基于房产交易网站的数据获取与在线工具开发

• 作者: 王荩梓 赖雯洁
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 房屋交易网站 网络爬虫 地理编码 ArcPy
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 154-159
• 页数: 6页
• 分类号: TP39
• 字数: 5798字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2017.05.032

摘要

房屋交易网站提供了每个交易房产的详细信息,自动获取这些数据并进行在线分析可以帮助人们更好地分析一个地区房产情况,更有利于决策.开发网页分析工具是分析大数据发展的趋势,其具有更少的代码,同时拥有不亚于应用程序的功能实现数据采集与数据分析的实时对接,使得其成为工具开发的新宠.房产交易网站在线工具利用Python语言结合Scrapy、ArcPy等第三方模块开发,可自动提取房产数据,并针对不同数据类型,对某一地区的房产进行空间分布分析和规律监测等.以链家网、安居客两个房产交易网站为例,从中获取上海市的新房、二手房等房产数据,通过统计图表的形式显示上海市房产的空间分布情况,房价涨幅,各地区房产数量分布比例等,实现用户对大数据的进一步分析认识.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王荩梓	华东师范大学地理科学学院	3	4	1.0	2.0
2	赖雯洁	华东师范大学地理科学学院	2	4	1.0	2.0