房地产数据分析：房产数据采集分析

搞房产数据为啥非得用代理IP？

最近有个做中介的朋友跟我吐槽，说他们公司用爬虫抓某家网数据，结果第二天整个办公室网络都被封了。这事儿听着耳熟吧？现在各大房产平台都装了智能风控系统，就像小区门口的保安大爷，看见可疑人员直接拦。

举个栗子，你要是用自家宽带猛刷某个楼盘信息，平台立马就能发现这个IP地址异常活跃。轻则限制访问，重则直接封号。这时候就得靠代理IP来伪装成不同用户，就像每次看房都换套衣服带个假发，让平台认不出是同一个人。

选代理IP要看哪些门道？

市面上的代理服务商多如牛毛，但搞房产数据采集得挑对类型。这里给大家列个实在的对比表：

像我们用的ipipgo动态代理，最大优势是IP池每小时自动更新。上次帮客户抓链家的挂牌数据，连续7天跑了50万次请求，愣是没触发反爬机制。他们家的IP存活时间设置得贼智能，不像有些服务商要么换得太勤浪费资源，要么换得太慢容易暴露。

实战案例：用Python抓取房价趋势

这里给段亲测有效的代码，注意看代理配置部分：

import requests
from time import sleep

proxies = {
    'http': '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)
         这里记得加随机延时，别跟机关枪似的狂刷
        sleep(1.5 + random.random())
        return response.text
    except Exception as e:
        print(f'抓取失败：{str(e)}')

重点说三遍：超时设置、随机延时、异常处理！很多新手栽跟头就因为这三点没做好。ipipgo的代理服务器响应速度控制在200ms以内，这点对维持采集稳定性特别重要。

数据洗干净的三大诀窍

抓回来的数据经常有各种奇葩格式，分享几个处理妙招：

1. 价格单位统一：把”1.5万/平”、”15,000元”都转成纯数字