Автоматизация сбора данных с веб-сайтов об аренде недвижимости

АННОТАЦИЯ 2
ВВЕДЕНИЕ 8
1 ТЕОРИТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 11
1.1 Анализ предметной области 12
1.2 Анализ сайтов недвижимости 19
1.3 Обзор аналогов 20
1.4 Средства разработки 24
2 ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПРИЛОЖЕНИЯ 32
2.1 Определение требований к проектируемому приложению 32
2.2 Алгоритмы решения задач 34
2.3 Проектирование интерфейса приложения 35
2.1 Проектирование базы данных приложения 37
3 РЕАЛИЗАЦИЯ ПРИЛОЖЕНИЯ 39
3.1 Компоненты и структура проекта 39
3.2 Реализация базы данных 39
3.3 Используемый сервер 40
3.4 Реализация CRUD-функции 40
3.5 Реализация кода парсера 41
3.6 Алгоритм работы парсера 45
3.7 Методы парсинга данных 47
3.9 Парсинг с помощью HTTP-запросов 48
3.10 Интерфейс парсера 49
4 ТЕСТИРОВАНИЕ 53
4.1 UI-тестирование, тестирование производительности 53
4.2 Функциональное тестирование 53
4.3 Интерфейс парсера 53
4.4 Анализ результатов и выводы 53
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 54
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 55
ПРИЛОЖЕНИЕ А. Код программы 57
ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Код тест-юнитов 57

Купить

Актуальность темы. В настоящее время основным источником информации является интернет, предоставляющий огромное количество ссылок на различные сайты, содержащие текстовые документы. В связи с этим основной трудностью для пользователя становится отбор нужной информации, предполагающий ее первичный анализ. С этой задачей помогают справиться специальные программы — парсеры, использующие методы синтаксического анализа для автоматизированного синтаксического и лексического анализа текстовых документов (парсинга) [1]. За последние двадцать лет способы, которыми мы делимся, собираем и показываем информацию в Интернете, сильно изменились. Компании, государственные учреждения и люди предоставляют все виды информации, а новые способы общения позволяют получать огромные объемы данных о том, как действуют люди. То, что когда-то являлось основной проблемой социальных ресурсов - нехватка и недоступность данных наблюдений быстрым темпом превращается в пресыщение данных. Такой процесс не обходится без проблем. К примеру, привычные методы сбора и анализа данных зачастую становится недостаточно для преодоления крупных массивов данных. В следствие чего появилась необходимость в инструменте, который будет способен автоматически анализировать большие объемы данных [2].
Актуальность разработки инструмента, который будет способен автоматически собирать данные с веб-сайтов об аренде велика в современном мире, ведь информация является одним из самых важных ресурсов.
Использование подобного инструмента для сбора данных с веб-сайтов имеет следующие преимущества:
1 Экономия времени и ресурсов. Разрабатываемое приложение позволит собирать и обрабатывать данных с множества источников одновременно, что значительно сокращает время на проведение анализа объявлений.
2 Высокая точность. Приложение предотвращает появление ошибок,
которые могут возникнуть в процессе ручного сбора информации. Алгоритмы являются более надежным способом сбора и обработки информации.
3 Обновление данных. Автоматизированные методы могут автоматически обновлять данные с веб-сайтов недвижимости, что позволяет всегда иметь актуальную информацию о рынке.
4 Аналитика. Автоматизация позволяет проводить анализ данных и выявлять тенденции на рынке, что помогает с принятием решений и выявлении перспективных объектов для инвестиций.
5 Масштабируемость. Также приложение позволяет обрабатывать большие объемы данных.
Получение информации о рынке недвижимости является важным для многих отраслей, таких как строительство, банковское дело, аналитика, и других. Сбор данных вручную - трудоемкий процесс, в то время как автоматизированный инструмент значительно ускорит этот процесс и улучшит качество данных.
Использование языка программирования Python для создания такого инструмента является логичным выбором, поскольку в Python есть множество библиотек и инструментов для работы с веб-сайтами и обработки данных. Операционная система Windows также широко распространена среди пользователей, что делает ваш инструмент доступным большему количеству людей.
Этот инструмент будет актуален не только для профессионалов в сфере недвижимости, но и для всех, кому нужны актуальные данные о рынке недвижимости для принятия важных решений. Такой инструмент может значительно упростить жизнь людей и помочь им быть в курсе последних изменений на рынке.
Таким образом, разработка инструмента для автоматического сбора данных о недвижимости с веб-сайтов с использованием языка Python в операционной системе Windows чрезвычайно важна
Целью данной работы является анализ существующих решений и тенденций в разработке аналогичного программного обеспечения, а также 5
разработка приложения, способного собирать и анализировать данные с веб - ресурсов для предоставления обработанной информации о списках недвижимости.
Для достижения цели работы необходимо решить следующие задачи:
1 Проанализировать существующие методы сбора данных о недвижимости с веб-сайтов;
2 Изучить особенности работы с языком программирования Python и его библиотеками для веб-скрейпинга;
3 Создать программную структуру для автоматического сбора данных о недвижимости с веб-сайтов;
4 Написать скрипт на Python, который автоматически собирает данные о недвижимости;
5 Протестируйте работу разработанного инструмента на различных веб¬сайтах с объявлениями о продаже недвижимости;
6 Оцените эффективность и точность сбора данных с помощью разработанного инструмента.

Купить