Analyse des données immobilières : Collecte et analyse des données immobilières

Pourquoi dois-je utiliser une adresse IP proxy pour les données relatives aux biens immobiliers ?

Récemment, un de mes amis qui travaille comme agent s'est plaint que son entreprise avait utilisé un crawler pour capturer les données d'un certain site web et que, par conséquent, tout le réseau de l'entreprise avait été bloqué le lendemain. Cela vous semble-t-il familier ? Aujourd'hui, toutes les grandes plateformes immobilières ont installé desSystème intelligent de contrôle des risquesC'est comme un agent de sécurité à l'entrée d'un quartier, qui arrête les personnes suspectes à vue.

Par exemple, si vous utilisez votre propre haut débit pour effleurer les informations d'un bien immobilier, la plateforme peut immédiatement constater que l'adresse IP est anormalement active. Le plus léger est de restreindre l'accès, le plus lourd est directement bloqué. Cette fois-ci, vous devez faire appel à un proxy IP pourse faire passer pour un autre utilisateurC'est comme changer de vêtements et porter une perruque à chaque fois que l'on visite un bien immobilier, de sorte que la plateforme ne reconnaisse pas qu'il s'agit de la même personne.

Quels sont les éléments à prendre en compte lors du choix d'une IP proxy ?

Il existe une pléthore de fournisseurs de services d'agence sur le marché, mais vous devez choisir le bon type d'agence pour vous engager dans la collecte de données sur les biens immobiliers. Voici un tableau comparatif solide :

Le plus grand avantage d'un proxy dynamique comme celui d'ipipgo que nous utilisons est que leLes pools d'adresses IP sont automatiquement mis à jour toutes les heuresC'est une bonne idée. La dernière fois que j'ai aidé un client à récupérer les données d'inscription de la chaîne, il a reçu 500 000 requêtes pendant sept jours consécutifs et s'est figé sans déclencher le mécanisme anti-escalade. La durée de survie de leur IP est définie de manière intelligente, contrairement à certains fournisseurs de services qui changent trop rapidement pour gaspiller des ressources ou qui changent trop lentement pour être facilement exposés.

Exemple concret : utilisation de Python pour saisir les tendances des prix de l'immobilier

Voici un extrait de code qui fonctionne, notez la section de configuration du proxy :

Importation de requêtes
from time import sleep

proxies = {
    'http' : 'http://username:password@gateway.ipipgo.com:9020', 'https' : 'http://username:password@gateway.ipipgo.com:9020'
    'https' : 'http://username:password@gateway.ipipgo.com:9020'
}

def get_house_data(city).
    url = f'https://fangjia.{city}.com/list'
    try.
        response = requests.get(url, proxies=proxies, timeout=10)
         N'oubliez pas d'ajouter un délai aléatoire ici, afin de ne pas avoir une brosse à reluire comme une mitraillette
        sleep(1.5 + random.random())
        return response.text
    except Exception as e.
        print(f'La capture a échoué : {str(e)}')

Mettez-le en évidence trois fois :réglage du délai d'attenteetdélai aléatoireetGestion des exceptionsLa première chose à faire est de mettre la main sur un serveur proxy et de le faire fonctionner ! Beaucoup de débutants tombent des nues parce que ces trois points n'ont pas été faits. Le contrôle de la vitesse de réponse du serveur proxy d'ipipgo est inférieur à 200 ms, ce point est particulièrement important pour maintenir la collection de stabilité.

Les 3 meilleurs conseils pour nettoyer vos données

Les données récupérées se présentent souvent sous des formats bizarres, c'est pourquoi je vais vous donner quelques astuces pour les traiter :

1. Harmonisation des unités de prixConvertir "15 000 $ par m²" et "15 000 $" en nombres simples.