このチュートリアルでは、Python のリクエスト ライブラリを使用して API から不動産データを収集する方法を説明します。また、フィルターを適用して、最近値下げされたお買い得の可能性のある物件を取得する方法も学びます。
素晴らしい不動産投資の機会を探す場合、最近の価格下落が最も重要な指標の 1 つとなることがよくあります。これらのプロパティをすばやく表示するツールがあれば、時間を大幅に節約でき、他の人に気付かれる前に有利なスタートを切ることができる場合があります。
この記事では次のことを行います:
使用する API は次のデータを返す場合があります:
この API は、結果のフィルタリングに役立つ複数の クエリ パラメータ をサポートしています:
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)。 |
以下は、Python のリクエスト ライブラリを使用してエンドポイントをクエリするためのスクリプトの例です。特に X-API-KEY が必要な場合は、必要に応じてパラメータとヘッダーを調整します。
<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>
eventPricevariationMin = '-10'
これは、少なくとも 10% の値下げを検討していることを意味します。
eventPricevariationMax = '0'
これを 0 に設定すると、価格上昇または 0% を超える変更が発生した宿泊施設は含まれなくなります。基本的に、マイナスまたはゼロの変化を捕捉します。
? ヒント: 戦略に合わせて最小値/最大値を調整します。たとえば、-5 と 5 には、±5% 以内の価格変動が含まれます。
これで、価格が下落した不動産に焦点を当てて、不動産データをクロールするための基本的な Python スクリプトが完成しました。この方法は、不動産に投資したい場合、または単に市場動向を追跡したい場合に非常に強力です。
いつものように、パラメータを特定のニーズに合わせて調整してください。このスクリプトを拡張して、結果を価格で並べ替えたり、高度な分析を統合したり、データを機械学習モデルに組み込んでより深い洞察を得ることができます。
狩猟を楽しんでください。隠された宝石が見つかりますように!
以上がPython で不動産データをスクレイピングして機会を見つけるの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。