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1. 项目简介

本项目利用 python 网络爬虫抓取某租房网站的租房信息，完成数据清洗和结构化，存储到数据库中，搭建web系统对租房的面积、朝向、有无地铁、公共交通工具等价格影响因素进行统计分析并可视化展示。

2. 功能组成

3. 租房信息爬虫

利用 python 的 request + beautifulsoup 从某租房平台抓取深圳（其他城市修改相应的租房网址即可）的租房数据：

def parse_zu_fang_divs(all_zu_fang_divs):house_infoes = []for zu_fang_div in all_zu_fang_divs:try:# 标题title = zu_fang_div.select('b.strongbox')[0].text.strip()props = zu_fang_div.select('p.details-item.tag')[0].text.strip().split(' ')[0].strip()# 室厅，面积，所在楼层shiting, mianji, louceng = props.split('|')   # 2室1厅|93平米|中层(共26层)address_tag = zu_fang_div.select('address.details-item')[0]address = address_tag.text.strip()xiaoqu, address = address.split('\n')# 小区名称xiaoqu = xiaoqu.strip()address = address.strip()qu, data2 = address.split(' ')# 小区所在一级区，二级街道first_qu, second_jiedao = qu.split('-')tags = zu_fang_div.select('p.details-item.bot-tag')[0].text.strip()# 标签tags = tags.split('\n')# 租金price = zu_fang_div.select('div.zu-side')[0].text.strip()house_infoes.append({'小区名称': xiaoqu, '小区所在一级区': first_qu, '二级街道': second_jiedao,'室厅': shiting, '面积': mianji, '所在楼层': louceng, '标签': tags, '租金': price})except:passreturn house_infoes

4. 基于大数据的城市租房信息可视化分析系统

4.1 系统注册登录

4.2 租房小区名称关键词抽取并词云分析

4.3 城市不同区域租房数量分布情况

4.4 城市不同区域租房房价分布散点图

4.5 不同地区租房房源数与平均租房价格的分布情况

4.6 城市各区域租房房价格分布箱线图

4.7 深圳租房单价最高Top20

4.8 房价影响因素分析

4.8.1 小区所在一级区域

4.8.2 租房面积

4.8.3 房屋朝向

5. 结论

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。

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4.2 租房小区名称关键词抽取并词云分析

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4.4 城市不同区域租房房价分布散点图

4.5 不同地区租房房源数与平均租房价格的分布情况

4.6 城市各区域租房房价格分布箱线图

4.7 深圳租房单价最高Top20

4.8 房价影响因素分析

4.8.1 小区所在一级区域

4.8.2 租房面积

4.8.3 房屋朝向

5. 结论

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