python+二手房房价,有哪些足不出户，能用十天掌握的新技能？

python+二手房房价,有哪些足不出户，能用十天掌握的新技能？详细介绍

本文目录一览： 零基础学python（1）——爬取房天下网站信息

一、认识网页

?????? 网页分为三个部分：HTML(结构）、CSS（样式）、JavaScript（功能）。

二、爬取网站信息入门

1、Soup = BeautifulSoup (html, 'lxml')，使用beautifulsoup来解析网页。

2、使用copy CSS selector来复制网页元素的位置。

三、爬取房天下网站信息?

1、导入requests和beautifulsoup

2、定义函数spider_ftx，把所需要爬取的信息都定义出来

3、调用函数spider_ftx

4、翻页爬取二手房信息

???? 由于每页最多只能显示40条信息，观察每一页网址的变化规律，写一个循环调用的语句，把全部100页的信息全都爬取下来。

四、小结:

???? 目前只能爬取到网站的100页信息，网站为了反爬，设置了可浏览的页面量100。要想爬取网站的所有信息，可以通过分类去获取，但是如何用python实现呢，请看下集。

python爬取二手房数据的困难与解决办法

1、首先链家网二手房主页最多只显示100页的房源数据，所以在收集二手房房源信息页面URL地址时会收集不全，导致最后只能采集到部分数据；解决方法是解决措施：将所有二手房数据分区域地进行爬取，100页最多能够显示3000套房，该区域房源少于3000套时可以直接爬取，如果该区域房源超过3000套可以再分成更小的区域。2、其次爬虫程序如果运行过快，会在采集到两、三千条数据时触发链家网的反爬虫机制，所有的请求会被重定向到链家的人机鉴定页面，从而会导致后面的爬取失败；解决方法是为程序中每次http请求构造header并且每次变换http请求header信息头中USER_AGENTS数据项的值，让请求信息看起来像是从不同浏览器发出的访问请求；爬虫程序每处理完一次http请求和响应后，随机睡眠1-3秒，每请求2500次后，程序睡眠20分钟，控制程序的请求速度。
爬取二手房数据的困难主要包括以下几个方面：1. 反爬虫机制：许多网站会采取反爬虫措施，如设置验证码、限制访问频率等，这会增加爬取数据的难度。2. 动态页面：一些网站使用JavaScript等技术动态加载数据，这就需要使用工具或库来模拟浏览器行为，获取完整的数据。3. 数据结构复杂：二手房数据通常包含多个字段，如房源名称、售价、所在小区等，需要解析和提取这些字段。4. 数据量大：二手房数据通常非常庞大，需要处理大量的数据量，这对于爬虫的性能和效率提出了要求。针对这些困难，可以使用八爪鱼采集器来解决：1. 八爪鱼采集器具有智能识别功能，模拟人的浏览行为和操作来采集数据，确保数据的正常采集。2. 八爪鱼采集器支持JavaScript渲染，可以模拟浏览器行为，获取动态加载的数据。3. 八爪鱼采集器提供了强大的数据提取功能，可以根据网页的结构和规则，快速提取所需的字段数据。4. 八爪鱼采集器具有高效的并发处理能力，可以处理大规模的数据采集任务，提高爬取效率。八爪鱼采集器是一款功能强大、操作简单的数据采集工具，可以帮助您轻松解决爬取二手房数据的难题。请前往八爪鱼官网了解更多详情。

基于Python的二手房数据分析与预测系统的设计与实现 对社会有什么帮助

对房屋有更深层面的认知通过这段代码可以看一下这些房子分布在哪里。结论见代码下截图，如果你对北京熟悉，可以看到，这些房子主要分布在5环外，部分在顺义、昌平、门头沟等地。通过对装修状态做价格分布图可以看到，精装修的集中在400±100万左右，简装稍微便宜一丢丢，毛坯房二手很少，其他形式的很多，价格集中在300-500万左右，对装修状态进行楼房形式的拆解后做箱型图如上，得到结论是板楼、塔楼、板楼塔楼结合是最多的，不论是精装简装还是其他信息不明的装修状态的。对建筑形式连同装修状态和价格关系可以看到，不论什么类型的建筑形式，都存在精装修、简装修、毛坯。板楼价格横跨100万-1000万之间，集中在300-600万之间，板楼塔楼结合的价格集中在350万-700万之间，塔楼集中在380-700万之间。初步结论，如果能搞到300万以上，精装修的板楼或塔楼随便选。

python中一千三百六十一怎么写

Python中文转数字（整数，小数，纯数字通用版） 原创
2018-11-10 13:14:26
1点赞
Sailist
码龄6年
关注
文章知识点与官方知识档案匹配
Python入门技能树首页概览
211446 人正在系统学习中
打开CSDN APP，看更多技术内容
python转换整数_在Python中将数字转换为整数列表_出门耍的博客-CSDN...
作为Python中数据处理的一部分,有时我们可能需要将给定的数字转换为包含该数字的列表。在本文中,我们将介绍实现这一目标的方法。 具有列表理解 在下面的方法中,我们将str函数应用于给定的数字,然后通过恒等函数转换为整数。最后,我们将结果...
继续访问
python实现将字符串转换为整数_修炼之路的博客_python将字符...
输出: -2147483648 解释: 数字 “-91283472332” 超过 32 位有符号整数范围。 因此返回 INT_MIN (?231) 。 代码实现 正则表达式 可以利用python自带的re库,来实现这个功能 importreclassSolution1(object):defmyAtoi(self,s):INT_...
继续访问
【Python基础语法】 数据类型转换 转字符串 转整数 转小数
转换数据类型的函数一共有3种：str()、int()和float() 函数 说明 注意 str() 将其他数据类型转成字符串 也可以用引号转换 int() 将其他数据类型转成整数 1.文字类和小数类字符串，无法转成整数 2.浮点数转成整数：抹零取整（非四舍五入） float() 将其他数据类型转成浮点数 文字类数据类型无法转成小数 代码： ...
继续访问
Python的时间线
自从20世纪90年代初Python语言诞生至今，它已被逐渐广泛应用于系统管理任务的处理和Web编程。 Python的创始人为荷兰人吉多·范罗苏姆 （Guido van Rossum）。 1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC 语言的一种继承。之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为该编程语言的名字，是取自英国20世纪70年代首播的电视喜剧《蒙提.派森的飞行马戏团》（Monty Python’s Flying Circus）。 ABC
继续访问
字符串转换整数python_Python将字符串转换为整数_culing2941的博客-CSD...
在本教程中,您将看到在python中将字符串转换为整数的两种方法。 As we know we don’t have to declare the datatype while declaring variables in Python. As python will assign a datatype according to our data stored in th...
继续访问
Python中文数字转阿拉伯数字_Legend_35332332的博客_python中文...
def number_C2E(ChineseNumber): """中文数字转整形""" map = dict(〇=0, 一=1, 二=2, 三=3, 四=4, 五=5, 六=6, 七=7, 八=8, 九=9, 十=10) size = len(ChineseNumber) if size == 0 : return 0 if si...
继续访问
python带e的科学计数法转普通数字
例如，现有浮点数0.00001623，在python中会默认用科学计数法1.623e-05表示。如果只是希望通过print方式显示的时候是普通数字的话，那么格式化下即可。
继续访问
热门推荐 python中，如何将字符串转换为数字（将数字转换为整型），字符串的10转换为整型的10，10.5转换为10...
说明： 　　在实际的应用过程中，有的时候可能会遇到字符串的10，需要将字符串的10转换为数字的10 　　在此记录下，通过int函数转换的过程。 操作过程： 1.将字符串转换为整型的10 >>> str1 = "10" #将一个字符串的10赋给变量str1 >>> type(str1)

...

继续访问

Python 中文数字转数字(阿拉伯)__yuki_的博客_python...

Python 中文数字转数字(阿拉伯) 直接上代码: 方法一: common_used_numerals_tmp ={'零':0,'一':1,'二':2,'两':2,'三':3,'四':4,'五':5,'六':6,'七':7,'八':8,'九':9,'十':10,'百':100,'千':1000,...

继续访问

python字符串转换成整数_在Python中将字符串转换为整数的方法_weixin...

在本文中,我们将向你展示如何将Python字符串转换为整数,可在Linux操作平台上进行。Python中的所有数据类型(包括整数和字符串)都是对象,通常在编写Python代码时,你需要将一种数据类型转换为另一种数据类型,例如,要对表示为字符串的数字进...

继续访问

最新发布 python——数字类型和转换

Python 数字数据类型用于存储数值。数字类型是不允许改变的，这就意味着如果改变数字数据类型的值，将重新分配内存空间。可以通过- 通常被称为是整型或整数，有正或负整数，不带小数点。Python3 整型是没有限制大小的，可以当作 long 类型使用，所以 Python3 没有 Python2 的 long 类型。布尔（bool）是整型的子类型。

继续访问

（一行代码）Python 科学计数法转普通数值

Python 科学计数法转普通数值小记 小记 核心主题：通过 ‘%f’ 来将科学计数法转为普通计数 目标：将数值以普通数字形式写入到 ASCII 编码文件中 问题： 1、数值来源于外部，获取到的就是科学计数法 2、懒，只想写一行代码。不想用字符串再做正则匹配，再重新补全数值 解决： 1、获取到的数据如下 [ (-0.00010138001706, -3.

继续访问

python中文数字对照表_2019-02-17 Python 中文数字转阿拉伯数字

sum =0 #把中文数字转换为整数 table =str.maketrans('一二三四五六七八九','123456789') #遇到十,百,千这些之前 temp =1 for chrin chi: #print(chr) if chr=="十": sum+=(temp*10) ...

继续访问

在Python 中如何将字符串转换为整数_IT娜娜的博客_python 字...

类似于内置的str()方法,Python语言中有一个很好用的int()方法,可以将字符串对象作为参数,并返回一个整数。 用法示例: # Here age is a string object age ="18" print(age) # Converting a string to an integer ...

继续访问

Python实现单位(亿、万)转数字

文章目录背景测试样例转化测试结果结束语 背景 近日遇到一个需求，要将"xx亿xx万"、"xx亿" 、"xx万"转为数字 本来想着CSDN上肯定有资源，就懒得造轮子，正好找到了一个，链接如下： python｜数值单位(个十百千万亿) 转换成 数字 但是发现竟然是尊贵的VIP文章，本着"拒绝哄抬X价，从我做起"的原则，一气之下就花了几分钟写出来 测试样例 valueStrList = ['15亿3710万', '15.04亿', '4762.75万', '771.56'] 转化 def str2value(v

继续访问

Python 单位(亿、万)转数字

需求背景 今天在爬取长沙链接二手房数据的时候，需要将房屋总价和单价转换为数字进行存储 python 功能代码： 实现str 转int,要求:包含'亿'=1e8, 包含'万' = 1e4。功能代码如下： def str2value(valueStr): valueStr = str(valueStr) idxOfYi = valueStr.find('亿') idxOfWan = valueStr.find('万') if idxOfYi != -1 and i...

继续访问

【python】大写金额转换为数字的简单算法

【python】大写金额转换为数字的简单算法 背景： 项目中遇到的人为填写的大写金额需要转换为数字。目前只支持整元未考虑角分的情况。 如： 一亿三千万 --> 13000000 十万 --> 100000 一百九十万 --> 1900000 一万零一十 --> 10010 拾亿零叁佰肆拾柒万零贰拾捌 --> 1003470028 实现逻辑： 1. 根据数字的读取规则，个十百千万亿，大于10的为单位，等于10的情况要分单位和

继续访问

python强制类型转换为数值型_python数据类型的强制转换

数据类型的强制转换如果要将一个数据转换成另一个数据类型，只需要将其放入相应类型的函数中去。Number类型的数据转换强制转换为int可以转换的数据类型int 整型float 浮点型bool 布尔型str 字符串(整型)数据转换# 整型(整型转换是原封不动的)print(int(10))# 浮点型(浮点型转成整型按照退一法)print(int(10.999))# 布尔型(布尔型只有两种值，转换成为整...

继续访问

python数据类型转换、将数值转换为以万为单位的数_少儿编程：Python系列25——数据

Python爬虫如何写？

这个看你观察的所看所想写的
爬虫就是这么写，就是这么的简单
百度文库上有那个怕什么教程，你去看一下。
爬虫就是在地上爬的虫子。
有专门的教程，在百度资源里搜一下。
先检查是否有API
API是网站官方提供的数据接口，如果通过调用API采集数据，则相当于在网站允许的范围内采集，这样既不会有道德法律风险，也没有网站故意设置的障碍；不过调用API接口的访问则处于网站的控制中，网站可以用来收费，可以用来限制访问上限等。整体来看，如果数据采集的需求并不是很独特，那么有API则应优先采用调用API的方式。
数据结构分析和数据存储
爬虫需求要十分清晰，具体表现为需要哪些字段，这些字段可以是网页上现有的，也可以是根据网页上现有的字段进一步计算的，这些字段如何构建表，多张表如何连接等。值得一提的是，确定字段环节，不要只看少量的网页，因为单个网页可以缺少别的同类网页的字段，这既有可能是由于网站的问题，也可能是用户行为的差异，只有多观察一些网页才能综合抽象出具有普适性的关键字段——这并不是几分钟看几个网页就可以决定的简单事情，如果遇上了那种臃肿、混乱的网站，可能坑非常多。
对于大规模爬虫，除了本身要采集的数据外，其他重要的中间数据（比如页面Id或者url）也建议存储下来，这样可以不必每次重新爬取id。
数据库并没有固定的选择，本质仍是将Python里的数据写到库里，可以选择关系型数据库MySQL等，也可以选择非关系型数据库MongoDB等；对于普通的结构化数据一般存在关系型数据库即可。sqlalchemy是一个成熟好用的数据库连接框架，其引擎可与Pandas配套使用，把数据处理和数据存储连接起来，一气呵成。
数据流分析
对于要批量爬取的网页，往上一层，看它的入口在哪里；这个是根据采集范围来确定入口，比如若只想爬一个地区的数据，那从该地区的主页切入即可；但若想爬全国数据，则应更往上一层，从全国的入口切入。一般的网站网页都以树状结构为主，找到切入点作为根节点一层层往里进入即可。
值得注意的一点是，一般网站都不会直接把全量的数据做成列表给你一页页往下翻直到遍历完数据，比如链家上面很清楚地写着有24587套二手房，但是它只给100页，每页30个，如果直接这么切入只能访问3000个，远远低于真实数据量；因此先切片，再整合的数据思维可以获得更大的数据量。显然100页是系统设定，只要超过300个就只显示100页，因此可以通过其他的筛选条件不断细分，只到筛选结果小于等于300页就表示该条件下没有缺漏；最后把各种条件下的筛选结果集合在一起，就能够尽可能地还原真实数据量。
明确了大规模爬虫的数据流动机制，下一步就是针对单个网页进行解析，然后把这个模式复制到整体。对于单个网页，采用抓包工具可以查看它的请求方式，是get还是post，有没有提交表单，欲采集的数据是写入源代码里还是通过AJAX调用JSON数据。
同样的道理，不能只看一个页面，要观察多个页面，因为批量爬虫要弄清这些大量页面url以及参数的规律，以便可以自动构造；有的网站的url以及关键参数是加密的，这样就悲剧了，不能靠着明显的逻辑直接构造，这种情况下要批量爬虫，要么找到它加密的js代码，在爬虫代码上加入从明文到密码的加密过程；要么采用下文所述的模拟浏览器的方式。
数据采集
之前用R做爬虫，不要笑，R的确可以做爬虫工作；但在爬虫方面，Python显然优势更明显，受众更广，这得益于其成熟的爬虫框架，以及其他的在计算机系统上更好的性能。scrapy是一个成熟的爬虫框架，直接往里套用就好，比较适合新手学习；requests是一个比原生的urllib包更简洁强大的包，适合作定制化的爬虫功能。requests主要提供一个基本访问功能，把网页的源代码给download下来。一般而言，只要加上跟浏览器同样的Requests Headers参数，就可以正常访问，status_code为200，并成功得到网页源代码；但是也有某些反爬虫较为严格的网站，这么直接访问会被禁止；或者说status为200也不会返回正常的网页源码，而是要求写验证码的js脚本等。
下载到了源码之后，如果数据就在源码中，这种情况是最简单的，这就表示已经成功获取到了数据，剩下的无非就是数据提取、清洗、入库。但若网页上有，然而源代码里没有的，就表示数据写在其他地方，一般而言是通过AJAX异步加载JSON数据，从XHR中找即可找到；如果这样还找不到，那就需要去解析js脚本了。
解析工具
源码下载后，就是解析数据了，常用的有两种方法，一种是用BeautifulSoup对树状HTML进行解析，另一种是通过正则表达式从文本中抽取数据。
BeautifulSoup比较简单，支持Xpath和CSSSelector两种途径，而且像Chrome这类浏览器一般都已经把各个结点的Xpath或者CSSSelector标记好了，直接复制即可。以CSSSelector为例，可以选择tag、id、class等多种方式进行定位选择，如果有id建议选id，因为根据HTML语法，一个id只能绑定一个标签。
正则表达式很强大，但构造起来有点复杂，需要专门去学习。因为下载下来的源码格式就是字符串，所以正则表达式可以大显身手，而且处理速度很快。
对于HTML结构固定，即同样的字段处tag、id和class名称都相同，采用BeautifulSoup解析是一种简单高效的方案，但有的网站混乱，同样的数据在不同页面间HTML结构不同，这种情况下BeautifulSoup就不太好使；如果数据本身格式固定，则用正则表达式更方便。比如以下的例子，这两个都是深圳地区某个地方的经度，但一个页面的class是long，一个页面的class是longitude，根据class来选择就没办法同时满足2个，但只要注意到深圳地区的经度都是介于113到114之间的浮点数，就可以通过正则表达式"11[3-4].\d+"来使两个都满足。
数据整理
一般而言，爬下来的原始数据都不是清洁的，所以在入库前要先整理；由于大部分都是字符串，所以主要也就是字符串的处理方式了。
字符串自带的方法可以满足大部分简单的处理需求，比如strip可以去掉首尾不需要的字符或者换行符等，replace可以将指定部分替换成需要的部分，split可以在指定部分分割然后截取一部分。
如果字符串处理的需求太复杂以致常规的字符串处理方法不好解决，那就要请出正则表达式这个大杀器。
Pandas是Python中常用的数据处理模块，虽然作为一个从R转过来的人一直觉得这个模仿R的包实在是太难用了。Pandas不仅可以进行向量化处理、筛选、分组、计算，还能够整合成DataFrame，将采集的数据整合成一张表，呈现最终的存储效果。
写入数据库
如果只是中小规模的爬虫，可以把最后的爬虫结果汇合成一张表，最后导出成一张表格以便后续使用；但对于表数量多、单张表容量大的大规模爬虫，再导出成一堆零散的表就不合适了，肯定还是要放在数据库中，既方便存储，也方便进一步整理。
写入数据库有两种方法，一种是通过Pandas的DataFrame自带的to_sql方法，好处是自动建表，对于对表结构没有严格要求的情况下可以采用这种方式，不过值得一提的是，如果是多行的DataFrame可以直接插入不加索引，但若只有一行就要加索引否则报错，虽然这个认为不太合理；另一种是利用数据库引擎来执行SQL语句，这种情况下要先自己建表，虽然多了一步，但是表结构完全是自己控制之下。Pandas与SQL都可以用来建表、整理数据，结合起来使用效率更高。

有哪些足不出户，能用十天掌握的新技能？

不少人都看过马尔科姆?格拉德威尔的《异类》，书中最著名的是 「 1 万小时定律」 ：要达到世界顶级水平，需要 1 万小时的刻意练习，一般最少要花上 10 年时间。
但问题在于，在这个时代，我们每个人都有太多想学、需要学的技能：工作中需要学外语、学软件、学汇报；生活中需要学烹饪、学乐器、学健身，我们不可能每样都付出 1 万小时……
快速掌握一项技能，对现代人的生存和发展极其重要，乔希?考夫曼有一个经典的 Ted 演讲，他总结了一个快速学习的框架， 只需要 20 小时的练习（每天学习 90 分钟），就可以学会大多数技能，换句话就是通过 20 小时就可以入门了。
下面，我们帮你总结了一些非常实用和装逼的小技能，10 天左右就能学会。疫情期间宅在家中，不妨尝试一下～
爬虫其实就是对网络数据的批量采集，它可以做很多事，比如帮你在 12306 抢票、下载小说、图片、收集抖音上好看的小姐姐的视频……在大数据时代，爬虫早已不是程序员的专属技能，越来越多的职业都需要用到爬虫，比如产品经理、运营、市场人员，都经常需要使用到这个技能。
爬虫程序一般使用 Python 语言制作，有很多现成的 Python 框架，可以让你很方便地写出爬虫程序。除此之外，你还需要对网页结构有简单的了解。
推荐课程：

1. 高德 API + Python 爬虫解决租房问题
本课程使用 Python 脚本爬取某租房网站的房源信息，利用高德的 js API 在地图上标出房源地点，划出距离工作地点1小时内可到达的范围。在项目实现的过程中熟悉了 requests 、BeautifulSoup、csv 等库的简单使用。

2. 使用 Python 批量爬取网站信息
本实验主要通过 Python 实现一个命令行参数控制的爬虫程序，可以批量爬取网站的 URLs、JS 文件及其中的端点、子域名和 DNS 有关的数据信息等，能够匹配自定义正则表达式的字符串，还支持将最终结果导出为 JSON 格式或 CSV 格式。

3. Python 二手房信息爬取与数据呈现
本课程以链家的二手房网站为目标，使用python爬取链家官网在售的二手房信息，并且使用matplotlib 绘图包对爬取的信息进行分析，绘制简单的图表。

4. Nodejs 完成网站信息爬虫
本课将通过 Node.js 实现一个简单的爬虫，来爬取豆瓣热评电影，主要有以下几个模块：实验简介，创建项目，HTTP 模块，编写爬虫程序，保存数据到本地。主要会用到的模块（包）有：http，fs，path，cheerio。http 模块用于创建 http 请求，fs 模块用于保存文件，path 模块用于解析路径，cheerio 包是服务器端的 jQuery 实现，这里用于解析 HTML。

爬虫需要用到 Python ，如果你还不会的话，那有必要先学习一下了。现在编程越来越火，程序员也成了高薪的代名词，不管写不写代码，学习一下编程也是有必要的。Python 是目前最火热的语言之一，上至老奶奶、下到小学生都在学习。
10 天时间虽然不能让你成为 Python 大神，但入门 Python、写一些小程序、小脚本却是绰绰有余的。年后再找工作，再也不用被 “掌握 Python 优先” 的职位拒之门外了！
推荐课程：
1. Python 新手入门课
极度舒适的新手入门课程，面向完全没有编程基础的同学。你将在一下午入门 Linux、Python 基础和Github 常用命令，为未来的编程大楼打下稳固的基础。

2. 楼 + 之 Python 基础
人人都学得会的 Python 入门课，从 0 到 1 掌握编程的概念，用 Python 创造你的第一个程序、 游戏 和网络爬虫。

3. Python3 简明教程
简明易懂的 Python3 课程，不仅适用于那些有其它语言基础的同学，对没有编程经验的同学也非常友好。本课程不仅讲解了 Python3 基础知识，还介绍了 PEP8、Virtualenv、测试、项目结构以及 Flask 相关内容。

4. 用 Python 实现各种常用算法
使用 Python 实现各种算法，主要知识点包括数据结构，哈希，数学算法，线性代数，搜索算法，排序算法，字符串。

过年期间，王者荣耀日流水过亿，又赚钱又好玩为什么不学？下面这些课程将教你快速一些小 游戏 ～
推荐课程：
1. 200 行 Python 代码实现 2048
本实验仅用200行的 python 代码完成2048小 游戏 的编写。通过本实验将学习 Python 基本知识，状态机的概念，以及编写 python 游戏 的步骤。为 Python 的进阶课程，需要用户具有 Python 的语法基础。

2. Python3 实现推理 游戏 Bagels
Bagels是可以和朋友一起玩的一个推理 游戏 。本实验将会一步步地用 Python3 实现这个 游戏 。本课程会用到一些 Python3 的新特性。

3. Python 实现康威生命 游戏
康威生命 游戏 是一个久负盛名的数学 游戏 ，有简单的规则和无穷无尽的组合。本课程将使用 pygame 模块来实现这样一个 游戏 ，让你在趣味 游戏 中提升对 Python 的理解，入门 pygame。

4. Python 实现推箱子 游戏
本课程通过一个简单的推箱子 游戏 ，来介绍 pygame 的一些相关内容，课程介绍中尽量避免专业词汇，从简单入手设计并开发一个推箱子 游戏 。

5. 基于 Pygame 开发贪吃蛇和俄罗斯方块
本课程基于Pygame开发贪吃蛇和俄罗斯方块，通过逐步学习Pygame基础知识，到从零开始实现 游戏 开发，课程难度由浅入深，内容通俗易懂，确保同学们能够很好的掌握和理解。

每个技术大牛都应该有自己的技术博客，如果是自己开发的，那更是加分无数。下面这些教程可以帮助你学习创建美观又实用的博客～
推荐课程：
1. Python3 基于 Flask 框架搭建个人博客
本课程中，我们将使用 Python 语言及 Flask 框架开发一个简单的博客系统。涉及 Flask Web 开发，使用 Peewee 构建数据模型，简单的 Jinja2 模板， Pygments 模块实现代码语法高亮，MarkDown 格式编写博客， Micawber 实现多媒体播放。

2. 使用 Github Pages 和 Hexo 搭建独立博客
本次课程我们将利用 github page 的特性来部署由 Hexo 框架渲染生成的静态博客。并且为博客添加插件以实现评论、七牛实现图床等功能。

3. Java 实现个人博客
利用 SSM 框架和简单的前端知识、Markdown 的富文本编辑器插件和第三方评论插件和 MySQL 数据库搭建一个简单但是功能完善的个人博客网站。

4. SpringBoot + Mybatis + Thymeleaf 搭建美观实用的个人博客
对于技术人员来说，拥有自己的个人博客应该是一件令人向往的事情，可以记录和分享自己的观点，独立开发以及独立维护一个博客网站，这种想法应该在很多人心中都有过，真的很酷，也因此我开发了 My Blog 博客系统，它是由 SpringBoot + Mybatis + Thymeleaf 等技术实现的 Java 博客系统，页面美观、功能齐全、部署简单及完善的代码，一定会给使用者无与伦比的体验。

没有一个春天不会到来。疫情总会散去，生活也还要继续。大家加油～
以上课程可以登陆实验楼官网获取。

二手房如何计算房价？从哪些方面评估？

随着经济和房地产事业的发展，房价越来越高，很多人买不起商品房，二手房也是一个不错的选择。二手房行情的变好，这让很多有房的朋友都开始考虑出售自己的房子了，不过如果大家对定价不是很懂的话，可以找人来评估一下。那么下面就由小编为大家介绍一下二手房如何计算房价？从哪些方面评估？二手房如何计算房价？1、一套某重点中小读书场所55平方米的两居室地产：建筑年代为1999年，楼层为4／6，有小区和物业，朝向为西，双气，普通装修。折旧率：混合一等结构房屋的折扣期限是50年，年折旧率为2％，即16年（－2％）＝－0.32；楼层：作为4层楼的房子，在多层（6层）建筑中，该房屋楼层加分为＋2％。2、朝向：朝向也会对价格产生一定的影响，这套房屋朝西，应该是－1％。重点中小读书场所：＋15％。3、计算：以当地商品新房的均价6500元／平方米为标准，估算出该房产价格为：6500－65000．32＋65002％－65001％＋650015％＝5460（元／平方米）。因此得出，该房屋的成交单价应在5460元。从哪些方面评估？1、看地段与交通。在城市这个有限的空间里，中心城区黄金地段属于稀缺资源，谁拥有它就意味着谁可享受便捷的交通资源、完善的商业配套资源、成熟的生活配套资源等，房价则不言而喻。现在越来越多的上班族趋向于购买交通便利的房屋，最重要的原因就是看重了出行便捷。在这里需要注意的是，评估此类房产时，还应综合考虑由交通工具所造成的噪声、房产周围卫生状况、空气质量等相关因素对房屋居住环境产生的影响。2、看居住情况、周边配套。有了强大的物业管理团队，小区的生活可以减少很多不安全因素。安静、祥和的居住环境，给人一种精神上的愉悦，住的舒适和放心。如果所居住的房产周边有大型的商场、卖场及商业版块，社区配套中的菜场、超市、银行、邮局、餐饮店等十分齐全，其房价也是不言而喻了。3、看房屋的楼层与建筑年代。通常在同一幢房屋内，多层房屋由于楼层的差异，每平方米建筑面积可相差50－300元不等。房龄大，房价自然会低一些。4、看房型、朝向和装修情况。在同一地段，且建筑面积相同的情况下，竖套房型比横套高。在同一幢房屋内，同一层次的房屋，由于朝向的不同，其每平方米建筑面积可相差50－200元。对5年以上的老式房屋装修，其装修成本则可进行折旧。再者，装修风格如果比较新潮不易过时的，也是可以加分的。5、看市场供求、城市规划。房地产的市场需求在不同的时期，会有一定程度的差异。在购房前，需要对当下的房地产行情有所知晓。城市的新旧城区在房价上有巨大的差异。上述就是小编为大家整理的有关二手房如何计算房价？从哪些方面评估的全部介绍了。出售房屋也是有一定技巧的，对房价的定位要合理，虽然价格可以由自己定，但是如果与市场价格相差甚大的话，肯定也不会有人买的，这样就没有出售房子的意义了，在出售前，大家可以根据上述的几个方面先预估一下自己的房子。

「人工智能」计算机毕设之Python爬虫的二手房数据分析与可视化
二手房如何评估房价

二手房估价的方法：1、成本法房屋的建造本身就是需要成本的，不管是土地本身的成本，还是装修的花费，又或者后期养房的费用等，这些都会是不小的开销，因此在房屋估价时将各项成本费用加起来，然后再衡量一下房屋的增值收益，便会的房屋的价格了。2、市场比较法市场比较法是现今房屋估价时使用最为普遍的方法，具体就是将市场上用途、户型、面积、位置等多方面条件都与被评估房屋相类似的房产挑选出来，对它们进行比较分析，然后得出房屋的评估价格，通常这样比较出来的结果也是比较准确的。3、路线价法地理位置与房屋价格有着紧密的关系，也是房屋估价时必须要考虑的因素之一。路线价法就是在了解同一街区的土地平均价格的基础上，调整临街的深度与宽度，从而得出房屋的评估价格的方法。对于二手房的评估一般采用市场比较法、收益法、成本法等方法。但大多数评估机构在有条件的情况下一般选用市场比较法对房屋进行评估。一、修正价格的因素包括：1、位置、地段。二手房与新房价格一样，北边比南边贵，城里的比城外贵。南边的二手房与北边的二手房价格可相差超过1000元一平方米。2、房屋使用年限与小区管理及配套设施。修建年代越近的房屋，小区外的配套较好的，房价会有正面分，再或者未来可能有大型商场或者地铁建立也对房价的增值有利的。3、房屋朝向。买房讲究坐北朝南，因此同一栋楼里同等户型不同朝向的二手房价格会产生200元左右、平方米的落差。同样，在房屋结构上，户型安排合理的房屋与同等条件户型过于紧凑的房屋价格也能相差到每平方米100元至200元左右。4、房屋内部装修程度及其他。房屋内部装修程度以及其他因素对于价格的影响虽然不太明显，但是对于房屋的出售速度有着一定影响。如装修好、交通便捷的房屋出售速度就比同样条件但装修较次、交通不便的房屋快。二、房屋估价是如何进行的1、委托估价机构如果你想要对房屋进行估价，那么首先需要向专业机构提出估价申请，专业机构在接受该估价业务之后，双方需要就房屋的具体信息进行协商。你需要将房屋的信息和你的具体要求告诉专业机构，该机构则会针对具体情况报出评估费用等。2、制定评估计划专业机构需要对房屋的评估进行具体筹划，制定出适当的评估计划，包括什么时间进行评估、用什么方式进行评估、人员应该怎么安排等。当然，在此之前，他们还会对房屋的相关资料进行研究调查，以便更好地执行计划。3、实地进行评估计划制定好了之后，专业机构便会在约定的时间跟你一起前往房产所在的位置，开始实地进行房产评估。其中评估的内容包括考察周边环境、查看房屋装修状况等。4、撰写评估报告评估完毕之后，专业机构需要一定的时间将评估的结果进行整理，并撰写评估报告，分别是土地估价结果报告和土地估价技术报告。5、交付评估报告报告撰写完毕之后，专业机构会将评估结果报告交给你，这时你就可以知道房屋的估价是多少了，不过千万别忘了支付评估费。法律依据《国有资产评估管理办法》第三条 国有资产占有单位（以下简称占有单位）有下列情形之一的，应当进行资产评估：（一）资产拍卖、转让；（二）企业兼并、出售、联营、股份经营；（三）与外国公司、企业和其他经济组织或者个人开办中外合资经营企业或者中外合作经营企业；（四）企业清算；（五）依照国家有关规定需要进行资产评估的其他情形。