标题“58和赶集网以及房天下网的房源更新监控同城”主要涉及的是网络房产信息平台的实时数据监控技术，特别是针对58同城、赶集网和房天下这三个知名平台的房源信息变动的监测。在当前的房地产市场中，及时获取房源信息更新对于购房者、租赁者以及房产中介来说至关重要，因此房源更新监控系统应运而生。 描述中的“58和赶集网以及房天下网的房源更新监控同城”进一步强调了这一系统是针对这三个网站在同一个城市内的房源信息进行监控，这通常涉及到对大量网页的抓取、解析和分析，以确保用户能够第一时间了解到最新的房源动态。 标签“房源更新”是核心关键词，意味着系统需要有能力识别并追踪房源信息的变化，包括但不限于房价调整、房屋状态（如已售、出租、待售等）的改变，以及房源描述、图片等的更新。 在这个场景中，文件名“58同城和赶集网以及房天下网的房源更新监控.docx”可能是一个详细报告，包含了系统的实现方法、功能特性以及使用案例。而“SiteMonitor6.6.rar”则可能是一个软件压缩包，其中包含了一个名为“SiteMonitor”的工具，该工具可能用于自动监控指定网站的页面更新，包括58同城、赶集网和房天下这三个房产信息平台。 房源更新监控系统通常会使用以下技术： 1. **网页爬虫**：通过编写特定的爬虫程序，定时访问房源网站，抓取页面上的房源信息。 2. **HTML解析**：利用HTML解析库，如BeautifulSoup或Jsoup，提取出关键的房源数据。 3. **数据存储**：抓取的数据需要存储，一般会使用数据库如MySQL或NoSQL数据库如MongoDB。 4. **版本对比**：对每次抓取的数据进行版本对比，找出新增、修改或删除的房源。 5. **实时推送**：一旦发现房源更新，立即通过邮件、短信或者APP推送通知用户。 6. **地理定位**：通过IP定位或用户设置，实现同城房源的精准筛选和推送。 为了实现高效和准确的监控，系统需要处理各种挑战，例如反爬虫策略、动态加载的内容、以及网页结构的频繁变动。同时，还需要遵守各网站的使用协议，尊重数据隐私，并确保操作的合法性。 房源更新监控系统是一种结合了网络技术、数据分析和用户服务的综合性应用，它帮助用户节省时间，提高找房效率，也为房产市场的研究提供了实时数据支持。通过深入理解这些技术，我们可以更好地构建和优化房源监控工具，满足市场的需求。

爬虫技术

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利用训练的模型对测试数据进行预测，将预测结果保存下来。

Python爬取房天下武汉房价，适用于全国各大城市

小白入手python爬取房天下数据，初识爬虫，加深对python的理解，上手更快。

使用特征处理后的数据训练机器学习算法得到训练后的模型，然后将模型保存下来，用于以后的房价预测。

基于scrapy的房天下房价的爬取与分析.rar

使用scrapy框架 对房天下的房源信息进行爬取数据 存储到mysql数据库和csv文件中。 主要对全国城市页面、新房页面、二手房页面、租房页面、商铺出租页面、商铺出售页面、我的收藏页面的数据进行爬取，实现模拟登录、反爬虫、去重，数据存储于数据库和cvs文件中。

使用scrapy框架 对房天下的房源信息进行爬取数据 存储到mysql数据库和csv文件中。 主要对全国城市页面、新房页面、二手房页面、租房页面、商铺出租页面、商铺出售页面、我的收藏页面的数据进行爬取，实现模拟登录、反爬虫、去重，数据存储于数据库和cvs文件中。