import urllib.request as request from bs4 import BeautifulSoup import os def ...
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演示视频： https://www.bilibili.com/video...ed0f04fbb713154db5cc611225d92156技术mui+springboot+myibats+js+jq+css+ajax+图片剪裁+三级城市选择器+普通选择器功能：首页：房源分页展示，可以根据城市、关键词和租房类型进行搜索
信息来源是豆瓣的深圳租房小组（想爬取其他城市只需要更换一下URL就好）。 你们一定会说这么麻烦干什么，租房APP不是直接看么？我也是这么想的。。。...但是租房APP上中介比较多，豆瓣上多是个人房源，中介少，比较可靠。但豆瓣APP没有筛选功能，只是相当于百度贴吧一样的浏览界面。 所以我提供了价格筛选功能，目前设定的是2000/月。
我们使用此数据来探索北京短租房现状是如何的。...在短租房中，还有一个房源可用天数，我们统计了一下一年中可用天数最多的地区排名： ? 可以看到一年中可用天数最多的行政区是通州区，虽说是短租房，但如果想租长一些时间，不妨看看排名靠前的行政区。...最后还我们还绘制了短租房每一年评论数的走势： ?...从评论走势看出，10 年开始至 18 年的评论数持续上涨，这与我们互联网的发展有些关系，随着互联网的发展，线上应用越来越多，房东们租房也越来越喜欢线上，但评论数达到足够多时，房客们租房会看以前的评论作为参考...源码获取 关注微信公众号 “木下学Python”，回复关键词 “北京短租房” 获取
要租一个房，跑一点数据看看情况2020.9.29 1、先手工找了需求点附近的楼盘。 2、先采集小区的详细情况。...3、对应小区采集租房情况。一些网站妖得很，用错别字替换了内容。还好错误是对应的，替换回来就行。 4、清洗得到：价格、面积、户型、来源、朝向等关键字。 5、分析户型数量情况。 6、户型和价格。...看来网上的信息有多不准确情况。 8、目标区域，大概圈出一个目标区域，面积、价格、房间数量合适的。 9、接下去就是对目标区域的关联深入探索，详细的配件、朝向、图片等。
网站迁移到https://house-map.cn了 最新版使用教程
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？...我们首先看了该平台上全国宏观的短租情况： ? （图片说明：2017年9月中的某一日，在蚂蚁短租平台上全国短租房源的城市供应量排名。）...这某种程度上说明，短租房的主要效用还是体现在旅游度假上。当我们选择短租时，主要还是以出游为目的。 ▍黄浦才是上海的“流动中心” 我们首先看下，泱泱大上海，哪里的短租房源数量最多。...毕竟，房源只有一个，租出去就没了，还是要尽量高价一点，和某宝上大量供应的商品不一样…… ▍现在投资短租房划不划算？ 现在你已经知道了，在上海，静安和浦东的短租房市场相对火热。...考虑到一年也没有几个国庆这样的大假期，而且房租涨价也只有一周，涨幅在30%左右的情况下，即使有价格波动，但仍然不会产生根本性的变化。
01 租房押金的“恶性演变”每一个有过租房经历的人，对“押一付三”都不会陌生，如果是中介推荐的房源，还要额外付一个月的租金作为“中介费”。...尽管这样的陈规被无数人诟病，却是租房市场延续了许多年的既定规则。个中原因并不难解释。...如果说押金属于租房交易过程中的“信用实体化”，推行免押金模式就要找到其他的途径来进行信用核验。...03 免押金会是新风向吗有了自如的探索经验，租房免押金会是租赁市场的新风向吗？毕竟国内有着上亿的租房人群，特别是经济压力比较大的年轻客群，加入免押金、月付成为新的行业规则，对租房市场的冲击不言而喻。...五六年前的时候，到小区的公告栏去找租房广告，还是不少人租房的主要渠道，现在许多人已经养成了线上查找房源的用户习惯，VR逐渐取代线下成为看房的新范式。
（见公众号「Crossin的编程教室」今天第1条推送） 本文使用 scrapy 进行爬取自如所有城市的租房信息。 数据预览： ? 二、创建项目 本文使用 CrawlSpider 进行爬取。...找到房源信息，我们的目的就是将标题，价格，位置，地铁情况等基本信息抓取出来，所以就没有必要去爬取进入详情页爬取。...这时候我想，要是图片的url并不是随机的就好了，所以我爬了北京所有的租房信息，发现图片的url并不是网上所说的随机的，总共只有10个url是固定的。这就简单了。
01 租房押金的“恶性演变” 每一个有过租房经历的人，对“押一付三”都不会陌生，如果是中介推荐的房源，还要额外付一个月的租金作为“中介费”。...尽管这样的陈规被无数人诟病，却是租房市场延续了许多年的既定规则。 个中原因并不难解释。...03 免押金会是新风向吗 有了自如的探索经验，租房免押金会是租赁市场的新风向吗？...毕竟国内有着上亿的租房人群，特别是经济压力比较大的年轻客群，加入免押金、月付成为新的行业规则，对租房市场的冲击不言而喻。 核心在于两个层面的挑战。 首先是平台方是否作为。...五六年前的时候，到小区的公告栏去找租房广告，还是不少人租房的主要渠道，现在许多人已经养成了线上查找房源的用户习惯，VR逐渐取代线下成为看房的新范式。
本数据集包含2020末-2021年初，来自房天下、58同城、赶集网的位于北京、上海、深圳约20000条数据。除上述网站提供的基本信息（包括地址、租金、房屋面积、...
总第84篇 01|背景介绍： 租房是再普遍不过的一件事情了，我们在租房过程中常考量的两个因素是出租房离公司的远近以及价格，而我们一般都会去链家上看相应的信息，但是链家网只有价格没有距离，对于我这种对帝都不是很熟的人...具体做法就是先获取各个出租房所在地的经纬度和你公司所在地的经纬度，然后进行计算即可。 我们在获取经纬度之前首先需要获取各个出租房所在地的名称，这里获取的方法是用爬虫对链家网上的信息进行获取的。...还有就是明确我们要获取的信息，在前面我们说了是要研究公司附近的租房，但是我们在租房的时候也不是仅仅考虑距离这一个因素，这里我准备获取标题、价格、区域(大概在哪一块)、看房人数（说明该房的受欢迎程度）、第一特征...（可以说是该房的一个优势点，有的会写离地铁近，有的会写随时看房之类的），更新日期（判断你看到的信息是不是该房源的最新动态），楼层情况（高楼层还是低楼层），房租建筑时间等等。...05|经纬度的获取： 我们刚刚只是获取了一些出租房的基本信息，但是我们要想计算距离还需要获得这些出租房所在的地理位置，即经纬度信息。
数据集说明 这是一份北京的租房数据，总计7000 多 条记录，分为 8 个同样结构的 CSV 数据文件。 2....rent', con=engine, index=False, if_exists='append') 清洗后的数据： image-20201229140243522 3.数据分析可视化 3.1 整体情况...image-20210104104504486 3.2 地区分析 房源数量分布情况如下，可以看到朝阳和通州这两个地区的房源数量要远大于其它区，说明这两个地方的租赁市场比较活跃，人员流动和人口密度可能也比较大
对于房天下租房信息进行爬取 代码 import re import requests from lxml.html import etree url_xpath = '//dd/p[1]/a[1]/
更多内容请关注同名公众号、视频号【程序源代码】 “ 关键字: “ 租房微信小程序" 01 ———— 【总体介绍】 租房微信小程序，基于微信小程序开发的租房小程序。 ...其中目前租房APP比较多，尤其是在旅游领域中的非常多的，可以做为一个新产业来看。
根据最新出炉的《2018年中国程序员研究报告》显示，超六成受访程序员处于租房状态，35.6%的程序员目前一个人租房住，30.9%的程序员目前与别人合租。...而一线城市的程序员们因为超高房价，接近一半的北京程序员选择跟人合租，深圳则有超过一半的程序员独自租房，看来哪怕租房，帝都的房价也让刚毕业的小朋友两眼发直啊。 ?...上图可以看到，当租售比为400时，20年后租房的A君比租房的B君总资产高出80多万，所以租房比买房要划算。 通过不同数值的多次计算，该程序员得出了结论：租售比<200买房划算，否则就租。 ?...所以啊有了租房攻略还不够，接下来这份程序员租房防骗指南，你可以接好啦~ 为什么被骗的总是我？ 好不容易找到了心仪的工作美滋滋去开始新生活，却卡在了第一关租房上。...关于租房，你有什么经验教训或方法？
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。...案例：爬取上海租房图片 ? 只是实现功能，至于代码结果如下： ?
下面做个爬取租房信息python3脚本 # -*- coding: utf-8 -*- # File : 爬取租房信息.py # Author: HuXianyong # Date : 2018-08... = etree.HTML(link_result) #刚开始在这里卡住了好半天,原因是因为没有经纪人信息,所以报错了 #因此这里需要加个异常处理,来处理没有经纪人的的情况
具体代码: https://github.com/klren0312/puppeteer-study/tree/master/house365
某家网上有二手房、新房、租房等等，我们今天的目标是 https://sz.lianjia.com/zufang/ “你没看错，zufang 是 租房 的拼音“ 所以，今天我们要爬取某家网的租房数据，地点...首先，我们已经确定了目标是某家网在深圳的所有租房数据，看一下首页 [文章首发：公众号『知秋小梦』] 截止2019-12-31号，深圳十个区共 32708 套深圳租房，好像还挺多的，不知道我们能不能全部爬下来...ok，我们再看看其他区 [文章首发：公众号『知秋小梦』] 好像不太妙，福田区整租都有4002套（已经设置了整租条件的情况下）。...for rental_method in self.rental_method: pass else: # 直接遍历获取数据 pass 这里我们在初始化函数中定义了出租方式和居室情况...如果你要租房，你应该怎么分析？
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