In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie die Anforderungsbibliothek von Python verwenden, um Immobiliendaten aus einer API zu extrahieren. Au?erdem erfahren Sie, wie Sie Filter anwenden, um potenziell günstige Immobilien zu finden, deren Preise kürzlich gesenkt wurden.

Einführung

Bei der Suche nach tollen Immobilieninvestitionsm?glichkeiten sind die jüngsten Preissenkungen oft einer der wichtigsten Indikatoren. Ein Tool, das diese Eigenschaften schnell anzeigt, kann viel Zeit sparen und Ihnen einen Vorsprung verschaffen, bevor es jemand anderes bemerkt!

In diesem Artikel werden wir:

1. Besprechen Sie die Grundlagen der Interaktion mit der Immobilien-API mithilfe von Anfragen.
2. Erfahren Sie, wie Sie Abfrageparameter zum Filtern von Ergebnissen verwenden – insbesondere mit Schwerpunkt auf Preis?nderungsabfragen.
3. Analysieren und zeigen Sie zurückgegebene Daten in einem pr?gnanten Format an.

Anforderungen

• InstalliertPython 3
• Terminal- oder Befehlszeilen-Eingabeaufforderung
• Vertraut mit den Grundlagen der Python-Anforderungsbibliothek
• API-Schlüssel (falls von der API erforderlich)

Schritt 1: Verstehen Sie die API

Die von uns verwendete API gibt m?glicherweise die folgenden Daten zurück:

• Objekt-ID
• Titel oder Adresse
• Preis
• Standort
• Historische Preis?nderungen
• Andere verwandte Informationen

Wichtige Abfrageparameter

Diese API unterstützt mehrere Abfrageparameter , die uns beim Filtern von Ergebnissen helfen:

Schritt 2: Anfrage erstellen

Das Folgende ist ein Beispielskript zum Abfragen eines Endpunkts mithilfe der Anforderungsbibliothek von Python. Passen Sie Parameter und Header nach Bedarf an, insbesondere wenn X-API-KEY erforderlich ist.

import requests
import json

# 1. 定義端點(diǎn)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(jià)格變化
    'eventPriceVariationFromCreatedAt': '2025-01-01',  # 從年初開(kāi)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(qǐng)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(qǐng)求失敗，狀態(tài)碼為{response.status_code}")

Wichtige Parameterbeschreibung

eventPriceVariationMin = '-10'

Das bedeutet, dass Sie einen Preisverfall von mindestens 10 % erwarten.

eventPriceVariationMax = '0'

Wenn Sie diesen Wert auf 0 setzen, stellen Sie sicher, dass Sie keine Objekte einbeziehen, bei denen Preiserh?hungen oder ?nderungen über 0 % stattgefunden haben. Im Wesentlichen erfassen Sie negative oder Nullver?nderungen.

? Tipp: Passen Sie die Min/Max-Werte an Ihre Strategie an. Beispielsweise würden -5 und 5 Preis?nderungen innerhalb von ±5 % umfassen.

M?gliche Fallstricke und Vorsichtsma?nahmen

1. Authentifizierung: Stellen Sie immer sicher, dass Sie einen gültigen API-Schlüssel verwenden. Für einige APIs gelten au?erdem Ratenbegrenzungen oder Nutzungskontingente.
2. Fehlerbehandlung: Behandeln Sie Situationen, in denen die API ausgefallen ist oder Parameter ungültig sind.
3. Datenvalidierung: Die API gibt für einige Listen m?glicherweise unvollst?ndige Daten zurück. überprüfen Sie immer, ob Felder fehlen.
4. Datumsformat: Stellen Sie sicher, dass Ihr fromDate und toDate in einem von der API erkannten Format vorliegen (z. B. JJJJ-MM-TT).
5. Gro?e Datens?tze: Wenn die API Hunderte oder Tausende von Listen zurückgibt, ist m?glicherweise eine Paginierung erforderlich. Prüfen Sie, ob Paging-Parameter wie Seite oder Limit im API-Dokument vorhanden sind.

Zusammenfassung

Jetzt verfügen Sie über ein einfaches Python-Skript, um Immobiliendaten zu crawlen und sich dabei auf Immobilien mit gesunkenen Preisen zu konzentrieren. Diese Methode kann sehr wirkungsvoll sein, wenn Sie in Immobilien investieren oder einfach nur Markttrends verfolgen m?chten.

Bitte passen Sie wie immer die Parameter an Ihre spezifischen Bedürfnisse an. Sie k?nnen dieses Skript erweitern, um Ergebnisse nach Preis zu sortieren, erweiterte Analysen zu integrieren und sogar Daten in ein Modell für maschinelles Lernen einzubinden, um tiefere Einblicke zu erhalten.

Viel Spa? beim Jagen und m?gest du versteckte Sch?tze finden!

Weiterführende Literatur

• Python fordert Dokumentation an
• Immobiliendaten-API-Vergleich
• Stream Estate API
• Wichtige Punkte der Immobiliendaten-API

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDurchsuchen Sie Immobiliendaten mit Python, um M?glichkeiten zu finden. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!