Durchsuchen Sie Immobiliendaten mit Python, um Möglichkeiten zu finden

In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie die Anforderungsbibliothek von Python verwenden, um Immobiliendaten aus einer API zu extrahieren. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Filter anwenden, um potenziell günstige Immobilien zu finden, deren Preise kürzlich gesenkt wurden.

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Einführung

Bei der Suche nach tollen Immobilieninvestitionsmöglichkeiten sind die jüngsten Preissenkungen oft einer der wichtigsten Indikatoren. Ein Tool, das diese Eigenschaften schnell anzeigt, kann viel Zeit sparen und Ihnen einen Vorsprung verschaffen, bevor es jemand anderes bemerkt!

In diesem Artikel werden wir:

1. Besprechen Sie die Grundlagen der Interaktion mit der Immobilien-API mithilfe von Anfragen.
2. Erfahren Sie, wie Sie Abfrageparameter zum Filtern von Ergebnissen verwenden – insbesondere mit Schwerpunkt auf Preisänderungsabfragen.
3. Analysieren und zeigen Sie zurückgegebene Daten in einem prägnanten Format an.

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Anforderungen

• InstalliertPython 3
• Terminal- oder Befehlszeilen-Eingabeaufforderung
• Vertraut mit den Grundlagen der Python-Anforderungsbibliothek
• API-Schlüssel (falls von der API erforderlich)

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Schritt 1: Verstehen Sie die API

Die von uns verwendete API gibt möglicherweise die folgenden Daten zurück:

• Objekt-ID
• Titel oder Adresse
• Preis
• Standort
• Historische Preisänderungen
• Andere verwandte Informationen

Wichtige Abfrageparameter

Diese API unterstützt mehrere Abfrageparameter , die uns beim Filtern von Ergebnissen helfen:

参数	类型	描述
**includedDepartments[]**	数组	按部门过滤。示例：departments/77
**fromDate**	日期	仅检索在此日期之后列出（或更新）的房产。
**propertyTypes[]**	数组	按房产类型过滤。示例：0代表公寓，1代表房屋，等等。
**transactionType**	字符串	0代表出售，1代表出租，等等。
**withCoherentPrice**	布尔值	仅检索价格与市场价格一致的房产。
**budgetMin**	数字	最低预算阈值。
**budgetMax**	数字	最高预算阈值。
**eventPriceVariationFromCreatedAt**	日期	创建价格类型事件的日期——包含在内。
**eventPriceVariationMin**	数字	价格变化的最小百分比（负数或正数）。

Wir werden dem Parameter **eventPriceVariation** besondere Aufmerksamkeit widmen, um Immobilien zu finden, deren Preis gesunken ist.

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Schritt 2: Anfrage erstellen

Das Folgende ist ein Beispielskript zum Abfragen eines Endpunkts mithilfe der Anforderungsbibliothek von Python. Passen Sie Parameter und Header nach Bedarf an, insbesondere wenn X-API-KEY erforderlich ist.

<code class="language-python">import requests
import json

# 1. 定义端点URL
url = "https://api.stream.estate/documents/properties"

# 2. 创建参数
params = {
    'includedDepartments[]': 'departments/77',
    'fromDate': '2025-01-10',
    'propertyTypes[]': '1',    # 1可能代表“公寓”
    'transactionType': '0',    # 0可能代表“出售”
    'withCoherentPrice': 'true',
    'budgetMin': '100000',
    'budgetMax': '500000',
    # 关注价格变化
    'eventPriceVariationFromCreatedAt': '2025-01-01',  # 从年初开始
    'eventPriceVariationMin': '-10',  # 至少下降10%
}

# 3. 使用API密钥定义标头
headers = {
  'Content-Type': 'application/json',
  'X-API-KEY': '<your_api_key_here>'
}

# 4. 发出GET请求
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)

# 5. 处理响应
if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    print(json.dumps(data, indent=2))
else:
    print(f"请求失败，状态码为{response.status_code}")</code>

Wichtige Parameterbeschreibung

eventPriceVariationMin = '-10'

Das bedeutet, dass Sie einen Preisverfall von mindestens 10 % erwarten.

eventPriceVariationMax = '0'

Wenn Sie diesen Wert auf 0 setzen, stellen Sie sicher, dass Sie keine Objekte einbeziehen, bei denen Preiserhöhungen oder Änderungen über 0 % stattgefunden haben. Im Wesentlichen erfassen Sie negative oder Nullveränderungen.

? Tipp: Passen Sie die Min/Max-Werte an Ihre Strategie an. Beispielsweise würden -5 und 5 Preisänderungen innerhalb von ±5 % umfassen.

Mögliche Fallstricke und Vorsichtsmaßnahmen

1. Authentifizierung: Stellen Sie immer sicher, dass Sie einen gültigen API-Schlüssel verwenden. Für einige APIs gelten außerdem Ratenbegrenzungen oder Nutzungskontingente.
2. Fehlerbehandlung: Behandeln Sie Situationen, in denen die API ausgefallen ist oder Parameter ungültig sind.
3. Datenvalidierung: Die API gibt für einige Listen möglicherweise unvollständige Daten zurück. Überprüfen Sie immer, ob Felder fehlen.
4. Datumsformat: Stellen Sie sicher, dass Ihr fromDate und toDate in einem von der API erkannten Format vorliegen (z. B. JJJJ-MM-TT).
5. Große Datensätze: Wenn die API Hunderte oder Tausende von Listen zurückgibt, ist möglicherweise eine Paginierung erforderlich. Prüfen Sie, ob Paging-Parameter wie Seite oder Limit im API-Dokument vorhanden sind.

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Zusammenfassung

Jetzt verfügen Sie über ein einfaches Python-Skript, um Immobiliendaten zu crawlen und sich dabei auf Immobilien mit gesunkenen Preisen zu konzentrieren. Diese Methode kann sehr wirkungsvoll sein, wenn Sie in Immobilien investieren oder einfach nur Markttrends verfolgen möchten.

Bitte passen Sie wie immer die Parameter an Ihre spezifischen Bedürfnisse an. Sie können dieses Skript erweitern, um Ergebnisse nach Preis zu sortieren, erweiterte Analysen zu integrieren und sogar Daten in ein Modell für maschinelles Lernen einzubinden, um tiefere Einblicke zu erhalten.

Viel Spaß beim Jagen und mögest du versteckte Schätze finden!

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Weiterführende Literatur

• Python fordert Dokumentation an
• Immobiliendaten-API-Vergleich
• Stream Estate API
• Wichtige Punkte der Immobiliendaten-API

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDurchsuchen Sie Immobiliendaten mit Python, um Möglichkeiten zu finden. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!