房东要给我涨800房租，生气的我用Python抓取帝都几万套房源信息，我主动涨了1000。
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了房东要给我涨800房租，生气的我用Python抓取帝都几万套房源信息，我主动涨了1000。相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
老猫我在南五环租了一个80平两居室，租房合同马上到期，房东打电话问续租的事，想要加房租；我想现在国家正在也在抑制房价，房子价格没怎么涨，房租应该也不会涨，于是霸气拒绝了，以下是聊天记录：
确认不续租之后，两三年没找过房的我上网搜索租房，没想到出来一坨自如，蛋壳，贝壳等中介网站；进去看看，各种房照非常漂亮，但是一看房租，想送给自己一首《凉凉》；附近房租居然比我当前房租高1000多RMB；自我安慰下，这些网站房源价格不是真实的，于是切换到我爱我家，链家等大中介平台，结果发现房租价格都差不多；心想这才几年，如果两年前对自己狠点买了房，房租都够还房贷了。为了生存，不甘心的我，决定把这些大网站的房源信息抓取下来进行分析，帝都这么大总有一套适合自己。
说干就干，先找到市场上主要的中介平台，主要关注我爱我家、链家、贝壳，还有类似于自如，蛋壳等长租公寓；还有一个问题，好像链家、贝壳、自如是一个大老板，链家房源和自如的都是混到一起的，整的我一个头大；贝壳类似于京东，不仅自己自营，还允许其他平台来入住这个平台，这老板头脑真是好使，折腾半天数据都在自己手里了，总感觉房价与房租上涨感觉和这个货有种说不清的关系。
最后决定使用Python抓取链家，我爱我家，与贝壳网租房信息。
租住小区门口就有一个链家，先从链家下手；抓取与分析过程如下：
1：查看链家租房信息，决定抓取那些数据；
2：请求行为分析；
3：分析使用知识点，
4：抓取实现；
5：对出租房源信息进行分析；
1.使用浏览器查看要抓取信息：
借助浏览器打开链家主页，查看要抓取信息，如下图：
从当前信息中可以看到，链家有近19000套再租房源（某些为单间）；
抓取信息包括：所属小区，户型，面积，价格，所属区域，具体地址，房龄，房屋编号及详情页地址；确认抓取信息后，分析请求行为，如何进行抓取。
2.请求行为分析：
使用浏览器打开页面，查看请求过程，需要分下面几步进行抓取：
1> 请求首页：https://bj.lianjia.com/zufang/；
2>解析北京下行政区对对应url，注意，这里不包括燕郊与香河；
3>按照行政区进行查找，提取页面房源信息，并请求下一页，直到请求结束；
整个请求过程如下：
确认抓取过程后，我们确认使用哪些知识点。
3.知识点分析：
整个抓取过程分为请求数据，提取信息，数据保存，老猫这边使用Python实现，主要知识点如下：
1>请求数据：requests模块；
2>提取信息：BeautifulSoup模块；
3>数据保存：csv格式存储，csv模块；
请求行为与知识点分析完成后，老猫在Jupyter下完成了单页数据抓取与提取，具体过程这里不详细讲解了，直接上最终代码与结果。
4.链家出租房信息抓取实现：
老猫在这里使用类实现抓取，简单描述实现过程：
1>整理思路，确认要做的事情，分步实现；
1>根据请求与提取行为定义类与相关方法；
2>将Jupyter下实现填充到对应方法中；
3>存储类实现；
4>代码调试与运行；
最终代码如下：
#coding=utf-8
#Author: qimao
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json
import csv
import time
class CsvSaveModule(object):
#存储csv类
def __init__(self, fname = "info.csv"):
self.f = open(fname, ‘w‘)
self.fcsv = csv.writer(self.f)
self.head = True
def write(self, keys, data):
#写入字段
if self.head:
self.head = False
self.fcsv.writerow(keys)
#获取并写入数据
values = [data.get(key, "") for key in keys]
self.fcsv.writerow(values)
def close(self):
self.f.close()
class SpiderMoujia(object):
def __init__(self, *args):
‘args:保存数据对象‘
self.urlhead = ‘https://bj.lianjia.com/‘
self.hds = args
def reqPage(self, url):
num = 0
#一个页面最多尝试请求三次
while num < 3:
#请求页面信息,添加请求异常处理，防止某个页面请求失败导致整个抓取结束，
try:
if url:
req = requests.get(url)
if req.status_code == 200:
#返回BeautifulSoup对象
return BeautifulSoup(req.text, ‘html5lib‘)
except:
pass
time.sleep(3)
num += 1
def startCrawler(self, url):
#抓取对外接口，Url为种子url
self.startRequest(url)
self.close()
def startRequest(self, url):
#开始抓取
obj = self.reqPage(url)
areas = obj.find(‘div‘, class_="option-list")
#提取区域信息：海淀，朝阳，....
listarea = areas.select(‘a[href^="/zufang/"]‘)
for area in listarea[1:]:
aurl = self.urlhead + area.get(‘href‘)
district = area.text.strip()
#按照区域进行抓取
self.crawlerArea(aurl,district)
def crawlerArea(self, url, district):
#print(‘crawlerArea‘, url)
page = self.reqPage(url)
if not page:
return
#解析页面信息
self.parsePage(page,district)
#获取下一页地址
nextpage = self.getNextPage(page)
if nextpage:
urlhead = url.rsplit(‘/‘,1)[0]
nexturl = ‘/‘.join([urlhead, nextpage])
#继续请求下一页
self.crawlerArea(nexturl,district)
def extractInfo(self, node, css):
snode = node.select_one(css)
val = ‘‘
if snode and snode.text:
val = snode.text.strip()
return val
def parsePage(self, page,district):
#主要功能，提取页面信息
listhouse = page.select(‘#house-lst > li‘)
#定义出提取字段
keys = [‘信息‘, ‘小区‘, ‘户型‘, ‘价格‘, ‘面积‘, ‘区域‘,
‘位置‘, ‘楼层‘, ‘年份‘, ‘附加信息‘, ‘房屋ID‘, ‘详情页地址‘]
for house in listhouse:
hinfo = []
#提取title, 小区，户型，价格，面积
cssexpress = [‘h2 a‘, ‘.where a‘, ‘.zone‘, ‘.num‘,‘.meters‘]
info = house.select_one(".info-panel")
if not info:
continue
for express in cssexpress:
hinfo.append(self.extractInfo(info, express))
#添加区域
hinfo.append(district)
#区域，楼层，年代
hinfo.extend(info.select_one(‘.con‘).text.split(‘/‘))
#房子其他信息，例如：地铁，阳台，供暖等
spans = info.select_one(‘.view-label‘)
hpoint = ‘,‘.join((spans.stripped_strings))
hinfo.append(hpoint)
#房子ID号，唯一标识
hinfo.append(house.get(‘data-id‘))
#房租详情页url
hinfo.append(info.select_one(‘h2 a‘).get(‘href‘))
#转换成字典
housedata = dict(zip(keys, hinfo))
print (housedata)
self.saveData(housedata)
def getNextPage(self, page):
try:
#获取下一页
pagenode = page.select_one(‘.page-box‘)
pageinfo = pagenode.get(‘page-data‘)
jdata = json.loads(pageinfo)
curpage = jdata.get(‘curPage‘)
total = jdata.get(‘totalPage‘)
if (curpage < total):
return ‘pg%d‘%(int(curpage+1))
except:
print(‘error‘)
pass
def saveData(self, data):
#按照顺序保存数据
keys = [‘信息‘, ‘小区‘, ‘户型‘, ‘价格‘, ‘面积‘, ‘区域‘,
‘位置‘, ‘楼层‘, ‘年份‘, ‘附加信息‘, ‘房屋ID‘, ‘详情页地址‘]
[hd.write(keys, data) for hd in self.hds]
def close(self):
#列表解析关闭存储模块
[hd.close() for hd in self.hds]
if __name__ == ‘__main__‘:
#开始抓取
url = ‘https://bj.lianjia.com/zufang/‘
csvhd = CsvSaveModule(‘ljinfo.csv‘)
spider = SpiderMoujia(csvhd)
spider.startCrawler(url)运行过程如下图：
最终获取了1W多套出租房信息；到这里我完成链家出租房员信息抓取。
5.我爱我家与贝壳抓取分析。
我爱我家是一个老牌的房地产中介，老猫来帝都10年了，毕业当年大部分同学干了当年认为比较正统的工作，一个另类同学去了我爱我家做中介，早些年他经常群里发消息，给我们介绍房源，大家认为他是推销，很少有人理他；最近同学聚会见面我问他：你当年为什么不在使劲逼着我买房？同学抬起头，吸了一口烟吐了一圈，说了一句话，让我感觉夏天顿时凉爽了许多：‘逼你你也买不起，逼你你也买不起，逼你你也买不起，重要事情说三遍‘，感觉友谊的小船就要翻了。
下面我们来看我爱我家出租房源页面信息，如下图：
从页面中我们可以看到，我爱我家有3.2万套出租房源，房源信息比较直观；通过分析发现抓取我爱我家请求行为与抓取链家类似，不同之处在于提取数据与提取过程；我们可以在基于链家爬虫进行修改实现；具体实现过程在这里不详细讲解，直接上抓取部分结果：
区域,地址,小区,价格,面积,楼层,装修,地铁附近,户型,朝向,信息,附加信息,详情
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...最后我们来看贝壳抓取，贝壳是近些年起来的中介平台，有点类京东，不仅有链家，自如房源，还有其他家；除了贝壳，还有其他很多短租长租平台，例如小猪短租，蛋壳等；
有时候我常思考一个问题：
负能量：这些网站都是IT开发人员搞得，我们都是一个行业，为什么要自己坑自己。如果没有这么多中介平台去抢房源，炒房价，价格可能落下来；
正能量：中介伤根据市场需求搭建中介平台，使广大租客可以从正规渠道租房，远离黑中介，给我们省去很多租房过程中遇到难题与烦恼，我们应该感谢这些中介商。
下面我们看下贝壳网页面信息：
贝壳房源信息中除了基本信息，还包括房源属于谁，例如：自如，链家，xx公寓等；贝壳抓取过程和链家也是类似的，具体实现在这里不详细讲解，直接看我们抓取的数据：中介商,价格,面积,信息,区域,位置,户型,楼层,附加信息,详情页地址 链家,14000,84㎡,整租 · 海运仓小区 3室1厅 14000元,东城,东直门,3室1厅1卫,低楼层（7层）,"近地铁,精装,集中供暖",/zufang/BJ2058598225715675136.html 链家,9200,89㎡,整租 · 安定门 安德路 精装修大两居 可拎包入住,东城,安定门,2室1厅1卫,高楼层（19层）,"近地铁,精装",/zufang/BJ2047499309347512320.html 链家,6000,61㎡,整租 · 安化南里 1室1厅 6000元,东城,广渠门,1室1厅1卫,低楼层（16层）,"近地铁,新上,随时看房",/zufang/BJ2062732570394894336.html 链家,3500,14㎡,整租 · 南剪子巷 1室1厅 3500元,东城,东四,1室1厅0卫,低楼层（1层）,"近地铁,新上,随时看房",/zufang/BJ2064894449783685120.html 链家,25000,158㎡,整租 · 东城逸墅南北通透大三居 婚房出租 可看房 家具齐全,东城,工体,3室1厅2卫,中楼层（7层）,"近地铁,精装,集中供暖,双卫生间,随时看房",/zufang/BJ2034641117466591232.html 城家精选公寓,11300,43㎡,整租 · 元嘉国际公寓 1室0厅,东城,东直门,1室0厅1卫,未知（10层）,"公寓,租房节,七天换租,近地铁,精装,集中供暖,免中介费,押一付一,新上",/zufang/BJ2066558104174067712.html 链家,28000,207㎡,盛德大厦 4室2厅 28000元,东城,和平里,4室2厅2卫,中楼层（20层）,"近地铁,集中供暖,随时看房",/zufang/BJ2049715273455910912.html 龙源易家,3500,26㎡,合租 · 海运仓小区 3室1厅,东城,东直门,3室1厅1卫,未知（6层）,"限女生,限男生,独立卫生间,租房节,近地铁,精装,独立阳台,集中供暖,免中介费,新上",/zufang/BJ2066335711790891008.html ... `` 房源信息抓取完成后保存到csv文件中，然后使用对数据进行分析。
5.房源价格分析：
老猫算了下，三个平台数据加起来差不多7W套左右（链家数据和贝壳有重复，同一个房员可同时挂在链家与我爱我家中），所有应该到不了7W套。
我们使用分析模块为Python中的matplotlib, pandas, seaborn, pyecharts;
5.1：分析北京各辖区的总的价格分布：
以上是关于房东要给我涨800房租，生气的我用Python抓取帝都几万套房源信息，我主动涨了1000。的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
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