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。
大数据文摘经授权发布 项目开发者:柯振旭 又是一年n度的找房高峰期,各种租赁信息眼花缭乱,如何快速、高效的找到靠谱的房子呢? 不堪忍受各个租房网站缭乱的信息,一位技术咖小哥哥最近开发了一个基于 Scrapy 的爬虫项目,聚合了来自豆瓣,链家,58 同城等上百个城市的租房信息,统一集中搜索感兴趣的租房信息,还突破了部分网站鸡肋的搜索功能。 通过这个“秘密武器”,这位技术咖已经使用该爬虫找到合适的住所。 不仅如此,还很无私地整理了项目代码,并放上了Github。 Github链接: https://github
大家有没有在某一个月黑风高的夜晚,为以下问题苦恼过,辗转反侧过…… 丨饱受好评的电影《流浪星球》的评分真的有我们想象中那么高吗? 丨在北上广深哪里租房价格便宜、交通方便呢? 丨有没有一个软件能在投资决策时自动观察数据,给我调仓的建议? 丨如何为爱豆超越从0开发一个智能语音机器人? 丨吃鸡游戏中哪里装备药品最富裕(俗话说得好:要吃鸡,先富裕)? 网络不一定能告诉你最完整、最全面的答案,但上能搞定数据爬虫、下能快速开发程序的Python可以! 1 来,Python告诉你北上广深在哪租房荷包会一夜变瘦:
Python可谓是现在很多人正在学或者想学的一个脚本语言了,提到学习自然就少不了拿项目练手,可是一般的项目根本提不起兴趣嘛,这10个项目可是非常有趣的,不信你看看。
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。
前不久「贝壳研究院」基于其丰富的房地产相关数据资源,发布了「2020 新一线城市居住报告」:
对于我来说,学习编程最简单也是最有效的方式就是写代码。所以去年我在学习python的时候,就从最基本的爬虫入手。快速过了网上的视频,之后就动手写代码。完成这个需求前前后后大约用了两个月,你说我现在精通python吗?屁,啥也不是,但是我现在还是能写代码。我还是一直表达的个人的观点:眼过千遍,不如手过一遍。
爬取链家网、贝壳网的各类房价数据(小区数据,挂牌二手房, 出租房,新房)。 支持北京上海广州深圳等国内21个主要城市;支持Python2和Python3; 基于页面的数据爬取,稳定可靠; 丰富的代码注
我写这个系统的主要是目的为了学习python,我对于技术学习的态度始终是:眼过千遍不如手过一遍。其次的目的是找一个便宜点的合适的房子。有更好,没有也无妨,不耽搁我学习。
Item 是保存爬取到的数据的容器。比如我下面将要爬取的链家网租房信息的地点、平米数、价格,我会在item.py文件中定义相应的字段。
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。
利用这些数据,可以做很多领域的分析、市场调研,获得很多有价值的信息,可以应用在很多的工作场景,于是果断开始学习。
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。
https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231715/information
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。
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。
最近我们被客户要求撰写关于链家租房的研究报告,包括一些图形和统计输出。 1 利用 python 爬取链家网公开的租房数据;
前不久贝壳研究院基于其丰富的房地产相关数据资源,发布了2020 新一线城市居住报告:
对于一个net开发这爬虫真真的以前没有写过。这段时间开始学习python爬虫,今天周末无聊写了一段代码爬取上海租房图片,其实很简短就是利用爬虫的第三方库Requests与BeautifulSoup。python 版本:python3.6 ,IDE :pycharm。其实就几行代码,但希望没有开发基础的人也能一下子看明白,所以大神请绕行。
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。
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。
4、《笨办法学 Python》:这本书绝对是最简单的学习 Python 的方法,本书的 HTML 在线版是完全免费的。
ps:这里推荐一下我的python零基础系统学习交流扣扣qun:322795889,学习python有不懂的(学习方法,学习路线,如何学习有效率的问题)可以加一下,群里有不错的学习教程,开发工具、电子书籍分享。专业的老师答疑
(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
“沪漂小窝”是我自己给这个小系统起的项目名称,起因是在19年,我开始学习Python的时候为了实践开发的一个学习类demo,后来几经更新,到现在已经更新V3,也就是第3版本。这个版本最大的更新是之前通过百度Api进行的分类,转成自己训练的分类器进行分类。也就是说,现在所有的功能都是具有自主知识产权。下面是V3的系统简介,综合之前的内容,如果你是刚来的,不用看之前的内容的,直接看这个就行。
2 对租房信息进行分析,主要对房租相关特征进行分析,并搭建模型用于预测房租(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
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。
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。
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
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。
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
房地产市场在各方调控下终于进入新的平稳期,但租房市场近日来却是水涨船高。抛开传统的租售比概念不谈,今天小编想和大家谈谈ABS模式是如何改变传统租房市场,以及区块链技术将给ABS带来哪些机遇。
"Hello, World!" 是一种传统的编程入门示例,通常是程序员学习一门新编程语言时编写的第一个程序。这个程序的目标非常简单:在屏幕上输出 "Hello, World!" 这个字符串。尽管它非常简单,但具有重要的象征意义和实际价值。
追求信贷规模的扩张,往往会导致贷款逾期率的不断增加,如何在当今社会运用数据识别用户特征进行风险管控成为了银行放贷的重点依据(点击文末“阅读原文”获取完整数据)。
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。
关于豆瓣和其他租房平台的对比之类的,我就不做分析了,这不是本文章的重点,几种方式都各有利弊。前一段时间自主学习了Python,当然谈到py肯定少不了爬虫。我就拿豆瓣做实验,爬取了上海租房类小组的一个月的帖子的信息,然后做了一下简单的数据统计和分析。豆瓣反扒机制很厉害,当然为了绕过,花钱买的代理,目前为止被封了四个号。刚开始学习,写的不好勿喷。
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%。
今天我们一起看看中介者模式,怎么去理解这个模式呢?说起来也简单、好理解。生活中我们租房经常都是通过中介来实现的。一般租房要么是房东直租要么是中介。那么今天要讲的中介者模式和租房的这个中介是否有关系呢?当然是有点关系的。中介者模式是用来降低多个对象和类之间的通信复杂性。这种模式提供了一个中介类,这个类就来处理不同类之间的通讯。租房中介也是这个道理。复制与各个房东和租户之间的通讯。将多对多简化成了一对多的关系。我们下面来具体看看到底是怎么回事吧!
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。
通用爬虫工作流程: 爬取网页 – 存储数据 – 内容处理 – 提供检索/排名服务
最近我们被客户要求撰写关于租房数据的研究报告,包括一些图形和统计输出。 1 利用 python 爬取链家网公开的租房数据;
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:
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!
两个对象之间的操作不直接进行,通过第三方进行代理来实现。就比如说房客租房子这件事情,租房的两个对象是房客和房东,静态代理便是,在房客和房东之间多了一个角色,这便是中介,代理便是中介,现在租房这件事情便是房客和中介,以及中介和房东之间的事情,房客不直接和房东进行租房的操作。
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