概述
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,于是乎笔者为了一探究竟,便用 Python 爬取了房某下的深圳租房数据。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。
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统计结果
我们且先看统计结果,然后再看技术分析。深圳房源分布如下,按区划分的话,其中福田与南山的房源分布是最多的。但这两块地的房租十分不菲。
房租单价即 1 平方米 1 个月的价格。方块越大,代表价格越高:
房租单价:平方米/月
可以看出福田与南山独占鳌头,分别是 114.874 与 113.483 ,是其他地区的几倍。如果以福田 20 平方的房间为例算一下每个月的开销:
月薪一万妥妥变成了月光族。
租房单价:平方米/日
如果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。
户型方面主要以 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——所以,组团租房是最好的选择。
然后是租房描述词云,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 ",//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 }
爬虫技术分析和代码实现
爬虫涉及到的技术工具如下:
首先右键网页,查看页面源码,找出我们要爬取的部分。
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)
数据分析:
数据展示:
不管怎样,最近房租的暴涨真得让人无能为力。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。
总结
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