我有个小外甥，今年准备毕业，在我的极力劝说下来到了深圳工作，那第一件事就是租房子了。
深圳的房价大家也知道，最近几年涨的厉害，3万一平都买不到什么好房子，其实看到这个情况，我着实为下一代担心，月入2W的应届毕业生寥寥无几，就是进了大厂赚到了钱，面临的压力也是非常大，最后买房就变成了掏空两个家庭一辈子的事情。
今天是周五，闲来无事，我就用Python爬点深圳房价的数据，然后做出可视化分析分析吧。
来了就是深圳人哈哈哈哈
Python对于我的粉丝来说可能很简单，大家都是做IT的，面对最简单的语言不得大展身手？大家做可视化用什么工具呢？其实python也能，但是可视化太丑了，还很麻烦，所以不考虑。
Pyecharts，Echarts，Highcharts...会点程序很重要阿，一个charts就能玩出这么多花样，但是他们最多算个图表插件罢了，我还是喜欢用现成的工具，比如BI工具。说到BI，我不止一次地给你们推荐，今天就来做个实际操作。
FineBI是帆软旗下的交互式数据可视化BI工具，可以快速地把数据转化为各种漂亮的可视化图表。
FineBI做出的驾驶舱
除此之外，FineBI这款商业分析工具还可以制作出更多漂亮的图表，协作并共享自定义仪表板和交互式报表等，文末给你们送上它的下载地址，先看分析。
一、数据获取
我们的数据来源是链接网上的信息，应该还挺全的，虽然最近它在裁员....
这就是我们需要的数据页面了
爬取各个行政区房源信息，并数据保存为DataFrame，话不多说，直接上代码：
<code>area_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{}/'
# 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).text
house_num = re.findall('共找到 (.*?) 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)).text
soup = 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">(.*?)/<code>
分享到:
閱讀更多 IT技術管理那些事兒 的文章
