房天下房屋信息数据收集产品系统

背景痛点：
二手房市场信息碎片化严重，人工搜集耗时费力且时效性差，加之平台反爬严格，获取真实数据门槛极高。

应用场景：
- 房产中介：批量构建房源库，快速挖掘潜在业主，提升拓客效率。
- 投资者：全城监控价格波动，通过数据比对精准捕捉低价“笋盘”。
- 分析师：获取底层交易数据，辅助撰写市场研究报告。
价值收益：
本系统将数小时的人工工作缩短至分钟级，效率提升超 98%。通过自动化、标准化的数据采集，打破信息壁垒，为房产交易与投资决策提供强有力的数据支撑。

本系统专为自动化采集房天下二手房数据设计，旨在解决人工搜集效率低的问题。

核心功能：
- 深度采集：自动遍历前100页，精准提取标题、价格、户型、楼层、联系人等10+项核心字段。
- 强力反爬：集成 TLS 指纹模拟 (`curl_cffi`) 与动态 User-Agent 技术，有效绕过验证码与封禁，模拟真实用户行为。
- 自动交付：内置数据清洗与去重算法，运行结束后直接输出标准 Excel 报表，支持命令行灵活配置抓取页数。

特点：全流程自动化、数据准确率>95%、开箱即用，是房产数据分析的高效工具。

本项目采用 Python 开发，基于模块化 ETL 架构设计，确保高效与稳定。

技术栈：
- 采集层：核心使用 `curl_cffi` 模拟 Chrome 浏览器 TLS 指纹，配合 `fake-useragent` 实现高匿请求，彻底解决反爬难题。
- 解析层：基于 `lxml` (XPath) 引擎，从复杂 HTML 中快速提取字段，内置容错机制。
- 数据层：利用 `pandas` 进行数据清洗、结构化与去重，通过 `openpyxl` 导出 Excel。

部署简便：支持 Windows/Linux 跨平台运行，依赖少，通过 `requirements.txt` 一键安装。内置日志监控模块，适合个人研究或企业定时任务部署。

注：该程序为定向爬取，如果要更改爬取地区的要在程序里面找UIL自行更改对应网址