随着房价不断攀升,如今「房子」已成为一个既热门又敏感的话题,房价的波动始终牵扯着我们的神经。
作者:司开星 http://blog.csdn.net/chroming/article/details/46471155 用Python写了一个抓取上海地区二手房价格的程序,Python2.7,数据来自赶集网。由于在赶集网查看房价不需要登录,所以程序也十分简单。程序代码如下: 源代码托管在:https://github.com/chroming/sh_house_price/ # -*- coding:utf-8 -*-import requestsimport re#本程序用于抓取赶集网上海各地区二
不少朋友看了沙漠君的文章后,都会问:那几十万条租房,二手房,薪酬,乃至天气数据都是从哪里来的?其实我还没告诉你这些数据在十几分钟内就可以采集到!
今年房价热点地区,陆续推出二手房交易指导价格机制,使得二手房成交量下降,交易周期变长。同时部分地区限购,导致二手房市场客户较难向一手房市场转化。银行部分由于贷款额度限制,优先保障新房,相应二手房住房按揭贷款使用额度不断减少,贷款周期变长,甚至部分地区银行已经暂缓二手房贷款。
作为一个程序员我能帮助大家的就这样了,我16年1月份踩着涨价的点买的房子,房价现在依然还是购买时候的2倍以上。所以,我认为我的分析能力还是很强势的。
作者:赵一鸣 摘自:微信公号“沙漠之鹰” 不少朋友都会问:几十万条租房,二手房,薪酬,乃至天气数据都是从哪里来的?其实这些数据在十几分钟内就可以采集到! 一般我会回答,我用专门的工具,无需编程也能快速抓取。之后肯定又会被问,在哪里能下载这个工具呢? 最近比较忙乱,说好的一大堆写作任务都还没有完成。授人以鱼不如授人以渔,我做了一个决定,将这套软件全部开源到GitHub。 免费使用,开放源代码! 从此以后,估计很多做爬虫的工程师要失业了。。。因为我的目标是让普通人也能使用! 这篇文章介绍爬虫大概的原理,文
互联网技术最大的好处之一,就是可以更好地促进社会资源利用。基于这一点,才有了2008年之后电商的加速崛起,以及几年前“共享经济”的爆火。
正则表达式是一个很强大的字符串处理工具,几乎任何关于字符串的操作都可以使用正则表达式来完成,作为一个爬虫工作者,每天和字符串打交道,正则表达式更是不可或缺的技能,正则表达式的在不同的语言中使用方式可能不一样,不过只要学会了任意一门语言的正则表达式用法,其他语言中大部分也只是换了个函数的名称而已,本质都是一样的。下面,我来介绍一下python中的正则表达式是怎么使用的
北京二手房市场是一个热门的话题,许多人都想了解北京二手房的价格走势、供需情况和影响因素。然而,要获取北京二手房的相关数据并不容易,因为一些网站可能会限制访问、设置验证码或阻止抓取。为了解决这个问题,我们可以使用python和Selenium这两个强大的工具,来进行代理IP网页采集和数据分析。
大家好,我是查理。有一阵时间没有更文了,在此向关注我的朋友道个歉。这次我想结合房地产业务,针对广州这一城市,运用Python来进行数据分析,以期能为大家提供一点分析思路。为什么要分析房地产市场?房地产行业具有鲜明的地域特征,从房地产企业角度来讲,城市的选择在一定程度上决定了投资的成败。因此,对一个城市的市场研判就显得至关重要。早在几年前,同样的资金配置到南京和长沙两个城市,获得的投资回报差别是巨大的。2017年至2019年南京和长沙二手房(元/㎡)
目的:本篇给大家介绍一个数据分析的初级项目,目的是通过项目了解如何使用Python进行简单的数据分析。
一家专做二手房买卖的中介公司,甚至让中国最大的开发商自愧不如。 在万科和百度合作发布首款应用软件的记者交流会上,又有人问及为何和链家合作的事。万科集团高级副总裁、北京万科总经理毛大庆解释称:“因为链家掌握渠道。” 毛大庆续称,今年以来,万科无论是与百度、阿里巴巴,还是与腾讯合作,有个目的是相同的:寻找不同的数据源,找到客户,粘住客户。 生产方式正在发生变革,而大数据代表着新的生产力。 透视大数据 一向自视甚高的房地产开发公司忽然发现,二手房中介公司的“势力”远超它们。公开资料显示,2013年,万科销售额
这两天看到一个触目惊心的数据,来源是深圳市住房和建设局,可以查看深圳市历年二手房成交套数。
这次我想结合房地产业务,针对广州这一城市,运用Python来进行数据分析,以期能为大家提供一点分析思路。
今天的数据集来自于之前的爬虫项目:爬取城市二手房数据,今天的文章亦是对深圳存量二手房的一个分析实战。
最近看到一句话,感觉很扎心,这句话是”任何一个男孩子小时候的梦想,绝对不是买套房“。
今天让我们来聊一聊北京的二手房市场现状。公众号后台,回复关键字“二手房”获取完整数据。
在前面分享了二手房的数据获取,可以看上一篇文章,也可以扫描二维码查看CSDN博客。
本文就从数据采集、数据清洗、数据分析与可视化三部分来看看新的一年里房市的一些问题。 数据采集: 数据采集即从网页上采集我们需要的指定信息,一般使用爬虫实现。当前开源的爬虫非常多,处于简便及学习的目的,在此使用python的urllib2库模拟http访问网页,并BeautifulSoup解析网页获取指定的字段信息。本人获取的链家网上的新房和二手房数据,先来看看原始网页的结构: 首先是URL,不管是新房还是二手房,链家网的房产数据都是以列表的方式存在,比较容易获取,如下图:
回顾国内房产交易赛道近十余年的发展,资本红利催生了贝壳找房、安居客、天猫好房等等颇具规模和实力的二手房交易平台。与此同时,互联网、人工智能等技术在房产交易市场上广泛应用,技术的升级加速了房产交易市场的进化。
最近呢,对链家平台上的北京二手房数据做了个可视化分析,对目前北京的二手房交易情况有了个大致了解,最终得到一个很实在的结论:奋斗一辈子也买不到一个厕所这句话不是骗人的,是真的;关于具体分析内容请看下文
注:所有数据处理和分析都应用pandas进行,可视化部分除3张复合图表由Matplotlib制作外,其余均应用Pyecharts完成。
之前我们爬取了贝壳找房上的北京二手房信息,具体可以查看python爬取贝壳找房之北京二手房源信息,现在我们针对获取的数据进行分析及可视化的展示,本文代码和数据均存放在github上,链接地址:贝壳找房数据分析源码及数据,更多内容可查看个人博客:大圣的专属空间
教你用python制作一个爬虫软件,城市二手房信息一览无余。。(附源码)
4月1日,愚人节当天,特斯拉首席执行官、“推特达人”埃隆•马斯克连发几条推特,戏称特斯拉已“完全破产”。
二手房价格预测问题一直作为基础的数据分析入门课题,有许多开源的房价预测数据集。这些数据虽为经典,但时效上有所不足。因此我将在此记录Python从0到1的二手房房价预测过程,从数据获取开始。
最近群里很多小伙伴对爬取手机app和小程序感兴趣,今天本厨师将给大家呈现这道菜,供小伙伴们品尝。
从2014年对楼市的普遍唱衰,到2015年的价格回暖,到底发生了怎样的改变?本文就尝试通过大数据来和丰富的图表,为大家展现数据背后的数据。 数据采集采用笔者用C#开发的爬虫工具。 数据清洗ETL采用了笔者开发的工具软件。 数据分析采用ipython notebook和pandas 可视化使用了matplotlib和seaborn. 热力图使用了百度地图API, 按经纬度0.01度为一个子区域,计算其中的平均值作为当前区域的房价/二手房数量。 这些数据是笔者
张先生在深圳有套闲置房,万科的,准备出租。听说万科物业有个房屋托管平台叫“朴邻”,他打算把房子放那儿试试,然后就出差去了外地。只是没想到,在朴邻,他会有这种际遇……
某家网站里有新房、二手房、租房等待。如果买房,尤其是在北京的首套,可能二手房是选择之一,那我就针对二手房研究一下。
北京很大,大到容得下两千多万人的吃喝拉撒睡。北京很小,小到装不下一个外地人的北漂梦。 我是一名北漂,来北京7年了,7年时间里不断地租房搬家,心里一直想买一套自己的房子,而北京的房价让我望而却步,打消了
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專 欄 ❈ Garfield_Liang,Python中文社区专栏作者。 简书地址:http://www.jianshu.com/u/cac1d39abfa9 ❈ 嗯,这一篇文章更多是想分享一下我的网页分析方法。玩爬虫也快有一年了,基本代码熟悉之后,我感觉写一个爬虫最有意思的莫过于研究其网页背后的加载过程了,也就是分析过程,对性能没有特殊要求的情况下,编程一般是小事。 以深圳地区的X房网为例吧。XX房网的主页非常简洁,输入相应的地区就可以找到对应的二手房或者一手房。这一篇文章主要就给大家介绍我在做XX房网
但是呢?这样会不会还是显得麻烦了呢?难不成每个城市都写一份这样的代码吗?不是的,请看如下分析: 上面这部分代码是爬取的上海的二手房价 然而网址却是这样的:
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
伴随着国内新车市场的增长不复从前,国内的换车周期也缩短至3-5年,二手车交易也逐渐成为一部分消费者的首选,这也让国内的二手车市场稳步增长。根据中国汽车流通协会的数据,2021年一季度全国累计交易二手车395.59万辆,同比增长97.24%。
因此,我们经常会看到研究者们动不动就祭出一张全国地图,给每个城市进行评级,充满了指点江山的气魄。比如下图(来源:网络):
在这个充满变数的年代,你永远不知道自己的下一个对手会是谁,继阿里、京东后,又一电商巨头“跨界打劫”,强势杀入房地产经纪市场。
12 月 20 日,央行授权全国银行间同业拆借中心公布,最新一期的贷款市场报价利率(LPR)为:1 年期 LPR 为 3.8%,较上一期下调 5 个 BP,5 年期以上 LPR 为 4.65%,同上期保持一致。
春节的到来,众多的三四线城市引来返乡置业的高潮,尤其是对于一些劳动力外流严重的城市,当地卖房子的基本就靠三个营销节点赚钱:春节后、五一假期以及国庆假期,尤其是春节后,买房子的人是最多的。一来,一二线务工人员拿了年终奖,想着大城市房子买不起,回老家置办一套,毕竟首付也不贵;二来春节饭桌上基本会敲定婚姻大事,首先考虑的还是房子。
微信作为一个即时通讯工具,完成了连接人与人沟通的使命;服务号订阅号,实现了人与服务的链接;小程序的使命,就是人与人商业的连接,也就是线上与线下的连接。
需要说明一点,我们采集的数据中未包含大鹏新区/光明新区,因为这两个新区房源信息较少,加上pyecharts里面深圳的行政区也未包含这两个新区,所以没将这两个区的数据统计在内:
身为北漂一族,相信很多人也面临或者经历过工作,定居租房买房之类的。每个北漂心里一直想买一套自己的房子,而北京的房价却让人让望而却步。
这里他是使用Scrapy框架抓取的,上面的代码是爬虫文件中的所有代码,速度非常快,可以轻而易举的把数据获取到。
房地产行业近年来竞争持续白热化,甚至有专家认定,中国未来房地产进入负增长时代。房多多,国内首家移动互联网房产交易平台,却展现出行业领袖的风采。不到三年时间,房多多平台便取得了年交易额近2000亿的成绩,新房业务覆盖60多个城市,今年刚刚开始的二手房业务目前也已经覆盖了上海、杭州、南京、苏州等全国各大主要城市,获得平台三方高度认可。这不是房地产走暖,而是实实在在的互联网+房产的创新模式。 在领先行业的基础上,房多多进一步布局基于真实房产交易的互联网金融,打造全方位的房多多金融平台,真正满足买房卖房者、开发商
前一段时间与大家分享了北京二手房房价分析的实战项目,分为分析和建模两篇。文章发出后,得到了大家的肯定和支持,在此表示感谢。
项目:爬取房天下网站全国所有城市的新房和二手房信息 网站url分析 1.获取所有城市url http://www.fang.com/SoufunFamily.htm 例如:http://cq.fang.com/ 2.新房url http://newhouse.sh.fang.com/house/s/ 3.二手房url http://esf.sh.fang.com/ 4.北京新房和二手房url规则不同 http://newhouse.fang.com/house/s
想看下最近房价是否能入手,抓取链家 二手房 、 新房 的信息,发现广州有些精装修 88平米 的 3房2厅 首付只要 29 万!平均 1.1万/平:
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