使用 Python 抓取房地产数据来寻找机会

本教程将探讨如何使用Python的requests库从API抓取房地产数据。我们还将学习如何应用过滤器来检索最近降价的潜在廉价房产。

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引言

寻找绝佳房地产投资机会时，近期降价往往是最重要的指标之一。拥有一个能快速显示这些房产的工具可以节省大量时间，并可能帮助您在其他人注意到之前抢占先机！

在本篇文章中，我们将：

1. 讨论使用requests与房地产API交互的基础知识。
2. 学习如何使用查询参数过滤结果——尤其关注价格变化查询。
3. 以简洁的格式解析和显示返回的数据。

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需求

• 已安装Python 3
• 终端或命令行提示符
• 熟悉Python requests库的基础知识
• API密钥（如果API需要）

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步骤1：了解API

我们使用的API可能会返回以下数据：

• 房产ID
• 标题或地址
• 价格
• 位置
• 历史价格变化
• 其他相关信息

关键查询参数

此API支持多个帮助我们过滤结果的查询参数：

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）。

我们将特别关注**eventPriceVariation**参数来**查找价格下降的房产**。

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步骤2：创建请求

以下是使用Python的requests库查询端点的示例脚本。根据需要调整参数和标头，尤其是在需要X-API-KEY的情况下。

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}")

重要参数说明

eventPriceVariationMin = '-10'

这意味着您正在寻找至少下降10%的价格。

eventPriceVariationMax = '0'

将其设置为0可确保您不包含价格上涨或任何高于0%的变化的房产。从本质上讲，您捕获的是负变化或零变化。

? 提示：调整最小/最大值以适应您的策略。例如，-5和5将包括±5%范围内的价格变化。

潜在陷阱与注意事项

1. 身份验证: 始终确保您使用有效的API密钥。某些API还具有速率限制或使用配额。
2. 错误处理: 处理API停机或参数无效的情况。
3. 数据验证: API可能返回某些列表的非完整数据。始终检查是否存在缺失字段。
4. 日期格式: 确保您的fromDate和toDate采用API识别的格式（例如，YYYY-MM-DD）。
5. 大型数据集: 如果API返回数百或数千个列表，则可能需要分页。检查API文档中是否存在page或limit等分页参数。

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总结

现在，您拥有一个基本的Python脚本来抓取房地产数据，重点关注价格下降的房产。如果您想投资房地产，或者只是想跟踪市场趋势，这种方法可能非常强大。

与以往一样，请根据您的具体需求调整参数。您可以扩展此脚本以按价格排序结果、集成高级分析，甚至将数据插入机器学习模型以获得更深入的见解。

祝您抓取愉快，愿您找到隐藏的宝石！

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进一步阅读

• Python Requests文档
• 房地产数据API比较
• Stream Estate API
• 房地产数据API的要点

以上是使用 Python 抓取房地产数据来寻找机会的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！