Big Data und Immobilien: Bericht zur Markttrendanalyse

Wenn Crawler auf Immobilien treffen: Die Fallstricke der Datenerfassung

Vor kurzem habe ich einem Freund geholfen, den Preis für ein gebrauchtes Haus zu analysieren, und ein Crawler-Skript in Python geschrieben. Das Ergebnis war, dass die Ziel-Website unsere IP vor zwei Tagen blockierte. Zu diesem Zeitpunkt fiel mir ein, dass ich eine Proxy-IP verwenden muss, aber die Anbieter auf dem Markt sind entweder zu teuer oder der IP-Pool ist zu klein. Bis ich den Dynamic Residential Proxy von ipipgo einsetzte, konnte ich alle Wohnungspreisdaten von 30 Städten in China erfassen.

importiert Anfragen
von itertools importieren Zyklus

proxies = [
    "http://user:pass@gateway.ipipgo.com:30001",
    "http://user:pass@gateway.ipipgo.com:30002"
]

proxy_pool = cycle(proxies)

for page in range(1,100)::
    try: proxy = next(proxy_pool)
        proxy = next(proxy_pool)
        response = requests.get(
            f "https://fangjia.com/list?page={page}",
            proxies={"http": proxy}, timeout=10
            timeout=10
        )
         Logik der Datenanalyse...
    except Exception as e.
        print(f "Seite {Seite} konnte nicht erfasst werden, IPs werden automatisch gewechselt.")

Die Geheimwaffe bei der Hauspreisprognose: dynamische IP-Netze

Die größte Schwierigkeit bei der Analyse von Markttrends istUnvollständige DatenDer Grund dafür ist, dass viele Vermittlungsplattformen einen sehr billigen Anti-Crawl-Mechanismus haben. Viele Vermittlungsplattformen haben einen sehr raffinierten Anti-Crawl-Mechanismus, mit dem gewöhnliche Proxy-IPs nicht umgehen können. ipipgos einzigartiges Merkmal ist ihreDynamischer IP-Pool für PrivatpersonenDie IPs von echtem Heim-Breitband können bei jeder Anfrage zufällig umgeschaltet werden, was viel zuverlässiger ist als die IPs von Serverräumen.

Hier ein praktischer Tipp: Wenn Sie Daten aus verschiedenen Städten sammeln, denken Sie daran, das lokale IP-Segment zu wählen. Wenn Sie beispielsweise den Preis von Shenzhen erfassen wollen, wählen Sie den Exportknoten in Guangdong. Der Hintergrund von ipipgo kann den Standort der Basisstation genau auswählen, was für die Analyse regionaler Preisunterschiede besonders wichtig ist.

Eine Lösung für die Datenerfassung, die auch ein Neuling bedienen kann

Vor kurzem hatte ich einen befreundeten Immobilienmakler, der selbst konkurrierende Angebote überwachen wollte, und ich gab ihm einen Tipp:

1. Kaufen Sie ein Pay-as-you-go-Paket auf der ipipgo-Website (Einsteigern wird empfohlen, das 10-GB-Traffic-Paket zu wählen)
2. Laden Sie den Client herunter, um API-Aufrufadressen mit einem Klick zu generieren!
3. Verwenden Sie ein handelsübliches Crawler-Tool wie Octoparse und geben Sie die Proxy-Adresse in der Einstellung

Das ist der springende Punkt! Denken Sie daran, dieIntervall für zufälligen ZugriffAm besten ist es, den Arbeitsrhythmus eines echten Menschen nachzuahmen. Lassen Sie das Programm nicht mitten in der Nacht auf die Suche nach Daten gehen, da es leicht von der Windsteuerung erfasst werden kann. Das intelligente Zeitplanungssystem von ipipgo passt die Häufigkeit der Anfragen automatisch an, was besonders freundlich für weiße Menschen ist.

Fallstudie: Überwachung von Preisschwankungen bei Wohnungen in Schulbezirken

Letztes Jahr, als ich Bildungseinrichtungen bei der Analyse von Schulbezirken geholfen habe, bin ich auf ein interessantes Phänomen gestoßen: Viele Plattformen stellen die Informationen über den SchulbezirkAbsichtlich unvollständige AnzeigeIn diesem Fall werden Proxy-IPs benötigt, um den Zugriff von mehreren Standorten aus zu simulieren. Hier werden Proxy-IPs benötigt, um den Nutzerzugang an mehreren Standorten zu simulieren und die vollständigen Daten zusammenzustellen.

Wir haben ipipgo'sPositionierung auf StadtebeneDie Funktion sammelt gleichzeitig Angebotsinformationen aus drei Bezirken in Peking, nämlich Xicheng, Haidian und Dongcheng. Durch den Vergleich der Angebotspreise desselben Viertels in verschiedenen Bezirken lassen sich die durch die Anpassung der Schulbezirkspolitik verursachten Preisschwankungen erfolgreich vorhersagen.

Häufig gestellte Fragen QA

F: Warum einen kostenpflichtigen Proxy verwenden? Ist kostenlos nicht kostengünstiger?
A: der freie Agent der Verfügbarkeit ist weniger als 10%, Immobilien-Daten nicht bewegen, um kontinuierliche Sammlung für mehrere Monate, professionelle Dinge müssen auch professionelle Werkzeuge werden. ipipgo neue Nutzer haben eine dreitägige Probezeit, ihre eigenen Erfahrungen, um die Lücke zu kennen.

F: Wie überprüfen Sie die Echtheit der erfassten Daten?
A: Es wird empfohlen, dieselbe Auflistung mit 3-4 Export-IPs gleichzeitig zu erfassen und den mittleren Wert zu vergleichen. ipipgo'sDatenvalidierung APISie können den geografischen Standort der IP direkt zurückgeben, um zu verhindern, dass Sie auf gefälschte Daten hereinfallen.

F: Was sollte ich tun, wenn ich auf ein CAPTCHA stoße?
A: Setzen Sie die Anzahl der fehlgeschlagenen Wiederholungsversuche fest. ipipgo'sHochversteckte AgentenEs verringert die Wahrscheinlichkeit, dass ein CAPTCHA ausgelöst wird, und eine große Anzahl von CAPTCHAs zeigt an, dass es an der Zeit ist, das IP-Segment zu wechseln.

Der Einstieg in die Immobiliendatenanalyse ist letztlich eineZermürbungskriegDer richtige Agent ist das Äquivalent zu einem guten Paar Laufschuhe. Die Wahl des richtigen Proxy-Tools ist gleichbedeutend mit einem Paar guter Laufschuhe, und das flexible Abrechnungsmodell von ipipgo eignet sich besonders für diese Art von Langzeitprojekten. Kürzlich habe ich gesehen, dass sie in Aktivitäten beschäftigt sind, Enterprise-Benutzer, um Daten zu senden Reinigungsdienste, tun Batch-Analyse gehen kann.