网上租房数据的爬取与分析
主要介绍租房书爬取与分析过程中用到的相关技术，爬虫所用开发语言为python，开发环境anaconda,用beautifulsoup解析网页，数据处理numpy，可视化展示matplotlib，所用数据库为mangodb。
一.数据爬取
- 构造URL
baseurl:https://sh.zu.fang.com/
各地区对应编码
构造URL
urlDir = {
#"不限": "/house/",
"浦东": "/house-a025/",
"闵行": "/house-a018/",
"徐汇": "/house-a019/",
"宝山": "/house-a030/",
"普陀": "/house-a028/",
"杨浦": "/house-a026/",
"松江": "/house-a0586/",
"嘉定": "/house-a029/",
"虹口": "/house-a023/",
"闸北": "/house-a027/",
"静安": "/house-a021/",
"黄浦": "/house-a024/",
"卢湾": "/house-a022/",
"青浦": "/house-a031/",
"奉贤": "/house-a032/",
"长宁": "/house-a020/",
"金山": "/house-a035/",
"崇明": "/house-a0996/",
"上海周边": "/house-a01046/",
}
- 网页下载
class HouseSpider:
def getAreaList(self):
return [ # "不限",
"浦东", "徐汇", "宝山", "普陀", "长宁", "杨浦", "松江",
"嘉定", "虹口", "闸北", "黄浦", "卢湾", "青浦", "奉贤",
"金山", "崇明", "闵行", "静安", "上海周边"]
def getOnePageData(self, pageUrl, reginon="浦东"):
rent = self.getCollection(self.region)
self.session.headers.update({
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.84 Safari/537.36'})
res = self.session.get(
pageUrl
)
# 设置区域
def setRegion(self, region):
self.region = region
# 设置页数
def setPage(self, page):
self.page = page
def startSpicder(self):
for url in self.getRegionUrl(self.region, self.page):
self.getOnePageData(url, self.region)
print("*" * 30 + "one page 分割线" + "*" * 30)
time.sleep(3)
spider = HouseSpider()
spider.setPage(100)# 设置爬取页数
for i in range(0,20):
spider.setRegion(spider.getAreaList()[i]) # 设置爬取区域
spider.startSpicder()
- 网页解析部分
soup = BeautifulSoup(res.text, "html.parser")
# 获取需要爬取得 div
divs = soup.find_all("dd", attrs={"class": "info rel"})
for div in divs:
ps = div.find_all("p")
try: # 捕获异常
for index, p in enumerate(ps):
text = p.text.strip()
print(text)
print("===================================")
# 爬取并存进 MongoDB 数据库
roomMsg = ps[1].text.split("|")
# rentMsg 防止空值
area = roomMsg[2].strip()[:len(roomMsg[2]) - 2]
# 标题 房间数 平方数 价格 地址 交通描述 区 房子朝向
rentMsg = self.getRentMsg(
ps[0].text.strip(),
roomMsg[1].strip(),
int(float(area)),
int(ps[len(ps) - 1].text.strip()[:len(ps[len(ps) - 1].text.strip()) - 3]),
ps[2].text.strip(),
ps[3].text.strip(),
ps[2].text.strip()[:2],
roomMsg[3],
)
# 插入到数据库中
rent.insert(rentMsg)
except:
continue
- 存储功能设计
def __init__(self):
self.client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
self.shzfdata = self.client.shzfdata
# MongoDB 存储数据结构
def getRentMsg(self, title, rooms, area, price, address, traffic, region, direction):
return {
"title": title, # 标题
"rooms": rooms, # 房间数
"area": area, # 平方数
"price": price, # 价格
"address": address, # 地址
"traffic": traffic, # 交通描述
"region": region, # 区、（福田区、南山区）
"direction": direction, # 房子朝向（朝南、朝南北）
}
# 获取数据库 collection
def getCollection(self, name):
shzfdata = self.shzfdata
if name == "浦东":
return shzfdata.pudong
if name == "闵行":
return shzfdata.minhang
if name == "徐汇":
return shzfdata.xihui
if name == "宝山":
return shzfdata.baoshan
。。。。。
到此为止，数据爬取部分完成，爬取数据1.5W条。
二. 数据分析
- 地址转换经纬度
结构化地址转化为经纬度需要借助百度地图API，百度地图Web服务API为开发者提供http/https接口，即开发者通过http/https形式发起检索请求，获取返回json或xml格式的检索数据。用户可以基于此开发JavaScript、C#、C++、Java等语言的地图应用。本文将使用百度地图API的正地理编码服务提供将结构化地址数据（如：北京市海淀区上地十街十号）转换为对应坐标点（经纬度）功能。
正地理编码的接口为：http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/?address=北京市海淀区上地十街10号&output=json&ak=您的ak&callback=showLocation ，其中ak，address为必须参数
转换代码：
from urllib.request import urlopen, quote
from pymongo import MongoClient
import json
import codecs
import sys
import os
path = sys.path[0] + os.sep
def getlnglat(address):
"""根据传入地名参数获取经纬度"""
url = 'http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/'
output = 'json'
ak = '***********************************' # 浏览器端密钥
address = quote(address)
uri = url + '?' + 'address=' + address + '&output=' + output + '&ak=' + ak
req = urlopen(uri)
res = req.read().decode()
temp = json.loads(res)
lat = temp['result']['location']['lat']
lng = temp['result']['location']['lng']
return lat, lng
def jsondump(outfilename, dic):
"""传入保存路径和字典参数，保存数据到对应的文件中"""
with codecs.open(path + outfilename + '.json', 'a', 'utf-8') as outfile:
json.dump(dic, outfile, ensure_ascii=False)
outfile.write('\n')
def convertfile(filename):
file = codecs.open(path + filename, 'r', encoding='utf-8')
outfilename = 'loc' + filename
for line in file:
dic = json.loads(line.strip())
address = dic['地址']
dic['lat'], dic['lng'] = getlnglat(address)
jsondump(outfilename, dic)
def convertmongodb(host, dbname, collname):
'''连接mongodb, 并根据其位置字段得到其坐标信息，进而更新数据库'''
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client[dbname]
collection = db[collname]
for dic in collection.find():
dic['lat'], dic['lng'] = getlnglat(dic['address'])
collection.save(dic) # 更新数据，并覆盖相同_id的记录
print (dic)
if __name__ == '__main__':
filename = 'E:\Code\Python\test1\test.json'
# convertfile(filename)
host = '*********************' # 需要连接的数据库所在ip
dbname = 'databackup'
collname = 'allinfo' #allinfo是合并所有数据表所得的所有数据
convertmongodb(host, dbname, collname)
- 数据展示
（1）数据读入dataframe
import pandas as pd
import numpy as np
import pymongo
client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/",connect=False)
db = client["databackup"]
table = db["allinfo"]
df = pd.DataFrame(list(table.find()))
（2）上海租房平均价格
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
price = df['price']
max_price = price.max()
min_price = price.min()
mean_price = price.mean()
median_price = price.median()
print("上海市租房最高价格：%.2f元/平方米" % max_price)
print("上海市租房最低价格：%.2f元/平方米" % min_price)
print("上海市租房平均价格：%.2f元/平方米" % mean_price)
print("上海市租房中位数价格：%.2f元/平方米" % median_price)
% matplotlib
inline
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
mean_price_per_region = df.groupby(df.region)
fig = plt.figure(figsize=(12, 7))
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_title('上海租房平均价格')
mean_price_per_region.price.mean().plot.bar()
输出结果
上海市租房最高价格：1800000.00
上海市租房最低价格：100.00
上海市租房平均价格：8977.88
上海市租房中位数价格：5500.00
（3）上海各行政区内房屋面积对房价的影响（散点图）
def plot_scatter():
plt.figure(figsize=(10, 8), dpi=256)
colors = ['red', 'red', 'red', 'red',
'blue', 'blue', 'blue', 'blue',
'green', 'green', 'green', 'green',
'gray', 'gray', 'gray', 'gray',
'yellow', 'yellow', 'yellow', 'yellow']
region = ['黄浦', '徐汇', '静安', '长宁',
'浦东', '虹口', '杨浦', '普陀',
'闵行', '宝山', '青浦', '松江',
'嘉定', '奉贤', '金山', '崇明',
'闸北', '卢湾', '上海']
markers = ['o', 's', 'v', 'x',
'o', 's', 'v', 'x',
'o', 's', 'v', 'x',
'o', 's', 'v', 'x',
'o', 's', 'v']
print(region)
for i in range(19):
x = df.loc[df['region'] == region[i]]['area']
y = df.loc[df['region'] == region[i]]['price']
plt.scatter(x, y, c=colors[i], s=5, label=region[i], marker=markers[i])
plt.legend(loc=1, bbox_to_anchor=(1.138, 1.0), fontsize=12)
plt.xlim(0, 800)
plt.ylim(0, 100000)
plt.title('上海各行政区内房屋面积对房价的影响（散点图）', fontsize=20)
plt.xlabel('房屋面积（平方米）', fontsize=16)
plt.ylabel('房屋价格', fontsize=16)
plt.show()
plot_scatter()
['黄浦', '徐汇', '静安', '长宁', '浦东', '虹口', '杨浦', '普陀', '闵行', '宝山', '青浦', '松江', '嘉定', '奉贤', '金山', '崇明', '闸北', '卢湾', '上海']
（4）上海各行政区内房屋面积对房价的影响（线性拟合）
from scipy import optimize
# 直线函数方程
def linearfitting(x, A, B):
return A * x + B
def plot_line():
plt.figure(figsize=(10, 8), dpi=256)
colors = ['red', 'red', 'red', 'red',
'blue', 'blue', 'blue', 'blue',
'green', 'green', 'green', 'green',
'gray', 'gray', 'gray', 'gray',
'yellow', 'yellow', 'yellow', 'yellow']
region = ['黄浦', '徐汇', '静安', '长宁',
'浦东', '虹口', '杨浦', '普陀',
'闵行', '宝山', '青浦', '松江',
'嘉定', '奉贤', '金山', '崇明',
'闸北', '卢湾', '上海']
markers = ['o', 's', 'v', 'x',
'o', 's', 'v', 'x',
'o', 's', 'v', 'x',
'o', 's', 'v', 'x',
'o', 's', 'v']
for i in range(19):
x = df.loc[df['region'] == region[i]]['area']
y = df.loc[df['region'] == region[i]]['price']
A, B = optimize.curve_fit(linearfitting, x, y)[0]
xx = np.arange(0, 2000, 100)
yy = A * xx + B
plt.plot(xx, yy, c=colors[i], marker=markers[i], label=region[i], linewidth=2)
plt.legend(loc=1, bbox_to_anchor=(1.138, 1.0), fontsize=12)
plt.xlim(0, 800)
plt.ylim(0, 100000)
plt.title('上海各行政区内房屋面积对房价的影响（线性拟合）', fontsize=20)
plt.xlabel('房屋面积（平方米）', fontsize=16)
plt.ylabel('房屋价格', fontsize=16)
plt.show()
plot_line()
（5）各区房屋面积大小
df.area = df.area.astype(np.float)
fig = plt.figure(figsize=(12, 7))
ax = fig.add_subplot(111)
df.groupby('region').area.mean().plot.bar()
plt.title("各区房屋面积大小")
（6）房屋整体结构占比情况
fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
ax = fig.add_subplot(111)
df['rooms'].value_counts()[:6].plot.pie(cmap=plt.cm.rainbow)
plt.title('房屋整体结构占比情况')
（7）房源朝向分布情况
fig = plt.figure(figsize=(12,7))
ax = fig.add_subplot(111)
df.direction.value_counts()[:10].plot.bar()
plt.title('房源朝向分布情况')
(8)热力图
热力图功能示例
var points =[
{“lat”:31.32940203,“lng”:121.4524398,“count”:3000},
{“lat”:30.74623653,“lng”:120.7754725,“count”:11500},
{“lat”:30.73972623,“lng”:120.8048763,“count”:50000},
];
var points 中导入所有数据1.5W条，其中lat，lng是地址转换的经纬度，count权重取价格。
百度热力图
