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爬取两万多租房数据,告诉你广州房租现状

发布时间:2018-12-22 02:29:42 所属栏目:教程 来源:zone7
导读:概述 前言 统计结果 爬虫代码实现 爬虫分析实现 后记 前言 建议在看这篇文章之前,请看完这三篇文章,因为本文是依赖于前三篇文章的: 爬虫利器初体验(1) 听说你的爬虫又被封了?(2) 爬取数据不保存,就是耍流氓(3) 八月份的时候,由于脑洞大开,决定用 pyt
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概述

  • 前言
  • 统计结果
  • 爬虫代码实现
  • 爬虫分析实现
  • 后记

前言

建议在看这篇文章之前,请看完这三篇文章,因为本文是依赖于前三篇文章的:

  • 爬虫利器初体验(1)
  • 听说你的爬虫又被封了?(2)
  • 爬取数据不保存,就是耍流氓(3)

八月份的时候,由于脑洞大开,决定用 python 爬虫爬取了深圳的租房数据,并写了文章《用Python告诉你深圳房租有多高》,文章得到了一致好评和众多转载。由于我本身的朋友圈大多都在广州、深圳,因此,早就有挺多小伙伴叫我分析一下广州的租房价格现状,这不,文章就这样在众多呼声中出炉了。然后,此次爬虫技术也升级了,完善了更多细节。源码值得细细探究。此次分析采集了广州 11 个区,23339 条数据,如下图:

爬取两万多租房数据,告诉你广州房租现状

样本数据

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。

广州房源分布:(按区划分)

其中天河占据了大部分房源。但这块地的房租可是不菲啊。

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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。

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房租单价:平方米/月

可以看出天河、越秀、海珠都越过了 50 大关,分别是 75.042 、64.249、59.621 ,是其他地区的几倍。如果在天河租个 20 平方的房间:

  • 75.042 x 20 = 1500.84

再来个两百的水电、物业:

  • 1500.84 + 200 = 1700.84

我们按正常生活来算的话,每天早餐 10 块,中午 15 块,晚饭 15 块:

  • 1700.84 + 40 x 30 = 2900.84

那么平时的日常生活需要 2900.84 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 2500

  • 2900.84 + 2500 = 5400.84

给爸妈一人一千:

  • 5200.84 + 2000 = 7200.84

月薪一万还是有点存款的,比深圳好一点,但是可能广州的薪资就没深圳那么高了。

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。

爬取两万多租房数据,告诉你广州房租现状

租房单价:平方米/日

哈哈,感受一下寸土寸金的感觉。[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。

爬取两万多租房数据,告诉你广州房租现状

户型
爬取两万多租房数据,告诉你广州房租现状
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。

爬取两万多租房数据,告诉你广州房租现状

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,标识出现的次数越多。其中【住家、全套、豪华、齐全】占据了很大的部分,说明配套设施都是挺齐全的。

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租房描述

爬虫技术分析

  • 请求库:scrapy、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

跟上一篇文章不一样,这是使用了 scrapy 爬虫框架来爬取数据,各个方面也进行了优化,例如:自动生成各个页面的地址。

由于房某下各个区域的首页地址和首页以外的地址的形式是不一样的,但是又一定的规律,所以需要拼接各个部分的地址。

首页地址案例:

  1. # 第一页 
  2. http://gz.zu.fang.com/house-a073/ 

(编辑:核心网)

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