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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