wordcloud = WordCloud(max_font_size=40).generate(text)

plt.figure()

plt.imshow(wordcloud)

plt.axis(“off”)

plt.show()

2.2.10 布里斯班屋企外界指数量化雷达图模型

//TODO 量化外界目标参数(学位,大巴距离,公共交通具体,公园遍及,商圈等)

于是,还不会Python的,想买房的,急速来读书了!限制时间抢购哦!

1.2 Python库

Python为开采者提供丰富代码库,开采者从不会从零发轫开垦,基础成效为主已经有现存的多谋善算者的框架或库辅助,由此小幅的晋升开拓者的费用功能和增加代码健壮性。

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Python为开荒者提供丰裕代码库。 

Python很容命理术数!笔者有弄叁个调换,互问互答,财富分享的交换学习营地,要是你也是Python的学人可能大牌都迎接您来!㪊:548+377+875!一起学习共同进步!

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Python为开荒者提供丰裕代码库。 

Python为开荒者提供丰裕代码库。温哥华房价上升,但也阻止不住祖国外市人民来布Rees班买房的欲念。尼科西亚房价动辄几百万,程序员这种动物想在深圳和睦压力山大。所以买房必然是人生一第一决定,必须货比三家。当前种种房产中介,各类开荒商,各类楼盘。消息多到大家鞭长莫及左右。由此工程师就需求使用标准的优势通过一些办法获得有效数据,深入分析筛选最奇妙的房源。

2.2.8 尼科西亚房源成交量和成交价Pearson周详

Python为开荒者提供丰裕代码库。//TODO
总结Pearson系数,明确量价比关系,确认布拉迪斯拉发房源当前事态和展望接下去或者的事态(有价有市,有市无价,有价无市),推断当前是或不是改上车。

1、Python基础

Python是一种面向对象、解释型自由语言,语法简洁清晰、基础代码库丰盛,覆盖网络、文件、GUI、数据库、文本等世界。并能和别的主流语言调换支持制作。Python首要分为Cpython、Jpython、IronPython、PyPy等。解释型语言可移植行好,可是运营速度未有编写翻译型语言,其次解释型语言源码不可能像编写翻译型那样编写翻译成二进制串加密。

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2.1.3 Python教您买房类别

1、网页观望

首先鲜明爬取链家网柏林(Berlin)房源,明确开场合址
log勾选,清空Filter后刷新网页,观望网页html代码。

2、网页爬取

经过Python3的requests库提供的HTTP央求Get/Post通用方法模拟浏览器乞求生成全数符合准绳的U索罗德L归入到行列,并循环诉求符合须求的住房来源消息。央求响应html通过BeautifulSoup分析html,并经过find_all合作正则表明式提取到html有效数据并写入到文件待分析。

3、多线程

爬虫最终目的正是爬取到更加多符合用户必要的多寡,假诺单线程推行,抓取功能有限,由此爬虫须要加多四线程机制。二十八线程的完成情势有三种,如thread,threading,multithreading,当中thread偏底层,threading对thread进行了确定打包。Python达成多线程的章程有三种函数或类包装。

 #多线程方式
 for i in generate_allurl(user_in_nub, user_in_city): #获取某城市
 print(i) for url in get_allurl(i):
 my_thread = threading.Thread(target=main, args=(url, arrIPList))
 my_thread.start() print(url)
 my_thread.join() print("current has %d threads" % (threading.activeCount() - 1)) #当前存活线程
 #线程池方式
 pool.map(main, [url for url in get_allurl(i)])

4、Headers设置

为躲避反爬虫计谋,后端央浼必要效法用户平常用户从浏览器必要,由此需求增添央求头。设置方法如下:

header = {'Accept': '*/*', 'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.8', 'Cache-Control': 'max-age=0', 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/48.0.2564.116 Safari/537.36', 'Connection': 'keep-alive', 'Referer': 'http://www.baidu.com/'}
res = requests.get(url, headers=header)

5、Session设置

Python为开荒者提供丰裕代码库。6、IP代理池

爬虫现身就诞生了反爬虫,反爬虫的产出就催生了反反爬虫,教育家黑格尔说过存在便是合理合法。由此非常的多技艺正是在伯仲之间中国和东瀛渐成长。链家网是有反爬虫IP封锁机制,为了防止反爬虫链接网限制爬取到越多多少样本支持与剖析。由此选用IP代理池的办法,每回央浼都随便得到IP和端口访问外界网址。获取IP代理池的主意有付费的和免费的法门可自动互连网抓取并剖析。

proxies={"http":"http://10.14.36.109:8080"}res = requests.get(url, headers=header, proxies=proxies)

7、监控

爬虫抓取是壹个耗费时间较长的工程,因而须求增添监察和控制,定期报告抓取进程到业务方,确认整个爬虫程序是还是不是健康试行。//TODO

2.2.2 索菲亚房源维度深入分析

卡塔尔多哈房源按多维度分析成交量/成交价趋势和Pearson全面深入分析;放盘量和反叛价深入分析;房源内部参数(如2.1.1)量化深入分析,房源外界参数量化深入分析等措施。末领会释大家购房时比较关怀难题如怎么买的心仪的好房,什么日期是买房最棒的火候等。

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2.2数量深入分析 //TODO

大数据时期的互连网爬虫爬取到有效音讯,需求通过多次洗濯、加工、总括、剖析、建立模型等管理办法。数据深入分析是组成有效消息并详尽研究和概括形成结论的进程。在实用中,数据剖判可扶助大家作出剖断,以便利用适当行动。

1.1.2 Linux

设置Python3.x.x,通过pip安装须要的第三方库。

2.2.3 布拉迪斯拉发房源数据模型

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2.2.5 布拉迪斯拉发房源均价涨速热力模型

//TODO
鲜明涨速最快,最具投资价值的区域,数据来自官方网址尼科西亚房土地资金财产音讯体系:

2.2.4 日内瓦房源均价热力模型

如图体现日内瓦深圳房源均价热力模型。//TODO 待解析

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2.1.2 Python教你买房框架

Python教您买房框架,首要分为5块,分别为主程序模块、代理IP模块、地图服务模块、可视化服务模块、目的页面模块等。主程序为率先运维代理IP模块,抓取带来IP并经过测验可用代理IP存入到代理池,定时线程定期清洗带来并把无效的带来IP剔除出代理池,代理IP模块并提供外部API获代替理IP。主程序通过代办服务走访并抓取外界网页的平价消息并在主程序模块通晓习HTML并写入到地头文件。主程序会调用地图服务获得经纬度消息,并绘制热力图等。同时期可视化模块定时读取文件并生成可视化图形报表供业务侧深入分析利用。

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1、主服务模块

主程块通过Api提需求前端用户登陆和获得用户交互输入,通过参数分析获取获得用户的急需组装哀告,获代替理IP转发呼吁到对象地方获取目的数据,再次回到数据经过html深入分析得到管用数据写入到文件地图服务和可视化前台经理产本人的图纸报表,辅佐得出Python教您买房的数据帮助。

2、IP代理服务模块

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-# function:定时抓取免费代理IP,并检查可用性,可用proxy存入数据库供业务方调用获取# Author:elideng# date: 2017-11-11import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport tracebackimport pymysqlimport threadingimport time'''
*@Function【爬取IpProxy】
*@Request: 请求 [in]
* param1 int iReqGetNum: 请求获取代理量
*@Response:响应 [out]
* param1 int iFinalGetNum: 最终获取代理量
*@Return:返回值 int : 0(成功) 其它失败
'''def GrabIpProxy():
 arrIpList = []
 User_Agent = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64; rv:43.0) Gecko/20100101 Firefox/43.0'
 header = {}
 header['User-Agent'] = User_Agent #url = 'http://www.xicidaili.com/nn/1'
 url = 'http://www.baidu.com'
 res = requests.get(url, headers=header) if res.status_code == 200:
 info = {}
 soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml')
 ips = soup.findAll('tr') for x in range(1, len(ips)):
 ip = ips[x]
 tds = ip.findAll("td")
 ip_port = tds[1].contents[0] + ":" + tds[2].contents[0]
 arrIpList.append(ip_port) #后续加上代理可用校验,非可用踢出代理池
 #print(ip_port)
 #计算列表量
 return arrIpList'''
*@Function【测试ipProxy是否可用】
*@Request: 请求 [in]
* param1 String desUrl: 测试目的地址
* param2 String ipProxy:代理IP端口
* param3 int iTimeout:超时时间
* param4 String feature:目的地址特征
*@Response:响应 [out]
* param1 int iFinalGetNum: 最终获取代理量
*@Return:返回值 :成功返回代理Proxy 失败返回空
'''def checkProxyIP(desUrl, ipProxy, iTimeout=3, feature=""): #确认带来iPaddress 2秒内能否
 #desUrl = 'http://www.baidu.com'
 header = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64; rv:43.0) Gecko/20100101 Firefox/43.0'}
 proxies = {'http': 'http://' + ipProxy} #组装代理
 res = None # 声明
 exMsg = None
 try: #res = requests.get(url=desUrl, headers=header, proxies=proxies, timeout=iTimeout)
 res = requests.get(desUrl, proxies=proxies, timeout=iTimeout) # 代理方式请求,防止反爬虫
 soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml') #feature=""
 #print(soup.findAll(feature))
 except:
 exMsg = '* ' + traceback.format_exc() if exMsg: return -1
 if res.status_code != 200: return -1
 if res.text.find(feature) < 0: return -1
 return 0#更新代理池IPdef updateProxy(ipProxy, vaildFlag="N"):
 smysql = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='elideng', db='test')
 cursor = smysql.cursor() try:
 cursor.execute('update t_proxy set FvaildFlag="%s" where Fproxy="%s" limit 1' % (ipProxy, vaildFlag))
 smysql.commit() #提交执行
 except:
 smysql.rollback()
 smysql.close() return 0#新增代理池IPdef insertProxy(ipProxy, vaildFlag="Y"):
 smysql = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='elideng', db='test')
 cursor = smysql.cursor() try:
 cursor.execute('insert into t_proxy values("%s", "%s", now(), now())' % (ipProxy, vaildFlag))
 smysql.commit() #提交执行
 except:
 smysql.rollback()
 smysql.close() return 0#获取Proxydef getProxy(proxyNum):
 smysql = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='elideng', db='test')
 cursor = smysql.cursor()
 proxyList=[] try: if proxyNum == -1:
 cursor.execute('select Fproxy from t_proxy where FvaildFlag='Y'') else:
 cursor.execute('select Fproxy from t_proxy where FvaildFlag='Y' limit %s' % (proxyNum))
 results = cursor.fetchall() for row in results:
 proxyList.append(row[0]) except: # Rollback in case there is any error
 smysql.rollback()
 smysql.close() return proxyListdef CheckIpProxyTimer():
 arrIpList = []
 arrIpList = getProxy(-1) #获取代理池全量有效代理IP
 #测试地址
 #feature = 'xxx' #目标网页的特征码, 暂时不启用
 desUrl = "http://www.baidu.com"
 for ipProxy in arrIpList:
 iRes = checkProxyIP(desUrl, ipProxy) if iRes: #Proxy验证通过
 setProxy(ipProxy, "Y") else:
 setProxy(ipProxy, "N") #失效无效代理if __name__ == '__main__': #0、爬取免费代理IP
 GrabIpProxy() #1、启动定时线程,定时测试并清洗数据库代理IP
 timer = threading.Timer(3600, CheckIpProxyTimer)
 timer.start() #2、设置定时器失效时间
 time.sleep(5)
 timer.cancel() #5秒后停止定时器,程序可一直执行

3、地图服务模块

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-# Author:elideng# date: 2017-11-08from urllib.request import urlopen, quoteimport jsonfrom bs4 import BeautifulSoupimport os#根据地址获取经纬度def getlnglat(address):
 url = 'http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/'
 output = 'json'
 ak = 'ATzU2rqfrFoQcImvG9mvGm9bxchxjLYL'
 add = quote(address) #由于本文地址变量为中文,为防止乱码,先用quote进行编码
 uri = url + '?' + 'address=' + add + '&output=' + output + '&ak=' + ak
 req = urlopen(uri)
 res = req.read().decode()
 temp = json.loads(res)
 lat=0
 lng=0
 if 0 == temp['status']:
 lat=temp['result']['location']['lat']
 lng=temp['result']['location']['lng'] return lat,lng#根据两个经纬度计算距离def getPlaceDistance():
 return 0#根据两个地点计算各类交通时间def getPlaceTime():
 return 0def drawHeatChart(date):
 file = open("data.js", "a+") #data.js
 file.seek(3) # 定位到第0行
 file.writelines(date) #写入源数据到热力图源文件
 file.close() return 0if __name__ == '__main__':
 HeatChartSrcFile = input('输入热力图源文件:') #data.js
 drawHeatChart(HeatChartSrcFile)

<!DOCTYPE html><html><head>
 <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
 <meta name="viewport" content="initial-scale=1.0, user-scalable=no" />
 <script
 src="https://code.jquery.com/jquery-3.2.1.min.js"
 integrity="sha256-hwg4gsxgFZhOsEEamdOYGBf13FyQuiTwlAQgxVSNgt4="
 crossorigin="anonymous"></script>
 <script type="text/javascript" src="http://api.map.baidu.com/api?v=2.0&ak=DD279b2a90afdf0ae7a3796787a0742e"></script>
 <script type="text/javascript" src="http://api.map.baidu.com/library/Heatmap/2.0/src/Heatmap_min.js"></script>
 <script type="text/javascript" src="./data.js"></script>
 <title>热力图功能示例</title>
 <style type="text/css">  ul,li{list-style: none;margin:0;padding:0;float:left;}  html{height:100%}  body{height:100%;margin:0px;padding:0px;font-family:"微软雅黑";}  #container{height:500px;width:100%;}  #r-result{width:100%;} </style></head><body>
 <div id="container"></div>
 <div id="r-result">
  <input type="button" onclick="openHeatmap();" value="显示热力图"/><input type="button" onclick="closeHeatmap();" value="关闭热力图"/>
 </div></body><script type="text/javascript">
 var map = new BMap.Map("container"); // 创建地图实例
 var point = new BMap.Point(114.061087, 22.528578); //自定义地图中点
 map.centerAndZoom(point, 12); // 初始化地图,设置中心点坐标和地图级别
 map.enableScrollWheelZoom(); // 允许滚轮缩放
 if(!isSupportCanvas()){
  alert('热力图目前只支持有canvas支持的浏览器,您所使用的浏览器不能使用热力图功能~')
 }
 heatmapOverlay = new BMapLib.HeatmapOverlay({"radius":20});
 map.addOverlay(heatmapOverlay); var param = {data:window.points,max:100}; //读取data.js热力源数据并生成热力图
 console.log(param);
 heatmapOverlay.setDataSet(param); //是否显示热力图
 function openHeatmap(){
 heatmapOverlay.show();
 } function closeHeatmap(){
 heatmapOverlay.hide();
 setTimeout(function(){
 location.reload();
 }, 10000)
 }
 closeHeatmap(); function setGradient(){  var gradient = {};  var colors = document.querySelectorAll("input[type='color']");
  colors = [].slice.call(colors,0);
  colors.forEach(function(ele){
   gradient[ele.getAttribute("data-key")] = ele.value;
  });
 heatmapOverlay.setOptions({"gradient":gradient});
 } //判断浏览区是否支持canvas
 function isSupportCanvas(){ var elem = document.createElement('canvas'); return !!(elem.getContext && elem.getContext('2d'));
 }</script></html>

4、可视化模块

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-# function:可视化服务# Author:elideng# date: 2017-11-05import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport plotlyimport plotly.plotly as pyimport plotly.graph_objs as go
plotly.tools.set_credentials_file(username='elideng', api_key='tsc3809760')#雷达图显示房屋关注指标def drawRadarMap(chartName, arrLables, arrData, labelNum):
 #数据校验
 if labelNum < 0 or labelNum >10: return -1
 if len(arrLables) != labelNum or len(arrData) != labelNum: return -2
 #=======自己设置开始============
 #标签
 labels = np.array(arrLables) #数据
 data = np.array(arrData) #========自己设置结束============
 angles = np.linspace(0, 2*np.pi, labelNum, endpoint=False)
 data = np.concatenate((data, [data[0]])) # 闭合
 angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) # 闭合
 fig = plt.figure()
 ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # polar参数!!
 ax.plot(angles, data, 'bo-', linewidth=2) # 画线
 ax.fill(angles, data, facecolor='r', alpha=0.25)# 填充
 ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels, fontproperties="SimHei")
 ax.set_title(chartName, va='bottom', fontproperties="SimHei")
 ax.set_rlim(0,10)
 ax.grid(True)
 plt.show()#皮尔逊作图def drawPearson():
 return 0

2.1.1 Python教你买房维度目标连串

Python教您买房首先大家必要规定大家购房时最关怀的维度种类和指标种类。关切首要维度和关键指标种类如图所示:

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Python教您买房,分为数据爬虫和大数量分析。首先通过爬虫格局赢得到布拉迪斯拉发房产交易网成功交易量和交易价格并搜查缉获尼科西亚房价的方向,获得最合适的购房时间段,确认最好的上车时间。然后爬取链家网数据并按用户关怀维度深度深入分析帅选得出适宜的屋子,做好全方位上车的备选。

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