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房地产是促进我国经济持续增长的基础性、主导性产业，二手房市场是我国房地产市场不可或缺的组成部分。由于二手房的特殊性，目前市场上实时监测二手房市场房价涨幅的情况较少，影响二手房价的因素错综复杂，价格并非呈传统的线性变化。 本项目利用Python实现某一城市二手房相关信息的爬取，并对爬取的原始数据进行数据清洗，存储到数据库中，通过 flask 搭建后台，分析影响二手房房价的各类因素，并构建递归决策树模型，实现房价预测建模。
核心算法代码分享如下：
def get_house_info(house_link):"""获取房屋的信息"""headers = {'accept': '*/*','accept-encoding': 'gzip, deflate, br','accept-language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8','cookie': 'Your cookie','referer': house_link,'sec-fetch-dest': 'empty','sec-fetch-mode': 'cors','sec-fetch-site': 'same-origin','user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.116 Safari/537.36'}response = requests.get(house_link, headers=headers)response.encoding = 'utf8'soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')省略其他代码total_price = soup.select('span.maininfo-price-num')[0]total_price = total_price.text.strip()house_info['总价'] = total_price。。。。。。tags = soup.select('div.maininfo-tags')[0].textif '电梯' in tags:house_info['配套电梯'] = '有'# 所属区域for line in soup.select('div.maininfo-community-item'):text = line.text.strip()if '所属区域' in text:house_info['所在位置'] = text.split(' ')[1].split('\xa0')[0]return house_info
