概述
作为一家技术人员，决定用技术解决这个疑问。我们用Python爬取了贝壳网上4万多套的成都在售房源，告诉你最真实的成都房价。
爬虫工作原理
在贝壳网上，成都的在售房源按照区域与地铁线这两个方式做了划分，为了更好的了解各区域房价，我们选择了抓取各区域板块的数据。然后再爬取了各板块内所有的房源数据，除了价格外，还有户型、朝向、电梯、楼层等信息。
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所有信息都以Excel形式导出，再通过分析计算得出了成都的房价水平。
房源数据分析
本次共爬取49328套成都二手房信息，剔除掉无效的车位信息后，共计收集了有效信息46980条。
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值得注意的是，金牛区不仅仅是在售二手房最多，人口老龄化问题也是几大区里比较严重的。
各区域平均房价如下图（单位：元/平米）
高新区与天府新区这两大功能区因近年成都的“南拓”政策房价直线上涨，均价纷纷冲破1.8万元每平米，几乎就要彻底超越传统的五大主城区了。
成都单价最贵十大豪宅：
方法一：
结合cookielib及urllib2，Python2时期比较常用的方法，年代比较久远了。个人觉得太麻烦，改用requests.
▲需要注意的是cookielib在python3中已经改成了http.cookiejar
保存cookie
方法二:
使用requests.cookie
读取cookies
在这里我用的是LWPCookieJar保存在txt文件中，还有个是MozillaCookieJar，都是由FileCookieJar 派生而来，实现了save()方法，而FileCookieJar 没有实现save()
方法三:
将cookie字典弄成字典形式然后pickle或者json写入文件中
存储cookie
import requests,json,pprints = requests.session()s.headers = {...}a = s.get("https://www.baidu.com")cookies = requests.utils.dict_from_cookiejar(s.cookies)with open(".cook.txt","w") as fp:json.dump(cookies,fp)pprint.pprint(cookies,width=5)
读取cookie
with open(".cook.txt","w") as fp:load_cookies=son.load(fp)session.cookie = requests.utils.cookiejar_from_dict(load_cookies)
方法四:
将requests.cookie设置为LWPCookieJar、或MozillaCookieJar保存session = requests.Session()#创建个 LWPCookieJar对象session.cookies = LWPCookieJar(filename='cook.txt')s.get('https://www.baidu.com/',headers=headers)session.cookies.save(ignore_discard=True,ignore_expires=True)#如果save()时没有写filename参数，则默认为实例化LWPCookieJar时给的文件名
save()方法的两个重要参数
ignore_discard的意思是即使cookies将被丢弃也将它保存下来，ignore_expires的意思是如果cookies已经过期也将它保存并且文件已存在时将覆盖
总结方法二和方法四可以看出，就是要将cookie转换成然后save()
简单介绍下cookielib模块作用，科普下实现cookie知识
python3中将cookielib模块改为了http.cookiejar cookielib模块的主要作用是提供可存储cookie的对象，以便于与urllib2模块配合使用来访问Internet资源。例如可以利用本模块 的CookieJar类的对象来捕获cookie并在后续连接请求时重新发送。coiokielib模块用到的对象主要有下面几个：CookieJar、 FileCookieJar、MozillaCookieJar、LWPCookieJar。其中他们的关系如下：
总结
以上是编程之家为你收集整理的成都房价现在多少？和北京差距很大吗？Pytho爬取了四万套房源！全部内容，希望文章能够帮你解决成都房价现在多少？和北京差距很大吗？Pytho爬取了四万套房源！所遇到的程序开发问题。
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