近期，有个朋友联系我，想统计一下北京二手房的相关的数据，而自己用Excel统计工作量太过于繁杂，问我用Python该如何实现。
最近看到一句话，感觉很扎心，这句话是”任何一个男孩子小时候的梦想，绝对不是买套房“。
我有个小外甥，今年准备毕业，在我的极力劝说下来到了深圳工作，那第一件事就是租房子了。
Root 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在旧金山，现在找租房可以不用再等房产中介带上门介绍了。 在App上选好心水的房子，随时过去。输入大门的密码，一开门，就有AI机器人在门口迎接
在学习go语言的时候，谈到了指针。之前很害怕指针，因为在传说中，指针这玩意儿据说狠不好弄，且有很多程序员都死在这上面。可是，这毕竟是go语言借鉴C语言为了提升速度的，所以硬着头皮把c语言的指针学习了一下，主要是概念的东西，顺便看了几行C语言的代码，为了不至于使自己的学习成果随着时间忘掉，故作此记录，以为之后学习的记录。 我对指针的理解: 记得他们说房子的事，那我就用房子做理解了。假如有A,B,C,D四个房子，且里面分别住着1,2,3,4四个人。那么a,b,c,d则分别为这四个房子的钥匙。于是乎正如C语言里面
从2014年对楼市的普遍唱衰，到2015年的价格回暖，到底发生了怎样的改变？本文就尝试通过大数据来和丰富的图表，为大家展现数据背后的数据。 数据采集采用笔者用C#开发的爬虫工具。 数据清洗ETL采用了笔者开发的工具软件。 数据分析采用ipython notebook和pandas 可视化使用了matplotlib和seaborn. 热力图使用了百度地图API， 按经纬度0.01度为一个子区域，计算其中的平均值作为当前区域的房价/二手房数量。 这些数据是笔者
本文就从数据采集、数据清洗、数据分析与可视化三部分来看看新的一年里房市的一些问题。 数据采集： 数据采集即从网页上采集我们需要的指定信息，一般使用爬虫实现。当前开源的爬虫非常多，处于简便及学习的目的，在此使用python的urllib2库模拟http访问网页，并BeautifulSoup解析网页获取指定的字段信息。本人获取的链家网上的新房和二手房数据，先来看看原始网页的结构： 首先是URL，不管是新房还是二手房，链家网的房产数据都是以列表的方式存在，比较容易获取，如下图：
北京很大，大得可以容下所有人的野心和梦想；北京很小，小得容不下一个人的泪水。在这里，繁华与残酷同在，挑战与机遇并存。每天都有无数怀揣梦想的人向这里汇聚，也有无数不堪重负的人从这里逃离，这座天子脚下的城市，像一个巨大的舞台，永远有人刚刚登场，也永远有人刚刚离开。
web前端的火热，不仅仅是因为招聘市场需求量大，还有一个重要的原因就是，入行门槛低，入门简单。相对于IT技术类的其他岗位，web前端绝对算是门槛较低的，当然对应的起点也低。如果是小白入行或转行到IT技术的话，建议选择web前端。web前端入行门槛低，值得学习吗
嗨！大家好！我是法医，一只治疗系前端码猿🐒，与代码对话，倾听它们心底的呼声，期待着大家的点赞👍与关注➕。 📢 最近整理了一些前端高频面试题，分享给大家，如有问题欢迎留言指正，面试专栏我会长期更新，欢迎大家点赞🤞、收藏📌，感谢！ 1. 什么是 DOCTYPE， 有何作用？ Doctype是HTML5的文档声明，通过它可以告诉浏览器，使用哪一个HTML版本标准解析文档。在浏览器发展的过程中，HTML出现过很多版本，不同的版本之间格式书写上略有差异。如果没有事先告诉浏览器，那么浏览器就不知道文档解析标准是什么？
最近呢，对链家平台上的北京二手房数据做了个可视化分析，对目前北京的二手房交易情况有了个大致了解，最终得到一个很实在的结论：奋斗一辈子也买不到一个厕所这句话不是骗人的，是真的；关于具体分析内容请看下文
今天让我们来聊一聊北京的二手房市场现状。公众号后台，回复关键字“二手房”获取完整数据。
事件的发酵好像源自某京城人士，有一套 120 平米大小的，可以大庇天下寒士俱欢颜的三居草屋，有心出租给天下寒士，预期价位 7500 元/月，可是自如和蛋壳两家中介机构，为了抢房源，拼命抬价，经过几轮竞价，以 10800 元成交，价位不知不觉暴涨 3300 。京城人士心里窃喜，可是天下寒士可怎么办啊？
年初上海的房价一夜沸腾,到处都是月上涨百万的房子和日跳价十万的交易,以及人满为患的房地产交易中心。上月某日我打开滴滴快车,刚输入虹口,居然发现自动补出“虹口区房地产交易中心”, 而且排名第一......
如上图可以看到，从1981 – 1997 的连续17年，中国每年人口净出生人口都在2000万以上。然后从1998年开始，逐年减少，从2001年开始至2017年，每年净出生人口基本在1600万左右，近3年随着85后到了生育年龄加上国家2015年发布的二胎政策又开始出现小幅增长态势，预计未来3年会达到一个小高峰在2000万左右，然后又会落至1500万左右。
最近项目开发任务告一段落，刚好有时间整理这大半年的一些成果。使用html5时间还不久，对js的认识还不够深入。没办法，以前一直搞java，对js的一些语言特性和概念一时还转换不过来。
青岛的房价这两年翻了一番，举个栗子，如果你在2016年在市区买了100万的房子，2018年价值200万，净增100万；如果你2016年没有买这100万的房子，2018年买房将多付100万，机会成本100万。而这100万可能是青岛白领不吃不喝十年的收入。
大家好，我是小魔龙，Unity3D软件工程师，VR、AR，虚拟仿真方向，不定时更新软件开发技巧，生活感悟，觉得有用记得一键三连哦。
北京时间8月13日晚间，中国领先的线上线下房产交易和服务平台——贝壳找房正式在纽交所挂牌上市，证券代码为“BEKE”。 从2001年北京甜水园的一间链家门店，到今天的中国居住服务平台第一股，贝壳找房创始人兼董事长左晖走了十九年。 十九年间，从PC互联网到移动互联网，再到今天的产业互联网，行业大潮涌动。创业者一茬又一茬长起，喊着“颠覆传统”、喊着“去中介化”。 风口轮转，左晖的赛道一直未变，扎根在居住服务行业：从自营房地产中介链家，到覆盖100多个城市、4.2万门店，服务45.6万经纪人的房产交易和服务
在爬虫过程中，有时有些网站具有反爬虫设置，当爬取次数到达一定程度，那么这个网站就会禁止你的IP对其进行访问，这就是裸奔操作，为了不让对方服务器发现你在爬取对面的网站信息。
关注到元宇宙这个概念最初是源于林俊杰，我是JJ的老粉，从小听他歌长大，那天看到新闻说他在Decentraland平台上花了12.3万美元买了3块虚拟土地，由此吸引了我的注意。
作者：赵一鸣 摘自：微信公号“沙漠之鹰” 感谢赵一鸣的投稿，大数据文摘一向以发布干货文章著称，也欢迎大家投稿，投稿邮箱：tg@bigdatadigest.cn 下午，有一位学姐在微信上找我，“看到你微信公共号发的分析房价的文章了，挺有意思的，能不能帮我在北京选一套婚房啊？”学姐求我，焉有不应！于是我们约了晚上在北邮校园的零壹咖啡见面。 学姐一身漂亮的装束，香水扑鼻，是实验室比我大两级的女神，追求者众，据说只找BAT的高富帅。毕业三年，就准备买婚房了。 我开始询问她对婚房具体需求，同时为了保证准确，我重新抓取
Django makes it easier to build better Web apps more quickly and with less code.
最近一直在看论文，也有很久没有coding了，感觉对爬虫的技术有些生疏，我觉得即使现在手头没有在做这方面的东西，经常爬点对技术保鲜还是很重要的。所以这次我打算爬链家的房价数据，目的主要是对爬虫和Python的东西作一个巩固，然后做一个分析。
# -*- coding: utf-8 -*- # File : 7链家抓取--抓取经纪人信息.py # Author: HuXianyong # Date : 2018-08-30 15:41 from urllib import request from time import sleep from lxml import etree ''' 在开始之前我们应该先查看下我们每次打开下一页链家网页的时候他的url上面有什么变化 我们每每点击下一页的时候他的url也对应的加上了page+n 还有就是
到这里该了解的基础概念已经了解得差不多了，下一步便是进入前端篇进入实践学习。如果觉得印象还不够深刻，可以往回翻看，或者看一下目前这三步的主要知识点。
Define an object that encapsulates how a set of objects interact.Mediator promotes loose coupling by keeping objects from referring to each other explicitly,and it lets you vary their interaction independently.
导读：贝壳找房积累了大量房、客、人的行为关系数据，我们通过关系图谱的相关技术对这些行为关系进行挖掘，并在实际应用中取得了不错的效果。本次分享将主要介绍关系图谱在贝壳找房的构建历程和落地应用探索。
随着摩根大通推出JPM Coin 稳定币，可以预见稳定币将成为区块链落地的一大助推器。 坦白来讲，对于一个程序员的我来讲（不懂一点专业经济和金融），理解DAI的机制，真的有一点复杂。耐心看完，必有收获。
【导读】有很多过程是有流程步骤的，即是先做什么，后做什么，都已经定义好了，但具体每个步骤怎么去实现交由具体实施人。这个就是模板方法。
属性的作用就是就为元素提供更多的信息，大多数元素都可以拥有属性 属性的语法：<标签 属性1=参数1> 注意空格的使用
去年年底，博主有购房的意愿，本来是打算在青岛市北购房，怎奈工作变动，意向转移到了李沧，坐等了半年以后，最终选择在红岛附近购置了期房。
目前全国各地的学生们都迎来了暑假，看着朋友圈00后们开心的秀着自己的假期，小编心里一万个羡慕啊！
某家网站里有新房、二手房、租房等待。如果买房，尤其是在北京的首套，可能二手房是选择之一，那我就针对二手房研究一下。
春节的到来，众多的三四线城市引来返乡置业的高潮，尤其是对于一些劳动力外流严重的城市，当地卖房子的基本就靠三个营销节点赚钱：春节后、五一假期以及国庆假期，尤其是春节后，买房子的人是最多的。一来，一二线务工人员拿了年终奖，想着大城市房子买不起，回老家置办一套，毕竟首付也不贵；二来春节饭桌上基本会敲定婚姻大事，首先考虑的还是房子。
近期一篇网络热文中，一线城市相亲角代儿女征婚的大爷大妈们也抛出了“连房都没有，也敢来相亲？”这样的反问，那么像电视剧《裸婚时代》中刘易阳和童佳倩在没有房子、车子的情况下，冲破双方父母的重重阻拦、勇敢裸
hello，大家好，经过上篇文章，相信大家都已经了解了js的红尘往事，但是往事不可追嘛，回顾当下，我们要学习最新的js，誓做前端街最靓的仔~
For 20 years, Flash has helped shape the way that you play games, watch videos and run applications on the web. But over the last few years, Flash has become less common. Three years ago, 80 percent of desktop Chrome users visited a site with Flash each day. Today usage is only 17 percent and continues to decline.å
买卖房子可能是你这一辈子做的最大的一次生意了。这一点对中国人来说如此，对美国人来说也不例外。
之前看到一篇超级经典的用数据选房的案例分析，只是由于资料变更找不到了，大致记得是采集和挖掘了房管局、统计局、各售房平台、区域发改委数据、交通数据、学校数据等等作为样本来分析，最终一步步找到理想的房子。 今天我看到了相对不错的文章，现在分享给大家： 选房，是买房的第一步，也是最复杂的一步，北京有近万个小区，近千所小学，没几个月的踩盘研究，很难选出适合自己的小区。 如何优化这个流程，让你输入需求，一步选出适合自己的房子？ 虚拟个人，沙小鸟，后厂村路辛苦打拼的项目经理，和女朋友想买套600万左右的房子，小区
相关文章：链家全国房价数据分析 ： 数据获取 上一回我们提到了用爬虫爬取链家的新楼盘和二手房数据信息，这回我们来看看如何对他们进行分析。
圣杯布局是一种三列结构，左右两边定宽，中间自适应，能根据屏幕大小做响应的布局方式。
2018年是北京奥运的第十个年头。十年前的6月中旬，在奥运会倒计时50天纪念日时，100名在北京学习的汶川地震绵竹灾区学生手拿奥运“福娃”，成为奥运支线，也就是当时仅开通了北土城、奥体中心、奥林匹克公园和森林公园南门四站的地铁8号线的首批乘客。
如果你觉得还不错，那么可惜了，这套房实际并不存在，从图片到文字，甚至发布人的头像，全都是计算机自己生成的。
相信最近朋友圈被一篇【阿里P7员工得白血病身故，生前租了自如甲醛房】推文刷屏了吧，说真的，看到此，我不禁为自己在上海租住自如 8 个月还能正常的活着感到庆幸。
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刚刚过去的10月份，北京、上海、广州、深圳等一线城市的二手房成交量依旧低迷，要么出现了两位数的环比下滑，要么勉强维持在环比基本持平的局面，刺骨的寒意已经不需要再做赘述。
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