python-analytics

最近小红说要买个二手房，让我帮忙看一下二手房的信息，嗯毕竟买房是个麻烦事，而近一个月济南房价真是涨疯了。

刚好现在学python，正好可以拿来作为练手，想要实现二手房的价格数据分析。

首先想了一下基本的逻辑，先从58同城爬取一下以区域划分的房源信息。

1.首先使用Chrome调试工具分析出页面中的信息所在tag的位置，通过BeautifulSoup或正则re或lxml这三个Modules分析出信息。

由于三个Modules掌握都不熟练所以这混合了这三种模块。

通过输入可以选择不同的行政区进行数据的选择。

只有数据还不够直观，通过地理位置的抓取和高德地图的逆解析得到房源信息的坐标，然后展示到地图上。嗯 就这么干…

在匹配数据的过程中，发现会被高德(阿里)的服务器拒绝，所以加了延时500ms。

爬取得到的房源数据

你解析得到的坐标数据

放到页面上，alpha_version 可解析出房源所在位置附近的商圈。

觉得有点丑，然后又有了第二个版本2nd 在此版本中发现，如果坐标一样或者坐标太近等原因导致大量的数据没有被展现出来。然后又有了第三个版本。热点Heatmap

好吧，轮子造到这里。鉴于近期济南房价的疯狂涨势,留着数据，一个月后再爬取一下，再做个涨幅数据的分析。