房東要漲800房租，我用Python抓取帝都幾萬套房源信息，主動漲了1000。
老貓我在南五環租了一個80平兩居室，租房合同立刻到期，房東打電話問續租的事，想要加房租；我想如今國家正在在抑制房價，房子價格沒怎麼漲，房租應該也不會漲，因而霸氣拒絕了，如下是聊天記錄：
確認不續租以後，兩三年沒找過房的我上網搜索租房，沒想到出來一坨自如，蛋殼，貝殼等中介網站；進去看看，各類房照很是漂亮，可是一看房租，想送給本身一首《涼涼》；附近房租竟然比我當前房租高1000多RMB；自我安慰下，這些網站房源價格不是真實的，因而切換到我愛我家，鏈家等大中介平臺，結果發現房租價格都差很少；心想這才幾年，若是兩年前對本身狠點買了房，房租都夠還房貸了。爲了生存，不甘心的我，決定把這些大網站的房源信息抓取下來進行分析，帝都這麼大總有一套適合本身。css
說幹就幹，先找到市場上主要的中介平臺，我主要關注我愛我家、鏈家、貝殼，還有其餘類的長租公寓例如自如，蛋殼等；通過查資料還發現一個問題，好像鏈家、貝殼、自如是一個大老闆，鏈家房源和自如的都是混到一塊兒的，整的我一個頭大；而貝殼相似於京東，不只本身自營，還容許其餘中介商來入住這個平臺，這老闆腦瓜子真是好使，折騰半天把數據都掌握在本身手裏，總感受這些年房價與房租上漲和這個貨有種說不清的關係。html
最後決定使用Python抓取鏈家，我愛我家，與貝殼網租房信息。
老貓租住小區門口就有一鏈家，天天西裝革履的經紀人在小區裏晃悠；先從鏈家下手，抓取與分析過程以下：html5
1：查看鏈家房源信息，決定抓取數據；
2：數據請求行爲分析；
3：分析實現這個功能所使用知識點，
4：抓取代碼實現與調試；
5：對出租房源信息進行分析；node
1.使用瀏覽器查看要抓取信息：
藉助瀏覽器打開鏈家主頁，找到租房菜單，查看要抓取信息；
地址：https://bj.lianjia.com/zufang/ ；
頁面信息以下圖：
從當前信息中能夠看到，鏈家有近19000套在線房源（某些爲單間，一些爲北三縣）；
根據頁面信息確認抓取信息，主要包括：所屬小區，戶型，面積，價格，所屬區域，具體地址，房齡，房屋編號及詳情頁地址；確認抓取信息後，分析請求行爲，進行抓取。express
2.請求行爲分析：
使用瀏覽器打開頁面，查看請求過程，主要分幾步進行抓取：json
1> 請求首頁：https://bj.lianjia.com/zufang/ ；
2>解析北京下屬區域對應url，注意：這裏不包括燕郊與香河；
3>按照行區域逐頁抓取並提取頁面房源信息，直到抓取結束；瀏覽器
整個請求過程以下：
確認抓取過程後，分析抓取過程使用的知識點。app
3.知識點分析：
整個抓取過程分爲請求數據，提取信息，數據保存，老貓這邊使用Python實現，主要知識點以下：echarts
1>請求數據：requests模塊；
2>提取信息：BeautifulSoup模塊；
3>數據保存：csv格式存儲，csv模塊；ide
請求行爲與知識點分析完成後，老貓在Jupyter下完成了單頁數據抓取與信息提取，具體過程這裏不詳細講解，直接上最終代碼。
4.鏈家出租房源信息抓取實現：
老貓使用類實現抓取與信息提取，快速描述實現過程：
1>整理思路，確認要作的事情，分步實現；
2>根據請求與提取行爲定義類與相關方法；
3>將Jupyter下實現填充到對應方法中；
4>存儲類實現；
5>代碼調試與運行；
最終代碼以下：
#coding=utf-8
#Author: qimao
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json
import csv
import time
class CsvSaveModule(object):
#存儲csv類
def __init__(self, fname = "info.csv"):
self.f = open(fname, 'w', encoding='utf-8')
self.fcsv = csv.writer(self.f)
self.head = True
def write(self, keys, data):
#寫入字段
if self.head:
self.head = False
self.fcsv.writerow(keys)
#獲取並寫入數據
values = [data.get(key, "") for key in keys]
self.fcsv.writerow(values)
def close(self):
self.f.close()
class SpiderMoujia(object):
def __init__(self, *args):
'args:保存數據對象'
self.urlhead = 'https://bj.lianjia.com/'
self.hds = args
def reqPage(self, url):
num = 0
#一個頁面最多嘗試請求三次
while num < 3:
#請求頁面信息,添加請求異常處理，防止某個頁面請求失敗致使整個抓取結束，
try:
if url:
req = requests.get(url)
if req.status_code == 200:
#返回BeautifulSoup對象
return BeautifulSoup(req.text, 'html5lib')
except:
pass
time.sleep(3)
num += 1
def startCrawler(self, url):
#抓取對外接口，Url爲種子url
self.startRequest(url)
self.close()
def startRequest(self, url):
#開始抓取
obj = self.reqPage(url)
areas = obj.find('div', class_="option-list")
#提取區域信息：海淀，朝陽，....
listarea = areas.select('a[href^="/zufang/"]')
for area in listarea[1:]:
aurl = self.urlhead + area.get('href')
district = area.text.strip()
#按照區域進行抓取
self.crawlerArea(aurl,district)
def crawlerArea(self, url, district):
#print('crawlerArea', url)
page = self.reqPage(url)
if not page:
return
#解析頁面信息
self.parsePage(page,district)
#獲取下一頁地址
nextpage = self.getNextPage(page)
if nextpage:
urlhead = url.rsplit('/',1)[0]
nexturl = '/'.join([urlhead, nextpage])
#繼續請求下一頁
self.crawlerArea(nexturl,district)
def extractInfo(self, node, css):
snode = node.select_one(css)
val = ''
if snode and snode.text:
val = snode.text.strip()
return val
def parsePage(self, page,district):
#主要功能，提取頁面信息
listhouse = page.select('#house-lst > li')
#定義出提取字段
keys = ['信息', '小區', '戶型', '價格', '面積', '區域',
'位置', '樓層', '年份', '附加信息', '房屋ID', '詳情頁地址']
for house in listhouse:
hinfo = []
#提取title, 小區，戶型，價格，面積
cssexpress = ['h2 a', '.where a', '.zone', '.num','.meters']
info = house.select_one(".info-panel")
if not info:
continue
for express in cssexpress:
hinfo.append(self.extractInfo(info, express))
#添加區域
hinfo.append(district)
#區域，樓層，年代
hinfo.extend(info.select_one('.con').text.split('/'))
#房子其餘信息，例如：地鐵，陽臺，供暖等
spans = info.select_one('.view-label')
hpoint = ','.join((spans.stripped_strings))
hinfo.append(hpoint)
#房子ID號，惟一標識
hinfo.append(house.get('data-id'))
#房租詳情頁url
hinfo.append(info.select_one('h2 a').get('href'))
#轉換成字典
housedata = dict(zip(keys, hinfo))
print (housedata)
self.saveData(housedata)
def getNextPage(self, page):
try:
#獲取下一頁
pagenode = page.select_one('.page-box')
pageinfo = pagenode.get('page-data')
jdata = json.loads(pageinfo)
curpage = jdata.get('curPage')
total = jdata.get('totalPage')
if (curpage < total):
return 'pg%d'%(int(curpage+1))
except:
print('error')
pass
def saveData(self, data):
#按照順序保存數據
keys = ['信息', '小區', '戶型', '價格', '面積', '區域',
'位置', '樓層', '年份', '附加信息', '房屋ID', '詳情頁地址']
[hd.write(keys, data) for hd in self.hds]
def close(self):
#列表解析關閉存儲模塊
[hd.close() for hd in self.hds]
if __name__ == '__main__':
#開始抓取
url = 'https://bj.lianjia.com/zufang/'
csvhd = CsvSaveModule('ljinfo.csv')
spider = SpiderMoujia(csvhd)
spider.startCrawler(url)
運行過程以下圖：
最終獲取了1W多套出租房信息，到這裏我完成鏈家出租房源信息抓取。
5.我愛我家與貝殼抓取分析。
我愛我家是一個老牌的房地產中介，老貓來帝都10年了，畢業當年大部分同窗幹了當年認爲比較正統的工做，一個另類同窗去了我愛我家作中介，早些年他常常羣裏發消息，給咱們介紹房源，你們認爲他是推銷，不多有人理他；最近同窗聚會見面我問他：你當年爲何不在使勁逼着我買房？同窗擡起頭，吸了一口煙吐了一圈，說了一句話，讓我感受夏天頓時涼爽了許多：'逼你你也買不起，逼你你也買不起，逼你你也買不起，重要事情說三遍'，感受友誼的小船就要翻了。
下面咱們來看我愛我家出租房源頁面信息，以下圖：
從頁面中咱們能夠看到，我愛我家有3.2萬套出租房源，房源信息比較直觀；經過分析發現抓取我愛我家請求行爲與抓取鏈家相似，不一樣之處在於提取數據與提取過程；咱們能夠在基於鏈家爬蟲進行修改實現；具體實現過程在這裏不詳細講解，直接上抓取部分結果：
區域,地址,小區,價格,面積,樓層,裝修,地鐵附近,戶型,朝向,信息,附加信息,詳情 朝陽,望京,寶星國際,8000,64 平米,低樓層/25層,精裝,距離地鐵望京東450米,1 室 1 廳,南,寶星國際緊鄰望京SOHO 阿里巴巴 精裝朝南大開間,"近地鐵,隨時看,拎包入住,押金減免",/zufang/41330436.html 朝陽,望京,炫彩嘉軒,6500,60 平米,中樓層/21層,精裝,距離地鐵望京東760米,1 室 0 廳,南,炫彩一居室老業主委託 我有鑰匙 鄰望京SOHO,"近地鐵,可短租,拎包入住,集中供暖",/zufang/41348206.html 朝陽,望京,寶星國際,8500,64 平米,高樓層/25層,精裝,距離地鐵望京東450米,1 室 1 廳,南北,望京SOHO旁寶星國際，鄰阿里巴巴，綠地，南向大開間,"近地鐵,隨時看,拎包入住,押金減免",/zufang/41331126.html 朝陽,CBD,陽光100國際公寓,9500,48 平米,低樓層/33層,精裝,距離地鐵大望路391米,1 室 1 廳,北,陽光100國際公寓精裝開 二次裝修有鑰匙看房方便,"近地鐵,隨時看,免傭,拎包入住",/zufang/41330729.html 朝陽,望京,朝庭公寓,13000,112 平米,高樓層/27層,精裝,距離地鐵望京南476米,2 室 1 廳,南北,望京南朝庭公寓，鄰悠樂匯和方恆國際，看房有鑰匙，隨時看房,"近地鐵,隨時看,免傭,拎包入住",/zufang/41337320.html 朝陽,石佛營,日月東華,6700,66.3 平米,頂層/21層,精裝,距離地鐵十里堡1072米,1 室 1 廳,南,石佛營新上婚房一居拎包入住 看房預定,"近地鐵,拎包入住,集中供暖",/zufang/41348814.html 朝陽,惠新西街,勝古北里,2800,58 平米,底層/5層,精裝,距離地鐵惠新西街南口232米,3 室 1 廳,北,隨時看 隨時住三家合住正規中臥室精裝修,"近地鐵,隨時看,拎包入住,集中供暖",/zufang/41338276.html 朝陽,潘家園,弘善家園,5300,61 平米,中樓層/13層,精裝,距離地鐵十里河691米,1 室 1 廳,南,十里河 潘家園10號線 弘善家園精裝正規一居 拎包入住,"近地鐵,拎包入住",/zufang/41334177.html 朝陽,東壩,朝陽新城一區,6500,114 平米,中樓層/6層,精裝,,2 室 1 廳,南北,朝陽新城一區兩室一廳,隨時看,/zufang/41351101.html 朝陽,十里堡,十里堡,6000,60 平米,底層/4層,中裝,距離地鐵十里堡781米,2 室 1 廳,南北,6號線 十里堡 南北兩居帶小院子 居家必備,"近地鐵,隨時看,集中供暖",/zufang/41345370.html 朝陽,十里堡,十里堡北里,5000,50 平米,中樓層/13層,中裝,距離地鐵十里堡371米,1 室 1 廳,南北,十里堡 八里莊北里 晨光家園 隨時看,"近地鐵,免傭",/zufang/41342158.html 朝陽,南沙灘,南沙灘小區,7000,65 平米,中樓層/6層,精裝,距離地鐵北沙灘775米,2 室 1 廳,南北,南沙灘 中間層兩居室 臨地鐵北辰中科院 有鑰匙,"近地鐵,隨時看,拎包入住",/zufang/41341943.html 朝陽,管莊,管莊周井大院,6000,72 平米,中樓層/5層,精裝,距離地鐵雙橋604米,3 室 1 廳,南北,管莊周井大院精裝三居室出租 隨時入住,"近地鐵,隨時看,拎包入住,集中供暖",/zufang/41339579.html 朝陽,百子灣,金泰先鋒,10000,92 平米,底層/11層,精裝,距離地鐵百子灣437米,2 室 1 廳,南北,金泰先鋒 南北兩室一廳一廚一衛,"近地鐵,拎包入住,集中供暖",/zufang/41328442.html 朝陽,北苑,蘊實園,5800,66.37 平米,中樓層/14層,精裝,距離地鐵北苑571米,1 室 1 廳,南,鑰匙房源，看房隨時。,"近地鐵,隨時看,拎包入住",/zufang/41349514.html 朝陽,芍藥居,芍藥居,13000,118.38 平米,中樓層/14層,簡裝,距離地鐵芍藥居116米,3 室 1 廳,南,芍藥居南里精裝修三室一廳,"近地鐵,隨時看,拎包入住,集中供暖",/zufang/41348855.html 朝陽,雙橋,東一時區,4500,65 平米,中樓層/26層,精裝,距離地鐵管莊1214米,1 室 1 廳,西北,管莊 東一時區 精裝一居室 家電齊全 隨時入住看房,"近地鐵,拎包入住,集中供暖",/zufang/41346286.html ...
最後咱們來看貝殼抓取，貝殼是近些年起來的中介平臺，有點類京東，不只有鏈家，自如房源，還有其餘家；除了貝殼，還有其餘不少短租長租平臺，例如小豬短租，蛋殼等；
有時候我常思考一個問題：
負能量：這些網站都是IT開發人員搞得，咱們都是一個行業，爲何要本身坑本身。若是沒有這麼多中介平臺去搶房源，炒房價，價格可能落下來；
正能量：中介商根據市場需求搭建中介平臺，使廣大租客能夠從正規渠道租房，遠離黑中介，給咱們省去不少租房過程當中遇到難題與煩惱，咱們應該感謝這些中介商。
下面咱們看下貝殼網頁面信息：
貝殼房源信息中除了基本信息，還包括房源屬於哪一個中介商，例如：自如，鏈家等；貝殼抓取過程和鏈家也是相似的，具體實如今這裏不作講解，直接看咱們抓取的數據：
中介商,價格,面積,信息,區域,位置,戶型,樓層,附加信息,詳情頁地址 鏈家,14000,84㎡,整租 · 海運倉小區 3室1廳 14000元,東城,東直門,3室1廳1衛,低樓層（7層）,"近地鐵,精裝,集中供暖",/zufang/BJ2058598225715675136.html 鏈家,9200,89㎡,整租 · 安定門 安德路 精裝修大兩居 可拎包入住,東城,安定門,2室1廳1衛,高樓層（19層）,"近地鐵,精裝",/zufang/BJ2047499309347512320.html 鏈家,6000,61㎡,整租 · 安化南里 1室1廳 6000元,東城,廣渠門,1室1廳1衛,低樓層（16層）,"近地鐵,新上,隨時看房",/zufang/BJ2062732570394894336.html 鏈家,3500,14㎡,整租 · 南剪子巷 1室1廳 3500元,東城,東四,1室1廳0衛,低樓層（1層）,"近地鐵,新上,隨時看房",/zufang/BJ2064894449783685120.html 鏈家,25000,158㎡,整租 · 東城逸墅南北通透大三居 婚房出租 可看房 傢俱齊全,東城,工體,3室1廳2衛,中樓層（7層）,"近地鐵,精裝,集中供暖,雙衛生間,隨時看房",/zufang/BJ2034641117466591232.html 城家精選公寓,11300,43㎡,整租 · 元嘉國際公寓 1室0廳,東城,東直門,1室0廳1衛,未知（10層）,"公寓,租房節,七天換租,近地鐵,精裝,集中供暖,免中介費,押一付一,新上",/zufang/BJ2066558104174067712.html 鏈家,28000,207㎡,盛德大廈 4室2廳 28000元,東城,和平里,4室2廳2衛,中樓層（20層）,"近地鐵,集中供暖,隨時看房",/zufang/BJ2049715273455910912.html 龍源易家,3500,26㎡,合租 · 海運倉小區 3室1廳,東城,東直門,3室1廳1衛,未知（6層）,"限女生,限男生,獨立衛生間,租房節,近地鐵,精裝,獨立陽臺,集中供暖,免中介費,新上",/zufang/BJ2066335711790891008.html ...
房源信息抓取完成後保存到csv文件中，而後對數據進行分析，找到適合本身的那一套。
5.房源價格分析：
老貓算了下，三個平臺數據加起來差很少7W套左右（鏈家數據和貝殼有重複，同一個房源可同時掛在不一樣中介商下），全部應該到不了7W套。
老貓使用Python中的matplotlib, pandas, seaborn, pyecharts對數據進行分析。
5.1 鏈家各區房源數量，最高價，最低價，均值統計：
#pandas導入文件
pathlj = ljinfo.csv'
ljdata = pd.read_csv(pathlj)
#按區域分組
r = ljdata.groupby('區域')
#根據價格統計最大、最小、均值、數量
r.價格.agg(['max', 'min', 'mean', 'count'])
結果以下：
使用柱狀圖描述各區房源數量與均價：
在來分析下鏈家，貝殼與我愛我家各區域房源統計結果：
經過統計結果能夠看到：我愛我家房源比鏈家，貝殼要多，假設房源都是真是的，若是要在朝陽，海淀租房能夠選擇我愛我家。
5.2 分析北京各轄區出租房源的價格分佈：
當前數據中，出租房源良莠不齊，面積價格都不同，不能統一統計，經過箱狀圖看房租價格統計，具體實現以下：
#文件路徑 pathlj = 'ljinfo.csv' #pandas導入 ljdata = pd.read_csv(pathlj) #過濾掉房租價格大於1W的，老貓認爲這輩子也不會租這樣的房 data = ljdata[ljdata.價格 < 10000] plt.figure(figsize=(10,4)) #箱狀圖查看房租價格總體趨勢 sns.boxplot(x='區域',y ='價格', data=data)
輸出結果：
簡單介紹下箱狀圖：箱狀圖使用四分位數表述數據分佈狀況，中間矩形表示25%到75%之間數據分佈，超過上限和下限認爲是異常值；
再來看我愛我家與貝殼統計結果，以下圖：
從圖中能夠看到帝都核心區域房租明顯比郊區高不少，東城最低房源價格都得兩千多，亦莊雖然在五環外，可是由於是開發區，有不少大公司入住，全部房價較高；房源選擇上，我愛我家價格感受比其餘兩個平臺要高。
如今我對北京租房價格有了全新認識，我主要想找70到85平左右小兩居，須要找到各區這個面積範圍內房源及其對應價格，我對鏈家數據進行下面操做：
import re
#數據整理，將字符串轉成數字
def func(size):
s = re.search(r'\d+', size)
if s:
return int(s.group())
return pd.np
#pandas導入數據
pathlj = 'jinfo.csv'
ljdata = pd.read_csv(pathlj)
data = ljdata.面積.to_frame()
#整理面積數據
r = data.applymap(func)
#添加新的列
ljdata['hsize'] = r.面積
#清洗無面積房源
rdata = ljdata.dropna(subset=['hsize'])
#整理70~85平米之間房源
rdata = rdata[(rdata.hsize>70) & (rdata.hsize < 85)]
#過濾掉價格大於1W的房源
rdata = rdata[rdata.價格<10000]
#統計最小值，最大值，均值
rdata.價格.agg(['min', 'max', 'mean'])
輸出結果以下：
min 2500.0 max 9890.0 mean 5997.4
通過分析，老貓感受3000左右能夠租到想要的房子，而後統計各個轄區內房源面積在70~85平之間的價格分佈，結果以下：
核心區域價格確實高，老貓想找大興和亦莊開發區附近房子，價格好像超出老貓預算，我租住房屋面積75，房租3100，房東加800也纔不到4000，根據分析結果看，找4000左右的兩居室感受也沒那麼容易；再找一下大興和亦莊開發區的房子，具體實現以下：
tdata = rdata[rdata.區域.isin(['大興','亦莊開發區'])] #大興與亦莊房子數據 print(len(tdata)) #房源均價，最低，最高值 print(tdata.價格.agg(['mean', 'min', 'max'])) #房源價格小於4000 print(len(tdata[tdata.價格<4000]))
輸出結果以下：
109 mean 4907.889908 min 3100.000000 max 9000.000000 21
找到21套價格小於4000房源，看下房源信息，可能是老舊樓，或者高樓層沒電梯，好容易有合適的，打電話諮詢，已經租出去了；鏈家都已經這樣了，估計我愛我家，貝殼也相似。
思前想後，感受仍是如今房東最好，趕忙給她聯繫續租，如下聊天記錄。
這波漲租潮，對老貓來講就這樣過去了，看着滿屏幕房源信息，我不知道明年房租是否還會瘋長；如今老貓的租房競爭對手不只是衆多北漂，還有實力更爲雄厚的自如、蛋殼等各類中介商，爲了生存，今年必需要更加努力了。
最後打個小廣告，有對爬蟲和數據分析感興趣同窗能夠購買奇貓的專欄《Python爬蟲與數據分析》
另外，若是感受還行能夠關注奇貓的視頻課程或者微職位。
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