概述

前言
統(tǒng)計結果
爬蟲技術分析
爬蟲代碼實現(xiàn)
爬蟲分析實現(xiàn)
后記

前言

最近各大一二線城市的房租都有上漲，究竟整體上漲到什么程度呢?我們也不得而知，于是乎 為了一探究竟，便用 Python 爬取了房某下的深圳的租房數(shù)據(jù)，以下是本次的樣本數(shù)據(jù)：

 

 

樣本數(shù)據(jù)

除去【不限】的數(shù)據(jù)(因為可能會與后面重疊)，總數(shù)據(jù)量為 16971 ，其中后半部分地區(qū)數(shù)據(jù)量偏少，是由于該區(qū)房源確實不足。因此，此次調(diào)查也并非非常準確，權且當個娛樂項目，供大家觀賞。

統(tǒng)計結果

我們且先看統(tǒng)計結果，然后再看技術分析。

深圳房源分布：(按區(qū)劃分)

其中福田與南山的房源分布是最多的。但這兩塊地的房租可是不菲啊。

 

 

房源分布

房租單價：(每月每平方米單價 -- 平均數(shù))

即是 1 平方米 1 個月的價格。方塊越大，代表價格越高。

 

 

房租單價：平方米/月

可以看出福田與南山是獨占鰲頭，分別是 114.874 與 113.483 ，是其他地區(qū)的幾倍。如果租個福田 20 平方的房間：

114.874 x 20 = 2297.48

再來個兩百的水電、物業(yè)：

2297.48 + 200 = 2497.48

我們節(jié)儉一點來算的話，每天早餐 10 塊，中午 25 塊，晚飯 25 塊：

2497.48 + 50 x 30 = 3997.48

是的，僅僅是活下來就需要 3997.48 塊。

隔斷時間下個館子，每個月買些衣服，交通費，談個女朋友，與女朋友出去逛街，妥妥滴加個 3500

3997.48 + 3500 = 7497.48

給爸媽一人一千：

7497.48 + 2000 = 9497.48

月薪一萬妥妥滴，變成了月光族。

房租單價：(每日每平方米單價 -- 平均數(shù))

即是 1 平方米 1 天的價格。

 

 

租房單價：平方米/日

以前在鄉(xiāng)下沒有寸土寸金的感覺，那么可以到北上廣深體驗一下，福田區(qū)每平方米每天需要 3.829 元。[捂臉]

戶型

戶型主要以 3 室 2 廳與 2 室 2 廳為主。與小伙伴抱團租房是最好的選擇了，不然與不認識的人一起合租，可能會發(fā)生一系列讓你不舒服的事情。字體越大，代表戶型數(shù)量越多。

 

 

戶型

 

 

戶型

租房面積統(tǒng)計

其中 30 - 90 平方米的租房占大多數(shù)，如今之計，也只能是幾個小伙伴一起租房，抱團取暖了。

 

 

租房面積統(tǒng)計

租房描述詞云

這是爬取的租房描述，其中字體越大，標識出現(xiàn)的次數(shù)越多。其中【精裝修】占據(jù)了很大的部分，說明長租公寓也占領了很大一部分市場。

 

 

租房描述

爬蟲思路

先爬取房某下深圳各個板塊的數(shù)據(jù)，然后存進 MongoDB 數(shù)據(jù)庫，最后再進行數(shù)據(jù)分析。

 

 

各個板塊

數(shù)據(jù)庫部分數(shù)據(jù)：

 

 

爬蟲技術分析

請求庫：requests

HTML 解析：BeautifulSoup

詞云：wordcloud

數(shù)據(jù)可視化：pyecharts

數(shù)據(jù)庫：MongoDB

數(shù)據(jù)庫連接：pymongo

爬蟲代碼實現(xiàn)

首先右鍵網(wǎng)頁，查看頁面源碼，找出我們要爬取得部分。

 

 

源碼

代碼實現(xiàn)，由于篇幅原因只展示主要代碼：(獲取一個頁面的數(shù)據(jù))

 

 

數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)

數(shù)據(jù)分析：

 

 

數(shù)據(jù)展示：

 

 

后記

最近還真是挺多事情發(fā)生的，房租的暴漲，其實是資本力量進駐了租房市場。自如、蛋殼這些長租公寓，相互抬高房租價格，而且讓客戶簽第三方貸款協(xié)議，前期發(fā)展可能需要一點錢，但是到后期壟斷市場之后，只要住房剛需在，就不會賺不回錢。最后，應對外界條件的變動，我們還是應該提升自己的硬實力，這樣才能提升自己的生存能力。

標簽： 代碼 數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)庫

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