对redis的操作 对redis的操作可以用两种方式，第一种方式采用redis-cli，第二种方式采用编程语言，比如Python、PHP和JAVA等。
这是房天下的登陆地址：链接地址 打开检查，刷新页面 随便输入，进行测试 密码已加密，搜索pwd 结果很多，慢慢看 疑似这个，打断点查看一下 搜索第一个值key_to_encode 然后得到这一长串东西
/* 神箭手云_爬虫开发 支持原生JavaScript 开发教程：http://docs.shenjian.io/develop/...
本次是爬取西安房天下上的二手房交易数据，主要面临的困难有： 网页的重定向问题的识别 不完全规则网页的匹配规则书写问题 爬虫效率问题 滑块验证问题 import requests from scrapy.selector...善用try语句 关于网页的重定向问题 在爬取房天下的网页过程中遇到的一个问题是输入网页链接后拿到的html文件中并不是实际我们想要拿到的html文件，主要原因是因为实际访问的页面中还存在一串自动编码:...另外就是需要注意的是这里拿到的url并非链接地址栏显示的url，据我观察链接地址栏的url会在一段时间后失效，具体的机理分析仍有待进一步的深入学习 终稿 经过一番重塑修改，对代码的逻辑进行进一步优化，最后写出了最终版本的房天下二手房交易数据爬取
对于房天下租房信息进行爬取 代码 import re import requests from lxml.html import etree url_xpath = '//dd/p[1]/a[1]/
一、列表页 var configs = { domains: ["fang.com"], scanUrls: [ "http:/...
一直以来,房天下都定位为“技术驱动型”的互联网公司,其对于技术孜孜不倦的追求及技术创新的精准预判,使房天下一直能走在行业创新前沿。 ?...房天下正在运用“新媒体创新思维”结合短视频创作工具为客户提供全方位、多角度的视频形象展示经纪服务。以短视频技术赋能房天下多业务融合升级,推动行业向数字新媒体时代发展。...作为行业头部的房地产家居垂直平台,房天下月均独立访客已达1.2亿,累计注册用户数达1.1亿,每天有1100万精准购房者在线关注,对于视音频技术要求十分苛刻。...“抖房以‘内容为王”覆盖房天下APP房源详情页超级入口,每天有超600万购房者关注。 经纪人可以轻松高清录制视频进行深度编辑。利用转场、特效滤镜等编辑功能360度生动地展示房源及经纪人形象。...这对于房天下的产品及品牌推广也是一个很好的渠道。
逆向目标 目标：房天下账号密码登录 主页：https://passport.fang.com/ 接口：https://passport.fang.com/login.api 逆向参数： Form Data.../usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import re import execjs import requests index_url =
明确了目的以后就该去寻找这些数据的出处，也就是网站，由于太原互联网环境欠发达，所以好多房产APP上都没有太原，有的APP有，但是也只有几十家楼盘，最后在搜索的过程中锁定了房天下。
房天下的股市表现这么神仙，如果财务表现很好，那就真的有鬼了。所以很自然的，2015年之后，房天下可以说就进入了亏损纪元。...如果不是2017年勉强盈利2000多万美元，今年再亏损一年，房天下再不情愿，也要从纽交所退市了。 当然，光看亏损，也看不真切房天下的经营状况到底差到了什么程度。...可以结合费用支出来看，房天下的费用支出大头一直都是“销售管理及行政费用”，2016年之后这部分费用是在大幅度缩减的。 费用开支不断缩减的情况下，房天下的亏损还是这么可怕。...但回顾过往，房天下依然像是这场O2O泡沫的“受害者”。 再次掀起波澜的房多多 当然，要算“受害者”的话，这场O2O泡沫的“受害者”远不止房天下一家，近期向SEC提交招股书的房多多也能算是其中之一。...2014年，房天下开始涉足房产中介业务，链家就立即宣布与房天下决裂，同时开始进行密集的线下房产中介扩张和线上互联网房产布局。
X天下密码加密分析 本次的受害者： aHR0cHM6Ly9wYXNzcG9ydC5mYW5nLmNvbS8= 分析 通过输入错误密码抓包查看加密字段。【图1-1】 ?...XX二手房密码加密分析 本次的受害者： aHR0cDovL2ouZXNmLmxlanUuY29tL3VjZW50ZXIvbG9naW4= 分析 同样使用错误密码测试登陆【图2-1】 ?...图2-4 有没有发现这个加密规律和上面 X天下 的加密非常像，而且还有RSA的加密标志，publickey 连下面的 encryptedString 加密方法都似曾相识【图2-5】？...同时参考 X天下例子的【图1-3】 ? 图2-5 到这里就没有悬念了，直接用上一个例子的代码就可以实现加密，就破案咯。
X天下密码加密分析 本次的受害者： aHR0cHM6Ly9wYXNzcG9ydC5mYW5nLmNvbS8= 分析 通过输入错误密码抓包查看加密字段。...直接检索可以找到下面的结果【图1-4】： 图1-4 很明显的 RSA 加密，同时追进去就看到encryptedString的加密逻辑了，一起扣出来组装一下就得到加密逻辑了【图1-5】： 图1-5 XX二手房密码加密分析...图2-4 有没有发现这个加密规律和上面 X天下 的加密非常像，而且还有RSA的加密标志，publickey 连下面的 encryptedString 加密方法都似曾相识【图2-5】？...同时参考 X天下例子的【图1-3】 图2-5 到这里就没有悬念了，直接用上一个例子的代码就可以实现加密，就破案咯。
所以在程序开发中应该尽量的降低耦合，提高内聚。也就是设计原则中的开闭原则和单一职责原则。
项目：爬取房天下网站全国所有城市的新房和二手房信息 网站url分析 1.获取所有城市url http://www.fang.com/SoufunFamily.htm 例如：http:/.../cq.fang.com/ 2.新房url http://newhouse.sh.fang.com/house/s/ 3.二手房url http://esf.sh.fang.com/...4.北京新房和二手房url规则不同 http://newhouse.fang.com/house/s/ http://esf.fang.com/ 创建项目 scrapy startproject...print("城市：",city) # print("城市链接：",city_url) #下面通过获取的city_url拼接出新房和二手房的...area = scrapy.Field() # 地址 address = scrapy.Field() # 是否在售 sale = scrapy.Field() # 房天下详情页面的
正如儒家经典所阐述：修身--齐家--治国--平天下。里层的势能推展开，走进更广阔的维度。 Python 对象的边界也不只在自身。...这里有一种巧妙的映射关系：对象（身）--函数（家）--模块（国）--包（天下）。个体被纳入到不同的命名空间，并存活在分层的作用域里。（当然，幸运的是，它们并不会受到道德礼法的森严压迫~__~） ?...4、边界内外的边界 暂时把那些不可爱的问题抛开吧，继续说修身齐家治国平天下。 想要把国治理好，就不得不面对更多的国内问题与国际问题。...讲完了这个分家的话题，让我们放开视野，看看天下事。 计算机语言中的包（package）实际是一种目录结构，以文件夹的形式进行封装与组织，内容可涵括各种模块（py 文件）、配置文件、静态资源文件等。...两个包，两个天下，两个宇宙，它们的距离与边界被穿透的方式何其相似！ 我着迷于这种相似结构。在不同的事物中，相似性的出现意味着一种更高维的法则的存在，而在不同的法则中，新的相似性就意味着更抽象的法则。
Python是什么？ Python是一个计算机程序设计语言。也许你听过C++，听过JAVA，那其实Python就是同一类编程语言。...既然Python这么流行，那学习Python的用处呢？采访一下着魔的同事： “Python的人才需求极大，工作需要学习啊！没点Python怎么有底气工（zhǎng）作（gōng）呢（zī）？” ?...“其实Python应用很广泛的，需求非常大，Googel搜索引擎的核心代码使用Python，迪士尼公司的动画制作与生成采用Python，大部分Linux操作系统都内建Python环境，豆瓣网使用Python...Python真是一个“大众性”的IT软件呀~ Python在手，天下我有！...“0基础小白真的可以学会Python吗？” “Python简单易上手，拥有简化人性化的语言。而且Python的通用性使它符合各种开发需求。” “Python相较于其他语言，有什么优势呢？”
房源搜索的应用场景中，我们首先将房源信息按照不同因素（比如有关房型布局、面积分布、外轮廓等）采用机器学习模型生成不同维度的特征向量，每一套房子都会对应一组特征向量，然后根据不同的特征向量在 Milvus...中进行相似性搜索，这里每一组向量搜索的结果都是从不同角度来分析相似房型，最后综合多个向量搜索的结果最终为用户提供推荐的房源类型。...具体实现流程如上图所示，将房源信息相关的特征向量导入 Milvus ，然后在 Milvus 中建立四个不同维度的 collection，包括房型、面积、外轮廓和朝向这些信息，接下来在 Milvus 中做相似性检索...article/details/103740339 https://zilliz.blog.csdn.net/article/details/105304630 ---- 作者介绍： 孙要飞，贝壳找房搜索平台资深工程师
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： I was looking for a house, so I built a web scraper in Python!...： https://towardsdatascience.com/looking-for-a-house-build-a-web-scraper-to-help-you-5ab25badc83e 要找房，...先用Python做个爬虫看看!...尽管这段经历可能会很痛苦，特别是在房地产泡沫即将出现时，我决定将其作为提高Python技能的另一种激励！
姓名：小宇 年龄：25岁 买房难题：工资只有4500，买了房=喝西北风。 B在广州 ? 姓名：小政 年龄：27岁 买房难题：工资1.5w，家里给了首付，付完月供和房租只能喝西北风。...学弟问：刚大学毕业的我，还能买的了房吗？ 小N：你了解一线城市的房价吗？知道价格浮动的规律吗？ 同事问：月收入不过小两万，买房不吃力吧？ 小N：你知道地区的房价差异吗？知道在哪买房性价比高吗？...1 打地基--Python基础情况介绍 （哦吼，保证打好地基，杜绝豆腐渣工程） 2 建柱子--Python核心语法入门 （嗯嗯，柱子很重要，一不小心楼就歪了） 3 砌围墙--Python数据分析 （板砖这么勤劳就是为了砌个好墙...封顶盖--函数与板块的使用 （盖子要盖好，睡觉才有安全感） 5 装门窗--组合数据类型 （门窗要寻觅，装起来才得劲） 6 搞装修--文件操作与异常数据处理 （装修搞得好，入住少烦恼） 7 散气味--Python
说到爬虫，前面也有说过，无非就三个主要的步骤 1、获取目标网页或接口 2、从目标网页或接口中解析并提炼出你要的数据字段 3、数据保存 我们今天就以链家平台上北京地区二手房为例，首先是打开目标网页。
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