Python爬蟲：批量採集58同城數據，進行可視化分析！

哈嘍大家好，今天我們來獲取一下某個生活平臺網站數據，進行可視化分析。

採集58的數據可以使用Python的requests庫和beautifulsoup庫，數據可視化分析可以使用matplotlib庫和seaborn庫。下麵是一個簡單的例子：

1、首先導入需要使用的模塊

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

2、設置請求頭，模擬瀏覽器請求。

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

3、發送請求獲取頁面

url = 'https://bj.58.com/pinpaigongyu/pn/{page}/?minprice=2000_4000'
house_data = []
for page in range(1, 3):
    res = requests.get(url.format(page=page), headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')

4、解析頁面獲取數據

house_list = soup.select('.list > li')
for house in house_list:
    house_title = house.select('.title a')[0].string
    house_location = house.select('.add > a')[0].string.strip()
    house_price = house.select('.money > b')[0].string
    house_data.append({'title': house_title, 'location': house_location, 'price': house_price})

5、數據可視化分析

df = pd.DataFrame(house_data)
# Python學習交流扣裙：708525271
df['price'] = df['price'].astype(int)
df['location'] = df['location'].apply(lambda x: x.split('-')[0])
sns.boxplot(x='location', y='price', data=df)
plt.show()

這個例子以北京地區的品牌公寓為例，爬取了兩頁的房源數據，並使用箱線圖對不同地區的房價進行了可視化分析。

需要註意的是，58的反爬比較嚴重，訪問多了直接封IP。

我還給大家準備了25個非常實用的Python爬蟲項目，幫助大家更好的學習爬蟲。大家也可根據項目的需求，自己構建解決方法，提高編程水平。全套的python自學視頻以及項目，已經打包完畢，在前面數據可視化代碼中有直接拿走學習的方式！

好了今天的分享就到這結束了，大家下次見！