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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：
除去【不限】的数据（因为可能会与后面重叠），总数据量为 16971 ，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。
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。
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。
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]
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。
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。
租房描述词云
这是爬取的租房描述，其中字体越大，标识出现的次数越多。其中【精装修】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。
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。
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\r\n ",//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。
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 / 30, 3))
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=[20, 100])
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。
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热门评论
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慕哥82330642018-11-07 3
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慕哥82330642018-11-07 3
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慕容35340982018-11-06 1
查看全部评论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 这一点算错了，应该是60元每天，4297.48元。
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 这一点算错了，应该是60元每天，4297.48元。
做出这个东西，可以去应聘了吗？