1. 首页
  2. TensorFlowNews

用Python告诉你深圳房租有多高

点击上方“磐创AI”,选择“置顶公众号”

精品文章,第一时间送达

用Python告诉你深圳房租有多高

作者:zone7

转载自:zone7,未经允许不得二次转载


阅读本文大约需要 15 分钟

概述

  • 前言

  • 统计结果

  • 爬虫技术分析

  • 爬虫代码实现

  • 爬虫分析实现

  • 后记

前言

最近各大一二线城市的房租都有上涨,究竟整体上涨到什么程度呢?我们也不得而知,于是乎 zone 为了一探究竟,便用 Python 爬取了房某下的深圳的租房数据,以下是本次的样本数据:

用Python告诉你深圳房租有多高
样本数据


除去【不限】的数据(因为可能会与后面重叠),总样本数据量为 16971 条,其中后半部分地区数据量偏少,是由于该区房源确实不足。因此,此次调查也并非非常准确,权且当个娱乐项目,供大家观赏。

统计结果

我们且先看统计结果,然后再看技术分析。
深圳房源分布:(按区划分)
其中福田与南山的房源分布是最多的。但这两块地的房租可是不菲啊。

用Python告诉你深圳房租有多高
房源分布

房租单价:(每月每平方米单价 — 平均数)
即是 1 平方米 1 个月的价格。方块越大,代表价格越高。

用Python告诉你深圳房租有多高
房租单价:平方米/月

可以看出福田与南山是独占鳌头,分别是 114.874 与 113.483 ,是其他地区的几倍。如果租个福田 20 平方的房间:

114.874 x 20 = 2297.48

再来个两百的水电、物业:

2297.48 + 200 = 2497.48

我们节俭一点来算的话,每天早餐 10 块,中午 25 块,晚饭 25 块:

2497.48 + 50 x 30 = 3997.48

是的,仅仅是活下来就需要 3997.48 块。

隔断时间下个馆子,每个月买些衣服,交通费,谈个女朋友,与女朋友出去逛街,妥妥滴加个 3500

3997.48 + 3500 = 7497.48

给爸妈一人一千:

7497.48 + 2000 = 9497.48

月薪一万妥妥滴,变成了月光族。

房租单价:(每日每平方米单价 — 平均数)

即是 1 平方米 1 天的价格。

用Python告诉你深圳房租有多高
租房单价:平方米/日


以前在乡下没有寸土寸金的感觉,那么可以到北上广深体验一下,福田区每平方米每天需要 3.829 元。[捂脸]


用Python告诉你深圳房租有多高
崩溃

户型
户型主要以 3 室 2 厅与 2 室 2 厅为主。与小伙伴抱团租房是最好的选择了,不然与不认识的人一起合租,可能会发生一系列让你不舒服的事情。字体越大,代表户型数量越多。

用Python告诉你深圳房租有多高
户型
用Python告诉你深圳房租有多高
户型

租房面积统计
其中 30 – 90 平方米的租房占大多数,如今之计,也只能是几个小伙伴一起租房,抱团取暖了。

用Python告诉你深圳房租有多高
租房面积统计

租房描述词云
这是爬取的租房描述,其中字体越大,表示出现的次数越多。其中【精装】占据了很大的部分,说明长租公寓也占领了很大一部分市场。

用Python告诉你深圳房租有多高
租房描述

爬虫思路

先爬取房某下深圳各个板块的数据,然后存进 MongoDB 数据库,最后再进行数据分析。

用Python告诉你深圳房租有多高
各个板块


数据库部分数据:


/* 1 */
{
    "_id" : ObjectId("5b827d5e8a4c184e63fb1325"),
    "traffic" : "距沙井电子城公交站约567米。",//交通描述
    "address" : "宝安-沙井-名豪丽城",//地址
    "price" : 3100,//价格
    "area" : 110,//面积
    "direction" : "朝南rn            ",//朝向
    "title" : "沙井 名豪丽城精装三房 家私齐拎包住 高层朝南随时看房",//标题
    "rooms" : "3室2厅",//户型
    "region" : "宝安"//地区
}

爬虫技术分析

  • 请求库:requests

  • HTML 解析:BeautifulSoup

  • 词云:wordcloud

  • 数据可视化:pyecharts

  • 数据库:MongoDB

  • 数据库连接:pymongo

爬虫代码实现

首先右键网页,查看页面源码,找出我们要爬取得部分。

用Python告诉你深圳房租有多高
源码


代码实现,由于篇幅原因只展示主要代码:(获取一个页面的数据)


    def getOnePageData(self, pageUrl, reginon="不限"):
        rent = self.getCollection(self.region)
        self.session.headers.update({
            'User-Agent''Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.84 Safari/537.36'})
        res = self.session.get(
            pageUrl
        )
        soup = BeautifulSoup(res.text, "html.parser")
        divs = soup.find_all("dd", attrs={"class""info rel"})  # 获取需要爬取得 div

        for div in divs:
            ps = div.find_all("p")
            try:  # 捕获异常,因为页面中有些数据没有被填写完整,或者被插入了一条广告,则会没有相应的标签,所以会报错
                for index, p in enumerate(ps):  # 从源码中可以看出,每一条 p 标签都有我们想要的信息,故在此遍历 p 标签,
                    text = p.text.strip()
                    print(text)  # 输出看看是否为我们想要的信息
                print("===================================")
                # 爬取并存进 MongoDB 数据库
                roomMsg = ps[1].text.split("|")
                # rentMsg 这样处理是因为有些信息未填写完整,导致对象报空
                area = roomMsg[2].strip()[:len(roomMsg[2]) - 2]
                rentMsg = self.getRentMsg(
                    ps[0].text.strip(),
                    roomMsg[1].strip(),
                    int(float(area)),
                    int(ps[len(ps) - 1].text.strip()[:len(ps[len(ps) - 1].text.strip()) - 3]),
                    ps[2].text.strip(),
                    ps[3].text.strip(),
                    ps[2].text.strip()[:2],
                    roomMsg[3],
                )
                rent.insert(rentMsg)
            except:
                continue

数据分析实现

数据分析:

    # 求一个区的房租单价(平方米/元)
    def getAvgPrice(self, region):
        areaPinYin = self.getPinyin(region=region)
        collection = self.zfdb[areaPinYin]
        totalPrice = collection.aggregate([{'$group': {'_id''$region''total_price': {'$sum''$price'}}}])
        totalArea = collection.aggregate([{'$group': {'_id''$region''total_area': {'$sum''$area'}}}])
        totalPrice2 = list(totalPrice)[0]["total_price"]
        totalArea2 = list(totalArea)[0]["total_area"]
        return totalPrice2 / totalArea2

    # 获取各个区 每个月一平方米需要多少钱
    def getTotalAvgPrice(self):
        totalAvgPriceList = []
        totalAvgPriceDirList = []
        for index, region in enumerate(self.getAreaList()):
            avgPrice = self.getAvgPrice(region)
            totalAvgPriceList.append(round(avgPrice, 3))
            totalAvgPriceDirList.append({"value": round(avgPrice, 3), "name": region + "  " + str(round(avgPrice, 3))})

        return totalAvgPriceDirList

    # 获取各个区 每一天一平方米需要多少钱
    def getTotalAvgPricePerDay(self):
        totalAvgPriceList = []
        for index, region in enumerate(self.getAreaList()):
            avgPrice = self.getAvgPrice(region)
            totalAvgPriceList.append(round(avgPrice / 303))
        return (self.getAreaList(), totalAvgPriceList)

    # 获取各区统计样本数量
    def getAnalycisNum(self):
        analycisList = []
        for index, region in enumerate(self.getAreaList()):
            collection = self.zfdb[self.pinyinDir[region]]
            print(region)
            totalNum = collection.aggregate([{'$group': {'_id''''total_num': {'$sum'1}}}])
            totalNum2 = list(totalNum)[0]["total_num"]
            analycisList.append(totalNum2)
        return (self.getAreaList(), analycisList)

    # 获取各个区的房源比重
    def getAreaWeight(self):
        result = self.zfdb.rent.aggregate([{'$group': {'_id''$region''weight': {'$sum'1}}}])
        areaName = []
        areaWeight = []
        for item in result:
            if item["_id"in self.getAreaList():
                areaWeight.append(item["weight"])
                areaName.append(item["_id"])
                print(item["_id"])
                print(item["weight"])
                # print(type(item))
        return (areaName, areaWeight)

    # 获取 title 数据,用于构建词云
    def getTitle(self):
        collection = self.zfdb["rent"]
        queryArgs = {}
        projectionFields = {'_id': False, 'title': True}  # 用字典指定需要的字段
        searchRes = collection.find(queryArgs, projection=projectionFields).limit(1000)
        content = ''
        for result in searchRes:
            print(result["title"])
            content += result["title"]
        return content

    # 获取户型数据(例如:3 室 2 厅)
    def getRooms(self):
        results = self.zfdb.rent.aggregate([{'$group': {'_id''$rooms''weight': {'$sum'1}}}])
        roomList = []
        weightList = []
        for result in results:
            roomList.append(result["_id"])
            weightList.append(result["weight"])
        # print(list(result))
        return (roomList, weightList)

    # 获取租房面积
    def getAcreage(self):
        results0_30 = self.zfdb.rent.aggregate([
            {'$match': {'area': {'$gt'0'$lte'30}}},
            {'$group': {'_id''''count': {'$sum'1}}}
        ])
        results30_60 = self.zfdb.rent.aggregate([
            {'$match': {'area': {'$gt'30'$lte'60}}},
            {'$group': {'_id''''count': {'$sum'1}}}
        ])
        results60_90 = self.zfdb.rent.aggregate([
            {'$match': {'area': {'$gt'60'$lte'90}}},
            {'$group': {'_id''''count': {'$sum'1}}}
        ])
        results90_120 = self.zfdb.rent.aggregate([
            {'$match': {'area': {'$gt'90'$lte'120}}},
            {'$group': {'_id''''count': {'$sum'1}}}
        ])
        results120_200 = self.zfdb.rent.aggregate([
            {'$match': {'area': {'$gt'120'$lte'200}}},
            {'$group': {'_id''''count': {'$sum'1}}}
        ])
        results200_300 = self.zfdb.rent.aggregate([
            {'$match': {'area': {'$gt'200'$lte'300}}},
            {'$group': {'_id''''count': {'$sum'1}}}
        ])
        results300_400 = self.zfdb.rent.aggregate([
            {'$match': {'area': {'$gt'300'$lte'400}}},
            {'$group': {'_id''''count': {'$sum'1}}}
        ])
        results400_10000 = self.zfdb.rent.aggregate([
            {'$match': {'area': {'$gt'300'$lte'10000}}},
            {'$group': {'_id''''count': {'$sum'1}}}
        ])
        results0_30_ = list(results0_30)[0]["count"]
        results30_60_ = list(results30_60)[0]["count"]
        results60_90_ = list(results60_90)[0]["count"]
        results90_120_ = list(results90_120)[0]["count"]
        results120_200_ = list(results120_200)[0]["count"]
        results200_300_ = list(results200_300)[0]["count"]
        results300_400_ = list(results300_400)[0]["count"]
        results400_10000_ = list(results400_10000)[0]["count"]
        attr = ["0-30平方米""30-60平方米""60-90平方米""90-120平方米""120-200平方米""200-300平方米""300-400平方米""400+平方米"]
        value = [
            results0_30_, results30_60_, results60_90_, results90_120_, results120_200_, results200_300_, results300_400_, results400_10000_
        ]
        return (attr, value)

数据展示:

    # 展示饼图
    def showPie(self, title, attr, value):
        from pyecharts import Pie
        pie = Pie(title)
        pie.add("aa", attr, value, is_label_show=True)
        pie.render()

    # 展示矩形树图
    def showTreeMap(self, title, data):
        from pyecharts import TreeMap
        data = data
        treemap = TreeMap(title, width=1200, height=600)
        treemap.add("深圳", data, is_label_show=True, label_pos='inside', label_text_size=19)
        treemap.render()

    # 展示条形图
    def showLine(self, title, attr, value):
        from pyecharts import Bar
        bar = Bar(title)
        bar.add("深圳", attr, value, is_convert=False, is_label_show=True, label_text_size=18, is_random=True,
                # xaxis_interval=0, xaxis_label_textsize=9,
                legend_text_size=18, label_text_color=["#000"])
        bar.render()

    # 展示词云
    def showWorkCloud(self, content, image_filename, font_filename, out_filename):
        d = path.dirname(__name__)
        # content = open(path.join(d, filename), 'rb').read()
        # 基于TF-IDF算法的关键字抽取, topK返回频率最高的几项, 默认值为20, withWeight
        # 为是否返回关键字的权重
        tags = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=100, withWeight=False)
        text = " ".join(tags)
        # 需要显示的背景图片
        img = imread(path.join(d, image_filename))
        # 指定中文字体, 不然会乱码的
        wc = WordCloud(font_path=font_filename,
                       background_color='black',
                       # 词云形状,
                       mask=img,
                       # 允许最大词汇
                       max_words=400,
                       # 最大号字体,如果不指定则为图像高度
                       max_font_size=100,
                       # 画布宽度和高度,如果设置了msak则不会生效
                       # width=600,
                       # height=400,
                       margin=2,
                       # 词语水平摆放的频率,默认为0.9.即竖直摆放的频率为0.1
                       prefer_horizontal=0.9
                       )
        wc.generate(text)
        img_color = ImageColorGenerator(img)
        plt.imshow(wc.recolor(color_func=img_color))
        plt.axis("off")
        plt.show()
        wc.to_file(path.join(d, out_filename))

    # 展示 pyecharts 的词云
    def showPyechartsWordCloud(self, attr, value):
        from pyecharts import WordCloud
        wordcloud = WordCloud(width=1300, height=620)
        wordcloud.add("", attr, value, word_size_range=[20100])
        wordcloud.render()

后记

最近还真是挺多事情发生的,房租的暴涨,其实是资本力量进驻了租房市场。自如、蛋壳这些长租公寓,相互太高房租价格,而且让客户签第三方贷款协议,前期发展可能需要一点钱,但是到后期垄断市场之后,只要住房刚需在,就不会赚不回钱。最后,应对外界条件的变动,我们还是应该提升自己的硬实力,这样才能提升自己的生存能力。

后台回复关键字”深圳租房“获取源码。

你也许还想


 干货 | 基于深度学习的目标检测算法综述(一)

   实用 | 分享一个决策树可视化工具

   10分钟上手,OpenCV自然场景文本检测(Python代码+实现)

欢迎扫码关注:

用Python告诉你深圳房租有多高


用Python告诉你深圳房租有多高 点击下方 |  | 了解更多

磐创AI:http://www.panchuangai.com/ 智能客服:http://www.panchuangai.com/ TensorFlow:http://panchuang.net 推荐关注公众号:磐创AI

原创文章,作者:fendouai,如若转载,请注明出处:https://panchuang.net/2018/09/10/788637a900/

发表评论

电子邮件地址不会被公开。

联系我们

400-800-8888

在线咨询:点击这里给我发消息

邮件:admin@example.com

工作时间:周一至周五,9:30-18:30,节假日休息