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學(xué)びます。

はじめに

素晴らしい不動産投資の機會を探す場合、最近の価格下落が最も重要な指標(biāo)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(jié)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:

1. リクエストを使用した不動産 API との対話の基本について説明します。
2. 特に価格変更クエリに焦點を當(dāng)てて、クエリ パラメーターを使用して結(jié)果をフィルターする方法を?qū)Wびます。
3. 返されたデータを解析し、簡潔な形式で表示します。

要件

• インストール済みPython 3
• ターミナルまたはコマンドラインプロンプト
• Python リクエスト ライブラリの基本を理解している
• API キー (API で必要な場合)

ステップ 1: API を理解する

使用する API は次のデータを返す場合があります:

• プロパティ ID
• タイトルまたはアドレス
• 価格
• 場所
• 過去の価格変化
• その他の関連情報

主要なクエリパラメータ

この API は、結(jié)果のフィルタリングに役立つ複數(shù)の クエリ パラメータ をサポートしています:

ステップ 2: リクエストを作成する

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(diào)整します。

import requests
import json

# 1. 定義端點URL
url = "https://api.stream.estate/documents/properties"

# 2. 創(chuàng)建參數(shù)
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',
    # 關(guān)注價格變化
    'eventPriceVariationFromCreatedAt': '2025-01-01',  # 從年初開始
    'eventPriceVariationMin': '-10',  # 至少下降10%
}

# 3. 使用API密鑰定義標(biāo)頭
headers = {
  'Content-Type': 'application/json',
  'X-API-KEY': '<your_api_key_here>'
}

# 4. 發(fā)出GET請求
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)

# 5. 處理響應(yīng)
if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    print(json.dumps(data, indent=2))
else:
    print(f"請求失敗，狀態(tài)碼為{response.status_code}")

重要なパラメータの説明

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(shè)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(shè)は含まれなくなります?；镜膜?、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(diào)整します。たとえば、-5 と 5 には、±5% 以內(nèi)の価格変動が含まれます。

潛在的な落とし穴と注意事項

1. 認(rèn)証: 常に有効な API キーを使用していることを確認(rèn)してください。一部の API にはレート制限や使用量の割り當(dāng)てもあります。
2. エラー処理: API がダウンしている、またはパラメーターが無効な狀況を処理します。
3. データ検証: API は一部のリストに対して不完全なデータを返す場合があります。欠落しているフィールドがないか常に確認(rèn)してください。
4. 日付形式: fromDate と toDate が API で認(rèn)識される形式 (例: YYYY-MM-DD) であることを確認(rèn)してください。
5. 大規(guī)模なデータセット: API が數(shù)百または數(shù)千のリストを返す場合、ページネーションが必要になる場合があります。ページや制限などのページングパラメータが API ドキュメントに存在するかどうかを確認(rèn)します。

概要

これで、価格が下落した不動産に焦點を當(dāng)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(diào)整してください。このスクリプトを拡張して、結(jié)果を価格で並べ替えたり、高度な分析を統(tǒng)合したり、データを機械學(xué)習(xí)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。隠された寶石が見つかりますように!

さらに読む

• Python はドキュメントをリクエストします
• 不動産データ API の比較
• ストリームエステート API
• 不動産データAPIのポイント

以上がPython で不動産データをスクレイピングして機會を見つけるの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。