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房地产是促进我国经济持续增长的基础性、主导性产业，二手房市场是我国房地产市场不可或缺的组成部分。由于二手房的特殊性，目前市场上实时监测二手房市场房价涨幅的情况较少，影响二手房价的因素错综复杂，价格并非呈传统的线性变化。 本项目利用Python实现某一城市二手房相关信息的爬取，并对爬取的原始数据进行数据清洗，存储到数据库中，通过 flask 搭建后台，分析影响二手房房价的各类因素，并构建递归决策树模型，实现房价预测建模。

核心算法代码分享如下：

def get_house_info(house_link):
    """获取房屋的信息"""
    headers = {
        'accept': '*/*',
        'accept-encoding': 'gzip, deflate, br',
        'accept-language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8',
        'cookie': 'Your cookie',
        'referer': house_link,
        'sec-fetch-dest': 'empty',
        'sec-fetch-mode': 'cors',
        'sec-fetch-site': 'same-origin',
        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.116 Safari/537.36'
    }
 
    response = requests.get(house_link, headers=headers)
    response.encoding = 'utf8'
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    
    省略其他代码
    
    total_price = soup.select('span.maininfo-price-num')[0]
    total_price = total_price.text.strip()
    house_info['总价'] = total_price
    
 
    。。。。。。
 
    
    tags = soup.select('div.maininfo-tags')[0].text
    if '电梯' in tags:
        house_info['配套电梯'] = '有'
    
    # 所属区域
    for line in soup.select('div.maininfo-community-item'):
        text = line.text.strip()
        if '所属区域' in text:
            house_info['所在位置'] = text.split(' ')[1].split('\xa0')[0]
            
    return house_info