PHP与MySQL构建的房产中介网站二手房与租房服务

永州睿拓房产信息门户网站管理系统 该网站源码集成了众多实用功能： 房产查询 楼盘展示 房产资讯 置业宝典 房产知识 法律法规 装饰家居 房产人才 在线客服 网站统计 手机版支持 数据库备份 投票系统 问卷系统 在线投诉 会员管理

贝壳二手房网站的爬虫项目，功能挺全的，适合刚上手或者想偷懒直接用的你。用的是Python里的requests加上multiProcess，跑起来速度还挺快，响应也不错。 代码结构清晰，分了源文件、输出文件，还有一个Word 文档操作指南，照着步骤来几乎不会踩坑。比如你想抓某年某月某区的房子，只要改下参数就行，筛选功能比较人性化。 multiProcess做异步求那块写得还不错，适合你抓大量数据的时候提速用。不想一个页面一个页面翻？跑这个脚本准没错。 如果你有兴趣数据，顺带推荐几个配套资源。像北京二手房数据、数据可视化项目都能拿来练手。 小建议：跑之前加个求头模拟浏览器访问，避免被网站封 IP。

本分析包含：- 房屋数据概览（各区房屋数量、学区房对比等）- 区维度数据对比（总价、单价、房龄等）- 特定问题分析（房屋面积随时间变化、学区房溢价等）

深圳市各个区域的二手房信息已经被收集和整理。这些数据涵盖了每个区域的房价、面积和交易情况。

借助ASP技术构建的二手房交易网站，提供房源信息发布、搜索、在线咨询等功能，方便用户进行二手房交易。

获取完整的上海链家二手房数据及相关代码，可以通过多种途径实现，例如爬虫技术、API接口调用等。请注意，在获取和使用数据时，务必遵守相关法律法规，尊重数据提供方的权益。

这是我自己设计的一个课程项目，涉及JAVA编程语言和SQL Server数据库。项目不复杂，但也不简单，包含了必要的功能和内容，完全符合预期。

北京二手房的项目结构蛮清晰的，三个文件打包好：两个.csv数据源加一个.ipynb文件。建议你用 Jupyter Notebook 打开，整个过程写得细，适合刚入门 pandas 的同学，照着练也不会懵。 数据读取、清洗、到可视化，基本一步不少，像是怎么筛选小区、怎么空值都讲了。每段代码都有注释，嗯，看得懂，也改得动。适合那种“学完基础想找点真数据练练手”的朋友。 对了，绘图部分还用到了 matplotlib 和 seaborn，图表还挺漂亮的。如果你对 房产 或者 数据可视化 感兴趣，拿来练练不错。 建议：如果你对 Pyecharts 感兴趣，可以搭配看看这个相关练习，一套组合拳打下来，基本

项目概述 本项目利用 Python 对链家平台的二手房源信息进行爬取，并将获取的数据存储至 MySQL 数据库中。随后，使用 pandas 库对数据进行清洗和分析，最终以可视化大屏的形式直观展示分析结果。 技术栈 Python MySQL pandas