成都房价现在多少？和北京差距很大吗？Python爬取了四万套房源！

作为一个技术人员，决定用技术解决这个疑问。我们用Python爬取了贝壳网上4万多套的成都在售房源，告诉你最真实的成都房价。

爬虫工作原理

在贝壳网上，成都的在售房源按照区域与地铁线这两个方式做了划分，为了更好的了解各区域房价，我们选择了抓取各区域板块的数据。然后再爬取了各板块内所有的房源数据，除了价格外，还有户型、朝向、电梯、楼层等信息。

所有信息都以Excel形式导出，再通过分析计算得出了成都的房价水平。

房源数据分析

本次共爬取49328套成都二手房信息，剔除掉无效的车位信息后，共计收集了有效信息46980条。

值得注意的是，金牛区不仅仅是在售二手房最多，人口老龄化问题也是几大区里比较严重的。

各区域平均房价如下图(单位：元/平米) 

高新区与天府新区这两大功能区因近年成都的“南拓”政策房价直线上涨，均价纷纷冲破1.8万元每平米，几乎就要彻底超越传统的五大主城区了。

成都单价最贵十大豪宅：

文末知识点摘要：Python——Cookie保存到本地

方法一：

结合cookielib及urllib2，Python2时期比较常用的方法，年代比较久远了。个人觉得太麻烦，改用requests.

需要注意的是cookielib在python3中已经改成了http.cookiejar

保存cookie

方法二:

使用requests.cookie

读取cookies

在这里我用的是LWPCookieJar保存在txt文件中，还有个是MozillaCookieJar，都是由FileCookieJar 派生而来，实现了save()方法，而FileCookieJar 没有实现save()

• MozillaCookieJar (filename,delayload=None,policy=None)：从FileCookieJar派生而来，创建与Mozilla浏览器 cookies.txt兼容的FileCookieJar实例。
• LWPCookieJar (filename,delayload=None,policy=None)：从FileCookieJar派生而来，创建与libwww-perl标准的 Set-Cookie3 文件格式兼容的FileCookieJar实例。 

方法三:

将cookie字典弄成字典形式然后pickle或者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) 

方法四:

（编辑：晋中站长网）

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