Python上海二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统

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)