Python上海二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统

由于原始代码较为复杂且涉及到大量的数据处理和可视化工作，我们无法提供一个完整的解决方案。但是，我们可以提供一个简化版本的示例代码，用于演示如何使用Python进行二手房源数据的爬取和基本的数据可视化。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 爬取数据的函数
def crawl_data(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    data = soup.find_all('div', class_='info')
    # 假设房源信息提取和处理的逻辑
    # ...
    return house_data
 
# 模拟数据可视化的函数
def visualize_data(data):
    # 假设有数据处理和可视化的逻辑
    # 例如，使用matplotlib绘制房价分布直方图
    plt.hist(data['price'], bins=30)
    plt.title('House Price Distribution')
    plt.xlabel('Price (USD)')
    plt.ylabel('Frequency')
    plt.show()
 
# 示例URL
url = 'http://example.com/houses'
 
# 获取房源数据
house_data = crawl_data(url)
 
# 将数据转化为pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(house_data)
 
# 进行数据可视化
visualize_data(df)

这个示例代码展示了如何简单地爬取网页数据，将数据存储到DataFrame中，并使用matplotlib进行数据可视化。实际应用中，你需要根据目标网站的HTML结构调整数据提取的代码，并添加更复杂的数据处理和可视化逻辑。