在这个案例中，我将指导你如何使用Python中的爬虫工具来爬取某房产网站的信息。请注意，网站的爬取行为可能受到法律和伦理规定的限制，确保你遵守相关法规和网站的使用条款。
杭州，一个集历史厚重积淀与现代发展潜质于一身的城市：回望历史，是当年越王勾践屯兵抗吴的重要军事城堡，也是隋炀帝杨广兴修京杭大运河的目的地，更是宋高宗赵构在靖康之耻后辗转多地重建南宋的国都；放眼当下，作为国内新一线城市翘楚，是阿里巴巴总部所在，更常有国内各大企业分中心，16年G20峰会举办地，也是22年亚运会承办城市，坐拥西湖、湘湖和千岛湖三大风景名胜，与苏州享有“上有天堂，下有苏杭”的美誉。然而，也正是这些标签带来的网红属性，杭州的房价也是一路飙升。所以，今天就以链家网平台上的房产销售数据为样本，简单分析杭州楼市行情，以作参考。
这次我想结合房地产业务，针对广州这一城市，运用Python来进行数据分析，以期能为大家提供一点分析思路。
青岛的房价这两年翻了一番，举个栗子，如果你在2016年在市区买了100万的房子，2018年价值200万，净增100万；如果你2016年没有买这100万的房子，2018年买房将多付100万，机会成本100万。而这100万可能是青岛白领不吃不喝十年的收入。
2．点击页面中的“发布住房信息”超链接,跳转到发布房产页面addHouse.html，初始的页面效果如 下图2所示。该页面首次加载时要从数据库中读取所有的房型信息，并显示在下拉列表框中。
Odoo的一个强大方面是它的模块化。模块专用于业务需求，但模块也可以相互交互。这对于扩展现有模块的功能非常有用。例如，在我们的房地产场景中，我们希望在常规用户视图中直接显示销售人员的财产列表。
一个网站背后的数据是一座巨大的宝库，对于如何爬取数据，如何利用好这些数据，很多人还是一头雾水。在知乎的提问“有哪些网站用爬虫爬取能得到很有价值的数据？”中，@何明科为读者分享了自己的爬虫经验：
上一章介绍了为包含基本字段的模型创建自定义视图。然而，在任何真实的业务场景中，我们都需要不止一个模型。此外，模型之间的链接是必要的。人们可以很容易地想象一个模型包含客户，另一个模型则包含用户列表。你可能需要参考任何现有业务模型上的客户或用户。
第一阶段-语言基础（15天） python基础语法 python字符串解析 python时间和日历 python文件操作，数据处理 python界面编程 python面向对象高级语法 命名空间和作用域应用案例分析 项目：图形界面实现数据查询、python实战2048、语音对话开发、语音控制开发 第二阶段-语言高级（15天） python处理txt，csv，pdf，jsons python平台迁移linux python常用第三方库 python发送邮件 python发送短信 python高级语法 python正则表达式 python网络编程 python系统编程 python pyGame python Office办公自动化 python 数据库开发 jpython简介 项目：高并发数据查询、简单邮箱爬虫、多线程网络爬虫、python飞机大战 第三阶段-全栈前段（20） HTMP-HTML5 CSS-CSS3 JavaScript JQuerry JQuerry EasyUI jQuery Mobile Bootstrap PhotoShop 第四阶段-全栈后端（35天） linux网站配置 Python Github 项目代码管理和项目开发流程敏捷、代码重构、测试驱动开发、自动化 Python网站框架Django开发 Python网站框架Flash开发 Pythonn web server框架Tornado开发 RESTful接口开发 Python全栈后端项目：学校管理系统、移动Twitter、聊天室 第五阶段-linux自动化（14天） linux指令实战 linux shell指令实战 linux运维自动化实战 系统基础信息模块 业务服务监控 定制业务质量报表 python与系统安全 运维常见工具 python运维阶段项目 linux系统安全审计 第六阶段-KaliLinux（3天） Klilinux简介 Kliliux信息收集 Kalilinux漏洞分析 Kalilinux数据库评估 Kalilinuxweb评估 Kalilinux密码破解 Kali linux无线安全 Kali linux嗅探欺骗 Kali linux权限维持 Kali Linux社会工程学 项目:Python FTP 网络,ZIP等等密码破解 ， Python密码字典生成 第七阶段-数据分析(14天) numpy数据处理 pandas数据分析 matplotib数据可视化 scipy数据统计分析 python金融数据分析 项目：美国各州人口数据分析、美国大候选人政治献金解密、天气数据分析与可视化 第八阶段-人工智能（7天） 机器学习基础知识简介 KNN算法 线性回归 逻辑斯蒂回归算法 决策树算法 朴素贝叶斯算法 支持向量机 聚类k-means算法 项目：预测年收入、自动脸补全、使用聚类手写数字识别 第九阶段-大数据（7天） Hadoop HDFS Hadoop Mapreduce python Spark编程 spark推荐系统引擎 spark Mlib 项目：IMDB电影大数据分析、漫威英雄关系分析、巴尔的磨房产数据分析 第十阶段-项目实战（25天） 分布式爬虫+elasticsearch打造搜索引擎 微信公众号平台 在线教育平台 1688电商网站 清华大学ERP系统 链家房产网 B/S自动化运维平台 大数据分析 人工智能深度学习tensorflow项目
买卖房子可能是你这一辈子做的最大的一次生意了。这一点对中国人来说如此，对美国人来说也不例外。
上一章介绍了向模型中添加一些业务逻辑的能力。我们现在可以将按钮链接到业务代码，但如何防止用户输入错误的数据？例如，在我们的房地产模块中，没有什么可以阻止用户设置负预期价格。
再过几个月我就得离开我租的公寓去找一个新的了。尽管这段经历可能会很痛苦，特别是在房地产泡沫即将出现时，我决定将其作为提高Python技能的另一种激励！当一切完成时，我想做到两件事:
大家好，我是查理。有一阵时间没有更文了，在此向关注我的朋友道个歉。这次我想结合房地产业务，针对广州这一城市，运用Python来进行数据分析，以期能为大家提供一点分析思路。为什么要分析房地产市场？房地产行业具有鲜明的地域特征，从房地产企业角度来讲，城市的选择在一定程度上决定了投资的成败。因此，对一个城市的市场研判就显得至关重要。早在几年前，同样的资金配置到南京和长沙两个城市，获得的投资回报差别是巨大的。2017年至2019年南京和长沙二手房（元/㎡）
在上一章中，我们使用继承来修改模块的行为。在我们的房地产场景中，我们希望更进一步，能够为客户生成发票。Odoo提供了一个开发票模块，因此直接从我们的房地产模块创建发票是很简单的，也就是说，一旦某个房产设置为“已售出”，就会在Invoicing应用程序中创建发票
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萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 元宇宙房产和NFT暴跌，明星也拦不住。 林俊杰50万元（7万多美元）在元宇宙买下的三块虚拟地产暴降80%，跌到9万多元。 这些地产如今访问量几乎为零，周围也完全没有建筑装饰，一片空空荡荡。 周杰伦带货的NFT幻影熊（Phanta Bear），更是跌了不止95%。 从发行几天后一度被炒到8ETH的价格，回落到接近0.31ETH（注意这里还没算上ETH本身价格下跌的情况）。 还有不少如潘玮柏、陈冠希等明星合作的NFT项目，如今也都已经跌破发行价。 △潘
选自TLP 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、黄小天 本文介绍了牛顿法（Newton's Method），以及如何用它来解决 logistic 回归。logistic 回归引入了伯努利分布（Bernoulli distribution）中的对数似然概念，并涉及到了一个称作 sigmoid 函数的简单变换。本文还介绍了海森矩阵（这是一个关于二阶偏微分的方阵），并给出了如何将海森矩阵与梯度结合起来实现牛顿法。 与最初的那篇介绍线性回归和梯度的文章相似，为了理解我们的数学思想是如何转换成在二元分类问
点击关注公众号，Java干货及时送达 Python 登顶！ 栈长在上一篇《卧槽！最新编程语言排名，Java 沦为老三。。》文章中预测 Python 很快就要新王登基： 没想到这一天来的这么快，TIOBE 最新编程语言排行榜出来了： Python 终于打败 C 语言成为新王者，这也是这 20 多年来，继 C 和 Java 语言之后，首次出现的新的王者语言，Java 和 C 语言长期霸榜的时代已经结束了。。。 Python 领导的新的编程语言排行榜的时代已经到来！ 再来看一下 2002 - 2021 期间
最近呢，对链家平台上的北京二手房数据做了个可视化分析，对目前北京的二手房交易情况有了个大致了解，最终得到一个很实在的结论：奋斗一辈子也买不到一个厕所这句话不是骗人的，是真的；关于具体分析内容请看下文
相信大家都听过啤酒与尿布的故事：全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了 !!
NLP实战二：Pytorch实现TextRNN 、TextRNN+Attention文本分类
在听到人们谈论机器学习的时候，你是不是对它的涵义只有几个模糊的认识呢？你是不是已经厌倦了在和同事交谈时只能一直点头？让我们改变一下吧！ 本指南的读者对象是所有对机器学习有求知欲但却不知道如何开头的朋友。我猜很多人已经读过了“机器学习”的维基百科词条，倍感挫折，以为没人能给出一个高层次的解释。本文就是你们想要的东西。 本文目标在于平易近人，这意味着文中有大量的概括。但是谁在乎这些呢？只要能让读者对于ML更感兴趣，任务也就完成了。 何为机器学习？ 机器学习这个概念认为，对于待解问题，你无需编写任何专门的程序代码
我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题，已上传至github，文本长度在20到30之间。一共10个类别，每类2万条。
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如果买卖或者租过房，你一定会对市场上五花八门的房产交易App有了解。市面上还有另一类和房产买卖有关的App，它们本身也许不是交易平台，却可以提供基于大数据的购房辅助指导，房产领域里什么数据最有价值？如何才能科学地预测房价？9月21日，房产服务App“兔博士”首席战略科研项目负责人谢明，在数据侠实验室的线上活动中分享了兔博士的实践干货，本文是其演讲实录。
Python领域就像一片未被勘探的信息大海，引领你勇敢踏入Python数据科学的神秘领域。这是一场独特的学习冒险，从基本概念到算法实现，逐步揭示更深层次的模式分析、匹配算法和智能模式识别的奥秘。
来源 | 腾讯SaaS加速器首期项目-WakeData ---- 2020年逆风开局，疫情持续三个月的时间里，实体经济受到了巨大的影响，线下无法开业、开工，一度处于瘫痪的状态。实体经济中的重头戏房地产更甚，全国百余城市房管部门要求暂时关闭售楼处，暂停房产交易活动，市场销售量大幅下行。 然而挑战与机遇总是相伴而生。疫情给房地产线下活动带来冲击的同时，也倒逼行业向线上发力，无意间开启了数字化的快车通道。 “不见面”带来的契机 2月13日，恒大推行线上购房，以7.6折+5000元认购的营销力度，一举
房地产行业的火爆带动了周边行业的快速发展，服务于房地产行业的网站也不例外。这个现象不只是在中国，大洋彼岸的美国也是如此。The National Association of Realtors (NAR) 报告说，潜在的房地产买家使用互联网做为寻找房产信息的渠道从95年的2%增长到了今年的77%。同样comScore的报告，美国房地产网站的流量在 2005年 4月之2006年4月之间增长了23%，独立用户从3千四百万增长到4千2百万。在美国房地产用户经常访问的用户有： Move.com network ， MSN Real Estate ， HomeGain, AOL Real Estate, RealtyTrac.com 以及 Rent.com, ServiceMagic, Apartments.com 还有房产评估新秀 Zillow.com。
数据猿导读 房产抵押贷款、按揭贷款是银行或其他金融机构以借款人提供房产或地产作为还款物质保证的抵押贷款。它是房地产信贷业务的主要形式，在贷款业务中占据非常重要的地位。 本篇案例为数据猿推出的大型“金融
本文介绍了京东房地产业务的上线情况及未来发展计划。京东房产频道已经上线，业务包括新房、二手房、租房、商业地产、海外地产、装修、互联网房产金融等多个领域。京东房产的目标是打造大地产时代的服务平台，通过整合京东集团内外优势资源，打破传统房地产行业固有模式，推动行业转型升级。未来，京东房产将逐步完善平台模式，优化购房体验，整合京东集团内外优势资源，为购房者提供更多优质服务，推动房地产行业健康、稳步发展。
哈喽朋友们，欢迎来到本期『什么值得看』，如果你还不知道这是干啥的，可以戳往期内容： 什么值得看 | 0102——0109 什么值得看 | 0110——0116 每周日定期分享，内容可能会比较多比
贝壳找房作为全国第二大交易平台，由线下地产经纪巨头链家转型而来。而此前链家一直是中国最大的地产经纪品牌，其绿底白字的招牌一直是深夜城市中最吸引眼球的存在，点缀在城市之中。
这些照片会令你心动，既而开始一场说走就走的旅行么？如果你的回答是肯定的，你就是像我一样的“旅友”。旅行让人短暂地忘却现实，成为一个观察者，从而敬畏生活，感激你所拥有的事业、朋友和家人。旅行让你再次身心合一，那感觉实在太棒了！老实说，我最喜欢的记忆之一是在保加利亚的一段经历：坐在长凳上，喝着啤酒，看着路过的人们。没人管我做什么，也没人对此说三道四。
采房主要解决中介的供货问题， 如何提供工具或者系统帮助房产中介更快更方便的解决采集房源的问题， 是这个环节的核心诉求。
假设我们有这么一篇文章，并且存有两个评论 PUT 54288.top:9200/website/blogs/1 { "title": "花无缺发表的一篇帖子", "content": "我是花无缺，大家要不要考虑一下投资房产和买股票的事情啊。。。", "tags": [ "投资", "理财" ], "comments": [ { "name": "小鱼儿", "comment": "什么股票啊？推荐一下呗", "age": 28, "stars": 4, "date": "2016
数据猿导读 对于大部分人来说，买房是其一生中最重要的事情之一。为了让买房这件事变得更加容易，链家研究院利用大数据技术，结合积累的10多万经纪人数据库，分析用户需求，搭建用户画像，为购房者匹配最合适的房
GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台，因为只支持git 作为唯一的版本库格式进行托管，故名GitHub。是全球最大的同性交友网站，哦不，最大的程序员交流网站。
回顾国内房产交易赛道近十余年的发展，资本红利催生了贝壳找房、安居客、天猫好房等等颇具规模和实力的二手房交易平台。与此同时，互联网、人工智能等技术在房产交易市场上广泛应用，技术的升级加速了房产交易市场的进化。
form视图顶层区域概括了房产的重要信息，比如name，Property Type, Postcode等等。
对于绝大部分人来说，买房是人生的一笔必要消费，但不断上涨的房价却让打工人苦不堪言。而正是因为需求高、交易单价高的特点，房产交易的各个环节都具有巨大的市场，吸引了众多玩家前来捧场。双11期间，天猫、京东、苏宁都宣布了对房产交易的加码。
大数据、人工智能时代，如果你打开招聘网站，会看到运营、产品、市场、大数据等相关职位都要求会数据分析这个通用能力。
11月17日晚，在第17期互联网前沿沙龙上，腾讯房产总编辑陈筱岚、团贷网董事长兼CEO唐军、销冠创始人兼CEO黄卫新、BroadLink CEO刘宗孺、万房投资创始人傅硕共同探讨了“互联网+房产”孕育的新商机。 image.png 腾讯房产总编辑陈筱岚指出，房产互联网金融创新要从四个层面去看：围绕整个产业生态展开的产业金融创新、针对C端的消费金融创新、结合行业特点与互联网特点的金融风控模型创新、互联网产品能力创新。 以下是陈筱岚演讲的主要观点汇总： 房地产互联网商业模式经历了几个阶段。2
房产中介通常有多个门店，每个门店都有大量的固定资产，如电脑、打印机、桌椅、工具等。这些固定资产的购买、安装、使用和维护都需要耗费大量的时间和精力。如果没有一个高效的固定资产管理系统，房产中介可能会面临以下挑战：
你是否曾经听到过人们谈论机器学习，而你却对其含义只有一个模糊的概念呢？你是否已经厌倦了在和同事对话时只能点头呢？现在，让我们一起来改变这个现状吧！
基于白话Elasticsearch58-数据建模实战_基于nested object实现博客与评论嵌套关系的数据
数据是创造和决策的原材料，高质量的数据都价值不菲。而利用爬虫，我们可以获取大量的价值数据，经分析可以发挥巨大的价值，比如：
大数据置业投资神器 ━━━━━━━━━━━━━━━━ 📷 中国香港是个寸金寸土的地方，对大部分人来说，买房子是一项很大的投资。 我父亲是从事土地测量工作的，我从小就耳濡目染，知道城市规划的数据对房价的影响。比如，未来小区附近是否会建地铁站，是否会建公园以及未来社区学校的数量等规划都会对这个小区的房价产生极大的影响。 因为对一个地方好坏的评价不仅仅取决于房子本身的好坏，而是包括了对周围空气、公共设施、绿化甚至光照等的考量。但你们有没有发现，当我们真正购买房子的时候，这些信息和数据你都能拿到吗？
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