18 1.合租房源基本情况 2.单间大小和房租分布 3.月租与房间大小、地铁站距离关系 4.北上广州地铁站房源最多的点 5.北上广深房源分布(map) 1.合租房源基本情况 我们爬取了自如北上广深合计...4.58万租房信息,其中合租房3.37万,占比75%。...合租房房源数 在单间平均面积上,基本都超过了10平米,其中北京和上海的平均面积都超过了12平米。 ? 在单间的平均月租金上,北京高达2,952,远高于其他城市。...2.单间大小和房租分布 北京和上海的合租单间面积大部分在10-15平米,其次是5-10平米;而深圳和和广州的单间面积大部分在10平米以下,其次才是10-15平米。 ?
为帮助开发者更好的了解和运用数据库,腾讯云数据库团队特出品《深入浅出理解云数据库》系列文章,从数据库的基本概念到云数据库特性及应用、从数据库基础原理知识到腾讯云经典实战案例解读,带你走进云数据库的世界。...我们还是来看刚才举的冰箱的例子,比如你是和别人合租的房子,冰箱是几个人一起公用的,我们来用图表看一下这个关系: 编号 姓名 性别 年龄 01 张三 男 25 02 李四 男 27 03 王五 女 30...合租表 比如有一天这三个人一起去逛超市买了很多东西,都放在了冰箱,我们一起看一下冰箱里有什么: 购买人 物品 花费 01 菜花 10 01 可乐 20 01 猪肉 50 02 雪糕 20 02 羊肉...我们可以清晰的看到每个物品的单价: 物品 单价 菜花 4/斤 可乐 3/瓶 猪肉 28/斤 雪糕 2/个 羊肉 57/斤 芹菜 3.6/斤 白菜 1.4/斤 单价表 如上所示我们建立了三个表,如果我想知道合租表里张三...(01)都购买了哪些东西,并且这些东西的单价是多少,我会这样操作: • 在合租表里查到张三的编号是01 • 在购买物品表里找到所有购买人列里所有行为01的物品,我们发现有菜花、可乐、猪肉三样物品 • 如果我们还想进一步查看他们的单价是多少
4.8.各区整租类平均租金箱线图 5.房间相关数据统计与可视化 5.1.合租类房间大小直方图 5.2.整租类房间大小直方图 5.3.合租类房间租金直方图 5.4.整租类房间租金直方图 5.5.房源距离地铁站距离直方图...# 房屋信息解析 # s = '合租·李村东里3居室-北卧' # s = '合租·强佑·府学上院4居室-北卧' # s = '整租·铁二区1室1厅-北' # s = '整租·厂甸11号院1室1厅-东'...绘图代码: # 箱线图 # 合租类 x_data = list(data['地区'].unique()) y_data = [data[(data['地区']==x)&(data['类型']=='合租'...,约为合租类的一半,毕竟一般都带有客厅或者厨房之类,整体空间较大。...5.3.合租类房间租金直方图 图中有部分是在最左侧,这部分是日租的房子。我们看北京整体,合租类单间大部分落在2000-4000之间。 ? 再看看海淀区,大部分落在3000上下 ?
自如友家的房子可通过整租、合租两种方式进行租赁。 由于是自营房屋,运营方还给房屋设定了很多比较新鲜的筛选条件,比如房屋朝向、装修风格、是否可养宠物、是否配备智能锁等。...价格方面,以深圳为例,以合租方式租下一个房间的价格大概在 1500-2500 元左右,整租一居的话,最低 3000 元起,价格还是比较合适的。...如果是合租的话,还有一个好处是,可能会交到志同道合的朋友。在房屋信息页面中,你能事先查看到目前已入住的室友信息(仅限性别、星座)。 ? 看到这里,是不是有点动心了? ?...另外,对于想要合租的人来说,房天下对可合租的房源做了细致的处理,用户可以按主卧、次卧、单间、床位这些更为细分条件来精准查找。 ?...而这次介绍的这 4 款小程序算是各有所长,如果能结合运用,将能解决整租、合租、租一般住宅、租品质公寓等多种租房需要,不知道哪款将会成为你小程序列表中的固定成员呢?
所以目前在我的个人数据库中,已经超过了百万的数据。...由于提供Api服务的主机和数据库都是购买云服务,受限于成本,目前机器的性能也不高,所以目前Api接口不能免费提供,敬请见谅。...但是目的不是为了靠这个赚钱,主要是了合理分配资源,所以Api接口账号20元/个(就当请我喝个奶茶了,虽然现在还买不到),一共有2000次请求的额度,每次请求返回100条数据,一共可以获取20万条数据,就算是把数据库的内容全部拉下来是完全够用的...2021 21:43:08 GMT", "creator": "238117681", "id": 1, "text": "图片真实有效,无任何费用,另有8号线及延长线整租合租不同价位房源...", "title": "合租 8号线联航路地铁站200米,房东直租浦江世博家园九街坊,1600,无中介费。"
对合租和整租数据分开进行可视化,画出各自的箱型图 可视化的代码有点多,需要的同学直接拉文末获取源码 [文章首发:公众号『知秋小一』] 哦豁,是不是有一些值看着有点过分,比如像25w 的那个整租房,1w的那个合租房...所以,一个严重的问题出来了: 合租的房屋里面有整租的房屋,同理,整租的应该也有合租的。 这就是我们遇到的异常数据了,如果只是看分布很难直观看出来的。 异常数据找到了,怎么纠正呢?...,非一居室的 整合起来就是:面积大于45㎡、房租超过4500元、户型是两室及以上,注意是合租房!...合租房!合租房!...,房租均价在1800~2200元之间 小总结: 小一直接做了个对比表格,一起看看吧 整租优先区域 整租分布均价 合租优先区域 合租分布均价 龙岗区 坂田、龙岗中心城 3000~5000
作者:Flora 我是一名刚刚毕业回国工作的职场新人,最近搬家和合租室友因为算账算到头大,朋友给我推荐了腾讯小经费这款小程序,作为产品经理(PM)的我体验后感觉很好,也把这款小程序分享给了我的室友。...合租/租客:需每月平摊公共水电费,添置生活用品的用户。 使用场景分析 小 A,20 岁,大学 2 年级学生。喜欢在课余时间与同学聚餐,唱 K。...现在和同事一起在公司旁边合租了一个公寓。 合租期间,水电费,公共生活用品都需要平摊。以前每缴费一次,收一次钱。...无论如何,在以后的合租生活中,我也会和室友继续使用小经费,也希望小经费能让我们「家和万事兴」。
可以看到一线城市中,独居且房源离地铁近,那么平均来看房租要在5000左右,而合租相对来说就要便宜好多了,合租可使用的面积是12平米左右,我的话当然就选择个好点的合租啦,用省下的钱还能定投基金。...可以看到海淀,朝阳,丰台区这几个区的房租都较高,不靠近地铁的合租房的房租都需要3000元了,要是想整租离地铁近的,那就要将近7000元了! 重点来了,我们来看看各一线城市的工资分布。直接上图。 ?...所以,无论你是应届生还是工作三年内的人,最好的就是接受合租,合租的价格可是比整租少了将近一半得价钱。
MongoClient from info import rent_type, city_info class Rent(object): """ 初始化函数,获取租房类型(整租、合租...)、要爬取的城市分区信息以及连接mongodb数据库 """ def __init__(self): self.rent_type = rent_type...self.city_info = city_info host = os.environ.get('MONGODB_HOST', '127.0.0.1') # 本地数据库...port = os.environ.get('MONGODB_PORT', '27017') # 数据库端口 mongo_url = 'mongodb://{}:{}'.format(...不同城市各区域的租房信息 :return: None """ for ty, type_code in self.rent_type.items(): # 整租、合租
《报告》指出,在人口流动、居住观念和政策利好等多重因素的促进下,住房租赁市场将持续增长,90后95后年轻人成为租房主力军;租金是年轻人租房首要考虑因素,其次为交通、治安、周边配套和房屋质量等;合租成为年轻人租房的趋势...,90后和95后租客中超过80%选择合租;从家电、到家居、再到摆设装饰、厨房厨具,年轻人的租房生活讲究样样精致。
对于独自在北上广深打拼的年轻人来说,如果考虑到自己的安全、自由和隐私不想要跟别人合租的话,那么整租一个一室一厅的小房子便是最理想的选择。那么北上广深可选择的一室一厅待租房源数量多吗? ?...这也是为什么年轻人普遍选择合租的原因。经过我们统计,北上广深合租平均每间房分别只需要2295、2147、1551和1783元,相比整租一室一厅来说省了一半左右。...所以说,合租并不是年轻人崇尚的生活方式,而是在隐私和房租方面选择了为房租妥协而已。 那么,如果不想合租只想要整租,又想要价格便宜的话怎么办呢?这时候只好放弃一室一厅一卫中可以放弃的东西,比如说客厅。...可是一室零厅零卫的整租房源,跟合租又有什么差别呢? 说到这里,为什么每年都要来看一次租房数据呢?
根据最新出炉的《2018年中国程序员研究报告》显示,超六成受访程序员处于租房状态,35.6%的程序员目前一个人租房住,30.9%的程序员目前与别人合租。...而一线城市的程序员们因为超高房价,接近一半的北京程序员选择跟人合租,深圳则有超过一半的程序员独自租房,看来哪怕租房,帝都的房价也让刚毕业的小朋友两眼发直啊。 ?...几室几厅居住人数 帝都的程序员大多选择合租,毕竟能有人分摊房租减轻负担,同时也可以有人互相照应生活,即使自己有什么事情也不至于措手无策。...那么在合租之前就必须要搞清楚几室几厅,是否隔断,每间房住几个人,都需要问清楚。(最好是去现场看下) ?...不过缺点肯定也有,合租肯定没有一个人住得方便,有时候还可能遇上奇葩舍友,一个月不打扫卫生,一个月不洗澡不换衣服,还有凌晨飙歌,以及感受每天早上抢厕所的乐趣.... ? 找房途径 ?
就像是租房子一样,独享就是你独自住在整个房子里,自由自在地享受你的空间;共享就是你和其他人一起合租,大家共享公共区域,但是独自享有自己的私人空间。现在,让我们来看看如何判断代理IP池是不是独享的。...就像是和室友一起合租,大家可以互相交流、共享资源,共享可以增加网页的访问速度。只要代理服务商能够保证IP的质量和稳定性,共享的代理IP池也能够满足你的需求。
不同的多租户模型会影响数据库和应用程序的设计、管理和维护。 一租户一数据库 最简单的多租户实现方式是为每一个租户创建一个数据库,如下图所示。...应用程序为每个租户分配一个租户id,并为每个租户配置相应的数据库连接信息(包括数据库ip、端口等)。应用程序根据租户id连接到为其分配的数据库。 ? 这种模型中不同租户的数据物理隔离,安全级别高。...如果每个租户的数据库使用不同的硬件和数据库类型,则他们之间的资源使用也是物理隔离的;如果租户的数据库共用同一套硬件,则需要对资源进行合理分配和管理,避免相互影响。...由于不同租户使用独立的数据库,灵活性好,容易满足不同租户的特定需求(譬如需要额外的字段)。出现故障时影响面小。缺点是数据库数量大,维护复杂,拥有成本高。适合租户数目比较少的场景。...适合租户数目适中的场景。 全共享方式 不同租户共享同一个数据库、同一个名字空间。不同租户的数据在同一组表中共存,通过租户id标记和访问不同租户的数据(应用需要调整访问数据的SQL以包含租户id)。
视频教程 零基础保姆级小白节点搭建教学,目前最安全最稳定的搭建方式,通过x-ui面板实现单端口多用户合租 文本教程 资源准备 域名 vps服务器需要自己购买 ssh远程工具 节点搭建 #更新软件源 apt...://$host$1 permanent; } } } 每次修改nginx配置文件后必须使用 systemctl reload nginx 命令重新加载配置文件 多用户合租
host_name 房东名称 neighbourhood_group 所属区域组 neighbourhood 行政区划 latitude 纬度 longitude 经度 room_type 房间类型(整套、独立房间、合租...sns.countplot(flat_data['room_type'],palette='Set2') plt.title('不同房型房屋数量') 数量最多的房型是整租,其次是独立房间的房型,最少的是合租的房型...整租和独立房间两种房型占比较大,可能更受欢迎,合租的房间数量最少。...room_type',hue='neighbourhood_group') plt.title('不同区域房屋类型分组柱状图') 中心地区整租的房屋数量最多,其他地区独立房间的房型最多,绝大多数的合租的房型分布在中部地区...price']<=500] #取价格在500以内的房子进行分析 ) plt.title('房屋类型与价格关系箱线图') 整租类型的房屋价格分布区见更广,并且价格均值高于其他两种类型,合租的房型平均价格最低
zone_position_dict) df.drop(["zone","position"],axis=1,inplace=True) # 原地删除 df.head() way 不同的租房方式,在这里只提取两个信息:整租与合租...[39]: fig = px.violin(df,y="money",color="way") fig.show() 不同租房方式对价格的影响:很明显押一付一和押二付一是最常见的方式 提取整租和合租...,并实施类型编码: # 整租-合租 df["way"] = df["way"].apply(lambda x: x.split(" ")[0]) df["way"] = df["way"].map({"...整租":1,"合租":0}) df["way"].value_counts() # 1-整租 0-合租 我们发现:绝大部分的都是整租,极少数是合租。...采样处理 上面提到整租与合租的样本数是极不均衡的,在这里实施上采样,增加合租的数量,保证二者相同: 采样前: 采样后: 类型转换 上面对不同字段进行了预处理和编码,发现有些字段的类型需要转换:
对于一个单身的,刚刚大学毕业的打工人,排除土豪,租房的选择基本都是合租。那么你就会或多或少的跟中介或者二房东打交道。 所以根据历史数据, 给 连夜加工出来了新功能——搜中介。...原理很简单,根据数据库中的历史数据,统计出创建者的发布次数和帖子中涉及到区域,主要是地铁站,然后分析出来,最近一个月发帖子数在10次以上的创建者信息,然后提取出这些创建者的发布的信息,按照地铁站和次数进行归类
选择虚拟主机建网站,预装了网站应用环境就和数据库环境,提供可视化操作的控制面板环境,操作简单。所以,很多站长和企业现在还是会首先使用虚拟主机。在挑选时,要注意以下几个方面。...关于价格问题,主要是根据自己的预算、网站建设要求来决定,如果你只是做一个个人博客,访问量在一年内很可能做不到350IP每日,那么估计很多150块钱以内的空间足以胜任,你完全没有必要买个600块钱的合租空间...2、空间大小 网站空间大小现在大多数都是100m以上,看看自己的网站需要占用多大的空间,并且要预见在未来的一年里自己网站可能有多少张网页,多少张图片,多大的数据库,从而决定要买多大的空间。...选择虚拟空间的时候,要注意数据库,部分服务商提供的空间是有赠送数据库,这也可以作为考察空间商的专业程度的指标。...一般的数据库配置是asp+access/ asp+sql server,然后php+mysql。如果服务商不提供数据库,则要咨询好自己应该用什么数据库。
[文章首发:公众号『知秋小梦』] 首先是城市区域的获取,每个城市的区域都不一样,区域数据通过网页获取 其次是出租方式的获取,官网对应两种:整租和合租,观察 url 发现分别对应 rt200600000001...,爬虫结束后再连接数据库 异常处理 官网中有一种类型的房屋,网页格式不标准,且拿不到具体数据。...确定要获取的数据字段: city: 城市 house_id:房源编号 house_rental_method:房租出租方式:整租/合租/不限 house_address:房屋地址:城市/区/小区/地址...数据需要保存到本地文件和数据库中。 其中本地文件每爬取50条追加保存记录,数据库只需要爬取结束后保存一次。...def data_to_sql(self): """ 保存/追加数据到数据库中 @return: """ # 连接数据库 self.pymysql_engine
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