Python是一种非常流行的编程语言，它可以用来爬取房价数据。使用Python爬取房价数据的过程包括几个步骤：
# 第一步：找到要爬取的房价数据的来源，如中国住房和城乡建设部官方网站、各地政府官方网站、各大房地产开发商官方网站、各大地产中介公司官方网站、各大地产平台官方网站。 # 第二步：根据要抓取的数据内容，分析相应的HTML代码，找到相应的标记元素。 # 第三步：使用Python语言中的urllib库来请求相应的URL地址，并将返回的HTML文本保存到本地文件中。 # 第四步：使用BeautifulSoup库来解析HTML文本，找到相应标记元素对应的内容。 # 第五步：将获得的数据保存到有意义的文件中供之后使用。
通过上述几个步骤就能够使用Python语言来对房价数据进行采集和处理。Python语言有很多优势，如易学易用、功能强大、性能优异、代码量少、速度快、易于扩展性强、易于部署和使用。因此，Python是一个很好的工具来采集房价数据。
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进入正题，利用Python爬取房价信息并进行简单的数据分析。好久没发爬虫相关的内容了，想想还是抽空过来发一篇吧~~~
Ok，让我们开始吧~~~
网盘下载链接: https://pan.baidu.com/s/1fDYFmz9JqN1wcDu_wSvpbw
密码: 1f99
Python版本：3.6.4
相关模块：openpyxl模块；requests模块；bs4模块；pyecharts模块；以及一些python自带的模块。
安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。
pyecharts模块安装可参考：
Python简单分析微信好友
需求：
根据输入的城市名获取该城市的房价信息；
对获得的数据进行简单的分析。
目标网站：
链家网（https://dl.lianjia.com/）
目标数据（图中圈出的）：
实现思路：
很基础的爬虫，不需要任何分析。直接请求需要的网页地址，然后利用bs4模块解析请求返回的数据并获取所需的信息即可。
然后再对这些信息进行简单的分析。
其中信息保存到Excel中，分析时读取即可。
具体实现细节详见相关文件中的源代码。
在cmd窗口运行Spider.py文件后根据提示输入相关的信息即可。
视频演示如下：
数据分析
以北京为例：
北京房价(元/平方）：
北京房价（万元/套起）：
emmmm，算了，不分析了吧。
更多扎心的画图分析可参考：
Python抓取并分析天气数据
代码截止2018-05-06测试无误。
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