成都房价此刻几多？和北京差距很大吗？Python爬取了四万套房源！

作为一个技强职员，抉择用技能办理这个疑问。我们用Python爬取了贝壳网上4万多套的成都在售房源，汇报你最真实的成都房价。

爬虫事变道理

在贝壳网上，成都的在售房源凭证地区与地铁线这两个方法做了分别，为了更好的相识各地区房价，我们选择了抓取各地区板块的数据。然后再爬取了各板块内全部的房源数据，除了价分外，尚有户型、朝向、电梯、楼层等信息。

全部信息都以Excel情势导出，再通过说明计较得出了成都的房价程度。

房源数据说明

本次共爬取49328套成都二手房信息，剔除去无效的车位信息后，共计网络了有用信息46980条。

值得留意的是，金牛区不只仅是在售二手房最多，生齿老龄化题目也是几大区里较量严峻的。

各地区均匀房价如下图(单元：元/平米) 

高新区与天府新区这两大成果区因连年成都的“南拓”政策房价直线上涨，均价纷纷突破1.8万元每平米，险些就要彻底逾越传统的五大主城区了。

成都单价最贵十大豪宅：

文末常识点择要：Python——Cookie生涯到当地

要领一：

团结cookielib及urllib2，Python2时期较量常用的要领，年月较量长远了。小我私人认为太贫困，改用requests.

必要留意的是cookielib在python3中已经改成了http.cookiejar

生涯cookie

要领二:

行使requests.cookie

读取cookies

在这里我用的是LWPCookieJar生涯在txt文件中，尚有个是MozillaCookieJar，都是由FileCookieJar 派生而来，实现了save()要领，而FileCookieJar 没有实现save()

• MozillaCookieJar (filename,delayload=None,policy=None)：从FileCookieJar派生而来，建设与Mozilla赏识器 cookies.txt兼容的FileCookieJar实例。
• LWPCookieJar (filename,delayload=None,policy=None)：从FileCookieJar派生而来，建设与libwww-perl尺度的 Set-Cookie3 文件名目兼容的FileCookieJar实例。 

要领三:

将cookie字典弄成字典情势然后pickle可能json写入文件中

存储cookie

import requests,json,pprints = requests.session()s.headers = {...}a = s.get("https://www.baidu.com")cookies = requests.utils.dict_from_cookiejar(s.cookies)with open(".cook.txt", "w") as fp:json.dump(cookies, fp)pprint.pprint(cookies,width=5) 

读取cookie

with open(".cook.txt", "w") as fp:load_cookies=son.load(fp)session.cookie = requests.utils.cookiejar_from_dict(load_cookies) 

要领四:

（编辑：湖南网）

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