《scrapy爬虫抓取赶集网二手房信息并用matplotlib展示》

写在文首：头一次写csdn写博客呢，简介一下这个小demo

数据挖掘的课后作业，用到的技术要点：python，scrapy，pymysql，numpy，matplotlib。

步骤就是先用scrapy爬取房屋信息，然后入mysql库，接着从库里到处数据，最后用numpy处理数据并用matplotlib画图。

1、scrapy爬取赶集网：

①、spider里用xpath解析标签的内容；

# 房子名字
house_name = response.xpath("//dd[@class='dd-item title']/a/text()").extract()
# 房子户型
house_type = response.xpath("//dd[@class='dd-item size']/span[1]/text()").extract()
# 房子面积
house_area = response.xpath("//dd[@class='dd-item size']/span[3]/text()").extract()
# 房子总共价格
house_cost = response.xpath("//dd[@class='dd-item info']/div[@class='price']/span[@class='num']/text()").extract()
# 房子单价
house_price = response.xpath("//dd[@class='dd-item info']/div[@class='time']/text()").extract()
# 房子所在的县级市
house_add = response.xpath("//dd[@class='dd-item address']//a[1]/text()").extract()
# 房子所在的街道
house_add_area = response.xpath("//dd[@class='dd-item address']//a[2]/span/text()").extract()

②、把爬到的东西传给pipline，pipline负责把数据写入数据库；

def process_item(self, item, spider):
    insert_sql = "insert into ershoufang values (0, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s);"
    print('我要往数据库写东西了！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！')
    self.cur.execute(insert_sql, (
        item['house_name'], item['house_type'], item['house_area'], item['house_cost'], item['house_price'],
        item['house_add'], item['house_add_area']))
    self.conn.commit()
    # return item
    print('success ! ')

2、展示二手房价折线图

①、从数据库里取数据

def get_house_info(name):  # 从数据库获得数据，house_add匹配name的数据
    query = "select * from ershoufang where house_add like %s ;"
    cursor.execute(query, name)
    house_info = tuple_to_list(cursor.fetchall())
    return house_info


def get_nt_house_info(name):
    cursor.execute("select * from ershoufang;")
    nt_house_info = tuple_to_list(cursor.fetchall())
    # sleep(1)
    print('从数据库成功获取到南通的二手房信息！')
    # sleep(1)
    return nt_house_info

②、用numpy清晰数据并构造一元线性回归模型

def numpy_deal(info):
    """ 用numpy清理数据，构造一元线性回归模型，并展示   """
    info = numpy.array(info)
    info_s = info[:, [3]]  # 获取所有房子的面积/平方
    info_c = info[:, [4]]  # 获取所有房子的价格,单位（万元）
    info_p = info[:, [5]]  # 获取所有房子的每平价格单位（元）
    info_s = info_s.reshape(1, len(info)).astype(float)[0]  # reshape成一维数组，并把字符串改正int型
    info_c = info_c.reshape(1, len(info)).astype(float)[0]
    info_p = info_p.reshape(1, len(info)).astype(float)[0]

    # 下面构造一元线性回归模型，方程1：面积与房价 和 方程2：面积与单价
    mean_s = numpy.mean(info_s)
    mean_c = numpy.mean(info_c)
    mean_p = numpy.mean(info_p)

    # 方程1，面积与房价的关系
    w1 = (numpy.sum((info_s - mean_s) * (info_c - mean_c))) / (numpy.sum(numpy.power((info_s - mean_s), 2)))
    b1 = mean_c - w1 * mean_s

    # 方程2，面积与单价的关系
    w2 = (numpy.sum((info_s - mean_s) * (info_p - mean_p))) / (numpy.sum(numpy.power((info_s - mean_s), 2)))
    b2 = mean_p - w2 * mean_s
    return info_s, info_c, info_p, w1, b1, w2, b2

③、展示数据图

plt.plot(s_list, nantong_pre, label='南通', color='black', linewidth=3)
plt.plot(s_list, chongchuan_pre, label='崇川', color='red')
plt.plot(s_list, gangzha_pre, label='港闸', color='orange')
plt.plot(s_list, tongzhou_pre, label='通州', color='yellow')
plt.plot(s_list, haian_pre, label='海安', color='green')
plt.plot(s_list, rugao_pre, label='如皋', color='blue')
plt.plot(s_list, rudong_pre, label='如东', color='indigo')
plt.plot(s_list, haimen_pre, label='海门', color='violet')
plt.plot(s_list, qidong_pre, label='启东', color='pink')

plt.title('南通市县级市房价曲线', fontproperties=my_font)
plt.xlabel('面积/m²', fontproperties=my_font)
plt.ylabel('总价/万元', fontproperties=my_font)
plt.yticks(range(0, 501)[::25])
plt.grid(alpha=0.4)
plt.legend(prop=my_font)

《scrapy爬虫抓取赶集网二手房信息并用matplotlib展示》

写在最后，本人也是个小菜鸟，希望有一天我也能成为个大佬。：）

有不懂的或者有改进的地方大家多多交流。：）

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