中国土地市场网土地公告公示数据爬取系统

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本系统利用Python爬虫技术，自动化获取中国土地市场网的土地公告公示信息，并存储在Redis数据库中。系统采用分布式爬取策略，提高效率，并考虑了异常处理和反反爬策略。通过分析网页结构，设计了数据模型，实现了公告公示信息的准确提取。系统可用于研究土地市场动态，并为数据分析和可视化提供支持。1. Python爬虫技术介绍...

Zeldovich Yakov

1237人浏览 · 2024-08-26 09:35:50

Zeldovich Yakov · 2024-08-26 09:35:50 发布

本文还有配套的精品资源，点击获取 menu-r.4af5f7ec.gif

简介：本系统利用Python爬虫技术，自动化获取中国土地市场网的土地公告公示信息，并存储在Redis数据库中。系统采用分布式爬取策略，提高效率，并考虑了异常处理和反反爬策略。通过分析网页结构，设计了数据模型，实现了公告公示信息的准确提取。系统可用于研究土地市场动态，并为数据分析和可视化提供支持。

1. Python爬虫技术介绍

1.1 爬虫技术概述

爬虫技术，又称网络爬虫或网络蜘蛛，是一种通过自动化的方式从互联网上获取信息的工具。其基本原理是模拟浏览器发送请求，获取网页源码，解析源码提取所需信息。爬虫技术广泛应用于数据采集、搜索引擎、市场分析等领域。

2. 中国土地市场网公告公示信息分析

2.1 中国土地市场网概述

中国土地市场网（以下简称“土地网”）是经国务院批准，由国土资源部主办的全国性土地交易信息平台。土地网汇聚了全国各级土地交易机构的土地出让、转让、租赁等信息，为土地交易双方提供信息服务。

2.2 公告公示信息结构分析

土地网的公告公示信息主要包括土地出让、转让、租赁等类型的公告和公示信息。这些信息通常包含以下内容：

基本信息： 公告或公示的标题、发布时间、发布单位等。
土地信息： 土地的坐落、面积、用途、规划指标等。
交易信息： 交易方式、交易价格、竞买人或受让人等。
其他信息： 与土地交易相关的其他信息，如土地权属、抵押情况等。

2.3 数据清洗和预处理

在对土地网的公告公示信息进行分析之前，需要对数据进行清洗和预处理。数据清洗和预处理主要包括以下步骤：

数据清洗： 去除数据中的重复记录、无效记录和异常值。
数据标准化： 将数据中的不同格式和单位标准化，便于后续分析。
数据转换： 将数据转换为适合分析的格式，如将文本数据转换为数值数据。

2.3.1 数据清洗

数据清洗主要包括以下步骤：

去除重复记录： 通过比较公告或公示的标题、发布时间和发布单位等字段，去除重复的记录。
去除无效记录： 去除缺少基本信息或土地信息的记录。
去除异常值： 去除土地面积、交易价格等字段中的异常值。

2.3.2 数据标准化

数据标准化主要包括以下步骤：

日期格式标准化： 将不同的日期格式转换为统一的格式，如“yyyy-MM-dd”。
面积单位标准化： 将不同的面积单位转换为统一的单位，如“平方米”。
交易方式标准化： 将不同的交易方式转换为统一的分类，如“出让”、“转让”、“租赁”。

2.3.3 数据转换

数据转换主要包括以下步骤：

文本数据转换为数值数据： 将土地面积、交易价格等文本数据转换为数值数据。
地理坐标转换： 将土地坐落中的地理坐标转换为经纬度坐标。

3. HTML解析规则设计

3.1 HTML解析原理

HTML解析是将HTML文档转换为结构化数据的过程。它涉及识别和提取文档中的元素、属性和内容。HTML解析器使用一组规则来指导解析过程，这些规则基于HTML规范。

解析过程通常包括以下步骤：

令牌化： 将HTML文档分解为称为令牌的较小单元。
词法分析： 将令牌分类为不同的类型，例如元素、属性和文本。
语法分析： 根据HTML语法规则构建文档的树状结构。
语义分析： 为文档元素分配语义含义。

3.2 公告公示信息HTML结构分析

中国土地市场网公告公示信息页面具有以下HTML结构：

<div class="content">
  <h1>公告公示</h1>
  <div class="list">
    <ul>
      <li>
        <a href="detail.html">公告标题</a>
        <span>发布时间</span>
      </li>
      ...
    </ul>
  </div>
</div>

主要元素：

<div class="content"> ：包含公告公示信息的容器。
<h1> ：公告公示标题。
<div class="list"> ：包含公告公示列表的容器。
<ul> ：公告公示列表。
<li> ：单个公告公示。
<a> ：公告公示标题链接。
<span> ：公告公示发布时间。

3.3 HTML解析规则制定

根据HTML结构分析，制定以下HTML解析规则：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def parse_html(url):
  response = requests.get(url)
  soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

  # 提取公告公示标题和发布时间
  announcements = []
  for li in soup.select('div.list ul li'):
    title = li.select_one('a').text
    date = li.select_one('span').text
    announcements.append({
      'title': title,
      'date': date
    })

  return announcements

规则说明：

使用BeautifulSoup解析HTML文档。
提取 <div class="list"> 中的 <li> 元素。
提取 <li> 中的公告公示标题和发布时间。
将提取的数据存储在字典中。
返回公告公示列表。

4. Redis数据存储模型设计

4.1 Redis概述

Redis是一个开源的、内存中的、键值对数据库，它以其高性能和可扩展性而闻名。Redis支持多种数据结构，包括字符串、哈希、列表、集合和有序集合。它还提供各种命令，用于操作这些数据结构。

4.2 公告公示信息数据结构设计

公告公示信息的数据结构设计需要考虑以下因素：

数据的结构化程度：公告公示信息包含大量结构化的数据，例如土地位置、土地面积、土地用途等。
数据的查询需求：需要支持根据土地位置、土地面积、土地用途等条件进行快速查询。
数据的更新频率：公告公示信息更新频繁，需要支持高效的插入和更新操作。

基于这些考虑，我们设计了以下数据结构：

土地信息哈希表： 存储土地的基本信息，例如土地位置、土地面积、土地用途等。
土地公告列表： 存储与土地相关的公告信息，例如公告标题、公告内容、公告时间等。
土地公示列表： 存储与土地相关的公示信息，例如公示标题、公示内容、公示时间等。

4.3 数据存储和查询策略

数据存储策略

土地信息哈希表： 使用哈希表存储土地信息，以土地位置为键，土地信息为值。
土地公告列表： 使用列表存储土地公告信息，以土地位置为键，公告信息列表为值。
土地公示列表： 使用列表存储土地公示信息，以土地位置为键，公示信息列表为值。

查询策略

根据土地位置查询： 使用哈希表直接获取土地信息。
根据土地位置查询公告信息： 使用列表获取土地公告信息列表，然后遍历列表查找符合条件的公告信息。
根据土地位置查询公示信息： 使用列表获取土地公示信息列表，然后遍历列表查找符合条件的公示信息。

代码示例

# 存储土地信息
redis.hset("land:123456", "location", "北京市朝阳区")
redis.hset("land:123456", "area", "10000平方米")
redis.hset("land:123456", "usage", "住宅用地")

# 存储土地公告
redis.lpush("land:123456:announcements", "公告标题1")
redis.lpush("land:123456:announcements", "公告标题2")

# 存储土地公示
redis.lpush("land:123456:notices", "公示标题1")
redis.lpush("land:123456:notices", "公示标题2")

# 根据土地位置查询土地信息
land_info = redis.hgetall("land:123456")

# 根据土地位置查询公告信息
announcements = redis.lrange("land:123456:announcements", 0, -1)

# 根据土地位置查询公示信息
notices = redis.lrange("land:123456:notices", 0, -1)