1 课题背景

房地产是促进我国经济持续增长的基础性、主导性产业。如何了解一个城市的房价的区域分布，或者不同的城市房价的区域差异。如何获取一个城市不同板块的房价数据？
本项目利用Python实现某一城市房价相关信息的爬取，并对爬取的原始数据进行数据清洗，存储到数据库中，利用pyechart库等工具进行可视化展示。

2 数据爬取

2.1 爬虫简介

网络爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。爬虫对某一站点访问，如果可以访问就下载其中的网页内容，并且通过爬虫解析模块解析得到的网页链接，把这些链接作为之后的抓取目标，并且在整个过程中完全不依赖用户，自动运行。若不能访问则根据爬虫预先设定的策略进行下一个 URL的访问。在整个过程中爬虫会自动进行异步处理数据请求，返回网页的抓取数据。在整个的爬虫运行之前，用户都可以自定义的添加代理，伪装请求头以便更好地获取网页数据。
爬虫流程图如下：
在这里插入图片描述
实例代码

# get方法实例import requests #先导入爬虫的库，不然调用不了爬虫的函数
response = requests.get("http://httpbin.org/get")  #get方法
print( response.status_code ) #状态码
print( response.text )

2.2 房价爬取

累计爬取链家深圳二手房源信息累计18906条

爬取各个行政区房源信息；
数据保存为DataFrame；

相关代码

from bs4 import BeautifulSoup  
import pandas as pd
from tqdm import tqdm
import math
import requests  
import lxml
import re
import timearea_dic = {'罗湖区':'luohuqu','福田区':'futianqu','南山区':'nanshanqu','盐田区':'yantianqu','宝安区':'baoanqu','龙岗区':'longgangqu','龙华区':'longhuaqu','坪山区':'pingshanqu'}# 加个header以示尊敬
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.146 Safari/537.36','Referer': 'https://sz.lianjia.com/ershoufang/'}# 新建一个会话
sess = requests.session()
sess.get('https://sz.lianjia.com/ershoufang/', headers=headers)# url示例：https://sz.lianjia.com/ershoufang/luohuqu/pg2/
url = 'https://sz.lianjia.com/ershoufang/{}/pg{}/'# 当正则表达式匹配失败时，返回默认值（errif）
def re_match(re_pattern, string, errif=None):try:return re.findall(re_pattern, string)[0].strip()except IndexError:return errif# 新建一个DataFrame存储信息
data = pd.DataFrame()for key_, value_ in area_dic.items():# 获取该行政区下房源记录数start_url = 'https://sz.lianjia.com/ershoufang/{}/'.format(value_)html = sess.get(start_url).texthouse_num = re.findall('共找到<span> (.*?) </span>套.*二手房', html)[0].strip()print('💚{}: 二手房源共计「{}」套'.format(key_, house_num))time.sleep(1)# 页面限制🚫 每个行政区只能获取最多100页共计3000条房源信息total_page = int(math.ceil(min(3000, int(house_num)) / 30.0))for i in tqdm(range(total_page), desc=key_):html = sess.get(url.format(value_, i+1)).textsoup = BeautifulSoup(html, 'lxml')info_collect = soup.find_all(class_="info clear")for info in info_collect:info_dic = {}# 行政区info_dic['area'] = key_# 房源的标题info_dic['title'] = re_match('target="_blank">(.*?)</a><!--', str(info))# 小区名info_dic['community'] = re_match('xiaoqu.*?target="_blank">(.*?)</a>', str(info))# 位置info_dic['position'] = re_match('<a href.*?target="_blank">(.*?)</a>.*?class="address">', str(info))# 税相关，如房本满5年info_dic['tax'] = re_match('class="taxfree">(.*?)</span>', str(info))# 总价info_dic['total_price'] = float(re_match('class="totalPrice"><span>(.*?)</span>万', str(info)))# 单价info_dic['unit_price'] = float(re_match('data-price="(.*?)"', str(info)))# 匹配房源标签信息，通过|切割# 包括面积，朝向，装修等信息icons = re.findall('class="houseIcon"></span>(.*?)</div>', str(info))[0].strip().split('|')info_dic['hourseType'] = icons[0].strip()info_dic['hourseSize'] = float(icons[1].replace('平米', ''))info_dic['direction'] = icons[2].strip()info_dic['fitment'] = icons[3].strip()# 存入DataFrameif data.empty:data = pd.DataFrame(info_dic,index=[0])else:data = data.append(info_dic,ignore_index=True)

爬取过程

在这里插入图片描述

3 数据可视化分析

3.1 ECharts

ECharts（Enterprise Charts）是百度开源的数据可视化工具，底层依赖轻量级Canvas库ZRender。兼容了几乎全部常用浏览器的特点，使它可广泛用于PC客户端和手机客户端。ECharts能辅助开发者整合用户数据，创新性的完成个性化设置可视化图表。支持折线图（区域图）、柱状图（条状图）、散点图（气泡图）、K线图、饼图（环形图）等，通过导入 js 库在 Java Web 项目上运行。

python安装

pip install pyecharts

3.2 相关可视化图表

房源面积-总价散点图

scatter = (Scatter(init_opts=opts.InitOpts(theme='dark')).add_xaxis(data['hourseSize']).add_yaxis("房价", data['total_price']).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值"),])).set_global_opts(legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),title_opts=opts.TitleOpts(title="深圳二手房 总价-面积 散点图"),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='面积',# 设置坐标轴为数值类型type_="value", # 不显示分割线splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=False)),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='总价',name_location='middle',# 设置坐标轴为数值类型type_="value",# 默认为False表示起始为0is_scale=True,splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=False),),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=True, type_='color', min_=100, max_=1000)))scatter.render_notebook()

在这里插入图片描述 各行政区均价

temp = data.groupby(['area'])['unit_price'].mean().reset_index()
data_pair = [(row['area'], round(row['unit_price']/10000, 1)) for _, row in temp.iterrows()]map_ = (Map(init_opts=opts.InitOpts(theme='dark')).add("二手房均价", data_pair, '深圳', is_roam=False).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="深圳各行政区二手房均价"),legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),tooltip_opts=opts.TooltipOpts(formatter='{b}:{c}万元'),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(min_=3, max_=10)))map_.render_notebook()

在这里插入图片描述

均价最高的10个地段

temp = data.groupby(['position'])['unit_price'].mean().reset_index()
data_pair = sorted([(row['position'], round(row['unit_price']/10000, 1))for _, row in temp.iterrows()], key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]bar = (Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme='dark')).add_xaxis([x[0] for x in data_pair]).add_yaxis('二手房均价', [x[1] for x in data_pair]).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, font_style='italic'),itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color=JsCode("""new echarts.graphic.LinearGradient(0, 1, 0, 0, [{offset: 0,color: 'rgb(0,206,209)'}, {offset: 1,color: 'rgb(218,165,32)'}])"""))).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="深圳二手房均价TOP 10地段"),legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),tooltip_opts=opts.TooltipOpts(formatter='{b}:{c}万元')))bar.render_notebook()

在这里插入图片描述

户型分布

temp = data.groupby(['hourseType'])['area'].count().reset_index()
data_pair = sorted([(row['hourseType'], row['area'])for _, row in temp.iterrows()], key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]pie = (Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme='dark')).add('', data_pair,radius=["30%", "75%"],rosetype="radius").set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="深圳二手房 户型分布"),legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%")))pie.render_notebook()

在这里插入图片描述
词云图

word_list = []
stop_words = ['花园','业主','出售']
string =  str(''.join([i for i in data['title'] if isinstance(i, str)]))words = psg.cut(string)
for x in words:if len(x.word)==1:passelif x.flag in ('m', 'x'):passelif x.word in stop_words:passelse:word_list.append(x.word)data_pair = collections.Counter(word_list).most_common(100)wc = (WordCloud().add("", data_pair, word_size_range=[20, 100], shape='triangle').set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="房源描述词云图")))wc.render_notebook()