小编可能准备去深圳，需要租房子，在网上先查了查，有很多租房软件，安居客，贝壳等，也向身边的人问了问，安居客听到的次数多一些，于是选择安居客去查看一些租房信息。
https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231715/information
使用echarts 是因为小一做过前端的一些开发，对echarts 的使用还相对熟悉点，文章中主要会用echarts 来做热力图
去年3月份我们发布了《北上广深租房图鉴》（点击阅读），细数了北上广深租房的各种因素对租房价格的影响。一年过去了，在面临新冠疫情的后续影响、城市尚未完全恢复正常运转、学校还没开学等情况下，北上广深租房市场是否有什么变化呢？这几个老牌一线城市的租房价格受疫情的影响大吗？在北上广深租房是否仍跟以往一样困难呢？
（1）Linux： Ubuntu 16.04 （2）Python: 3.6 （3）Hadoop：3.1.3（4）Spark: 2.4.0（5）Web框架：flask 1.0.3 （6）可视化工具：Echarts （7）开发工具：Visual Studio Code
我们爬取了自如北上广深合计4.58万租房信息，其中合租房3.37万，占比75%。自如在其大本营北京房源最多，达到了1.62万间，其次是上海为1.14万间。相比之下，其在广深的房源数量级并不高。
小程序体验师：陈小龙 前段时间，我们给大家介绍了两个买房小程序，在文章留言区，听到了大量「求介绍租房小程序」的呼声。
俗话说“金三银四”，又到了春招换工作、乃至换城市的时候了。这对于“回望楼价又一年”的小伙伴们来说，也意味着又到了搬家换房子的时候了。北上广深四个一线城市，哪个城市的租房更加友好呢？城市各区域的租金是怎么分布的？离地铁口远近、房子大小、是否公寓房、精装简装、集中供暖等，租房时应该优先考虑哪些因素呢？一堆问题困扰着我们。
如果要评选2017年的经济热词，“共享经济”一定当仁不让。这种新的经济模式正以前所未有的速度改变城市商业的原有形态。本文的数据侠范凌、Yaung从短租房的角度入手，爬取了上海1万多套短租房房源信息，从数据分析的角度深入探讨了这种共享经济模式：短租房的共享经济春风，到底要不要跟？
今天，pk哥用 Python 爬虫给大家分析下上海的房租。我们用数据来看看上海的房租究竟有多高。
每年到了毕业季的当口，“租房”都会成为社交媒体上的焦点话题，也是房东和中介们最忙碌的时刻。
北上广深作为打工人最多的超一线城市，大部分都是租房生活着。自如作为目前第三方租房平台，应该算是该行业的龙头。但是最近蛋壳的暴雷，我们不得不更加警觉。那么自如都有多少open状态的房源呢，这些房源都是什么样的呢？这里我们爬取了自如北上广深四个城市共4.6万房源信息，单拿北京的数据来做详细介绍吧！
今天洛阳下雨了，唉，没有想到有裹上了羽绒服，不穿冷穿了热的尴尬温度。上学工作这么多年都在外面，家里竟然没有一件春天的外套。
租赁市场正在发生变化。随着越来越多的行业巨头涌入，金融的、互联网的、房地产的，租赁地产成为炙手可热的风口。
5月20日，自如正式推出国际租房平台“自如比邻ZABIT”，首批在中国香港、英国上线2万余间房源，第一步专注于为中国留学生提供在外留学租房服务。
据链家发布的数据，北京现在有35%的人租房住。按照北京常住人口2100万计算，当前北京大约有735万人在租房。纽约、中国香港、巴黎这样的国际型城市，都是超过一半的人租房住，纽约租房人群大概占60%。链家董事长左晖预测，未来北京将有1000万人租房。这是一个庞大的市场。
根据我这一年多的检测（上海地区豆瓣小组），近8成的帖子都是中介帖子，这很好理解，有流量的地方就会有广告。对于一个单身的，刚刚大学毕业的打工人，排除土豪，租房的选择基本都是合租。那么你就会或多或少的跟中介或者二房东打交道。
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：
这几年，随着互联网的发展，大数据的概念和作用逐渐深入人心，不仅仅在于具有导向性的作用，更在于数据变得越来越可控，获取越来越便捷。但是呢，我个人是比较排斥类似于全国性、行业性之类的大数据，还是比较喜欢与我们直接相关的小数据。就像今天要说的租房市场。 朋友小A刚刚来东亚文化之都的刺桐古城发展，首先要解决的就是住的问题，但是对于这座城市非常陌生，每次出去找房子都是蒙蒙的，无头苍蝇一样很难找到自己想要的。于是，找到了和蔼可亲的在下、本人，也就是我，本着渴望世界和平的人道主义精神，我就用数据对这个租房市场做了一次简
2018上半年，国内一线城市房屋租赁市场增长放缓，北京半年交易量自2015年来，出现首次下降。
2018年8月初，有网友在“水木论坛”发帖控诉长租公寓加价抢房引起关注。据说，一名业主打算出租自己位于天通苑的三居室，预期租金7500元/月，结果被二方中介互相抬价，硬生生抬到了10800。
本系统是前后端分离的项目，前端使用mui开发科打包成为安卓的apk。后端采用springboot开发。主要是房东登录注册后，可以发布房源信息，可以上架下架编辑删除房源信息等，租房者可以搜索自己需要的房子，然后进入详情页获取房东的联系电话
上一个版本已经完成了自主分类器的支持，现在的话最终的项目已经基本完成，支持多城市的租房信息的分类查询。
目前全国各地的学生们都迎来了暑假，看着朋友圈00后们开心的秀着自己的假期，小编心里一万个羡慕啊！
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：
这时我们可以观察到数据透视表这里的数据选项，在数据图标右下角有个标记，这就代表了是数据模型，而不是一般的表。因为我们这里只涉及到一个查询表上载到数据模型，所以就不存在所谓的关系。
近些年，北上广深等地租房族越来越多，但是大家也受到异地租房如何快速签约、租房合同怎么签才合法、租房合同签署后出现纠纷如何维权等问题的困扰。于是，不少租赁平台推出了电子签约，从找房到签约到支付全程线上搞定，极大提高了租赁合同签约的效率，充分保障了租赁双方合法权益，受到众多租赁平台和租房族的欢迎。
最近几天，水木一篇《资本盯上租房，要吸干年轻人的血吧》和我爱我家副总裁胡景晖的辞职将自如蛋壳这些长租公寓推上了风口浪尖。
这两天，马云爸爸又出尽了风头。租房免押金、宣布成立达摩院、计划三年内向基础科学研发投资超过 1000 亿元……
近年来随着经济的快速发展，一线城市的资源和就业机会吸引了很多外来人口，使其逐渐成为人口密集的城市之一。绝大多数人是以租房的形式解决居住问题。
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在这个案例中，作者从网上公开信息中获取了不同城市的租房价格和工资水平，对数据进行整理之后，对比分析了不同条件下房租占工资的比重。
对于计划出租房屋的房主，你应该将房屋的租金设定为多少呢？或者对于租房的顾客而言，应该给自己的租房支付多少呢？不管是对于一次有计划的远足，还是一次说走就走的旅行，为租房付出多少才真正合适呢？ 回答这些问题并不容易。事实上，可以通过将潜在的租房列在我们网站— Airbnb 上来实现，Airbnb是一家联系旅游人士和家有空房出租的房主的服务型网站，它可以为用户提供各式各样的住宿信息。 在焦点小组，我们观察到人们在我们的网站上填写房屋信息的过程中，往往在价格选项上会显得为难。很多人会查看他们的邻居们所设置的价码，然
作者：Dan Hill，Airbnb的产品主管 编译/校对：张天雷/郭蕾 摘自：http://www.infoq.com/cn 对于计划出租房屋的房主，你应该将房屋的租金设定为多少呢？或者对于租房的顾客而言，应该给自己的租房支付多少呢？不管是对于一次有计划的远足，还是一次说走就走的旅行，为租房付出多少才真正合适呢？ 回答这些问题并不容易。事实上，可以通过将潜在的租房列在我们网站—Airbnb上来实现，Airbnb是一家联系旅游人士和家有空房出租的房主的服务型网站，它可以为用户提供各式各样的住宿信息。 在焦
刚刚过去的10月份，北京、上海、广州、深圳等一线城市的二手房成交量依旧低迷，要么出现了两位数的环比下滑，要么勉强维持在环比基本持平的局面，刺骨的寒意已经不需要再做赘述。
Define an object that encapsulates how a set of objects interact.Mediator promotes loose coupling by keeping objects from referring to each other explicitly,and it lets you vary their interaction independently.
8月初，有网友在“水木论坛”发帖控诉长租公寓加价抢房引起关注。据说，一名业主打算出租自己位于天通苑的三居室，预期租金7500元/月，结果被二方中介互相抬价，硬生生抬到了10800。
当前一线和重点二线城市火热，购房需求旺盛，房价攀升。除一些投机性行为催升房价外，房价背后的因素如房子的区域位置、房子所在小区内部环境、房子的紧俏程度等都会成为影响房价高低的因素。然而，购房者在做决策时一般只会以小区周边的区域属性及小区内部微观环境为主要的参考因素。但其实，影响房价的绝不仅仅只是以上这些因素。比如小区房源流动性、小区社交活跃度等因素都是我们平时不纳入考虑的。这些显性因素和隐形因素都不同程度的影响这房价的高低。 那么，不同的小区之间究竟有着怎样的差异性呢？又该怎样去分析推升房价背后的因素呢？
杭州房租：钱塘两岸最高，奥体单间达4830元/月。不少人感叹：躲过了高房价，躲不过高房租，面对房租上涨，感觉身体被掏空。2018年的这个夏天，房租正在成为摧垮年轻人的“第一根稻草”，在杭州打拼的你，所在的城区房租涨了吗？你是否还能潇洒地说出 “买不起房子，就租嘛”？
当前一线和重点二线城市火热，购房需求旺盛，房价攀升。除一些投机性行为催升房价外，房价背后的因素如房子的区域位置、房子所在小区内部环境、房子的紧俏程度等都会成为影响房价高低的因素。然而，购房者在做决策时一般只会以小区周边的区域属性及小区内部微观环境为主要的参考因素。但其实，影响房价的绝不仅仅只是以上这些因素。比如小区房源流动性、小区社交活跃度等因素都是我们平时不纳入考虑的。这些显性因素和隐形因素都不同程度的影响这房价的高低。
此数据来自 Lianjia.com.csv文件包含名称，租赁类型，床位数量，价格，经度，纬度，阳台，押金，公寓，描述，旅游，交通，独立浴室，家具，新房源，大小，方向，堤坝，电梯，停车场和便利设施信息。
这几天，一二线城市租房市场不太平。华夏时报报道了这样一个案例：某业主挂牌出租位于东四环的总面积180多平方米的四居室时，链家、润邦、中天置地三家房产中介同时介入，该业主原本预期的房租为每月6500元，最终却被中天置地以每月8000元的价格签下，成交价比业主最初报价高了23%。
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