最近租房有点烦！技术人如何用Python找到称心如意的“小窝”？(租房困扰？技术达人教你用Python精准锁定理想“小窝”！)

原创

ithorizon 7个月前 (10-20) 阅读数 16 #后端开发

租房困扰？技术达人教你用Python精准锁定理想“小窝”！

引言

在快节奏的生活中，找到一个称心如意的“小窝”对于许多人来说都是一件头疼的事情。尤其是在大城市，房源众多，需求各异，怎样在海量信息中找到最适合自己的房源？作为一名技术人，我们可以利用Python来解决这个问题。下面，我将分享怎样使用Python来精准锁定理想的“小窝”。

一、数据获取

首先，我们需要从网络上获取房源信息。这里以58同城为例，我们可以使用Python的requests库来爬取房源数据。


import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_house_list(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    house_list = soup.find_all('div', class_='house-title')
    return house_list

二、数据解析

获取到房源列表后，我们需要解析出每条房源的关键信息，如标题、价格、面积等。


def parse_house_info(house_list):
    house_info_list = []
    for house in house_list:
        title = house.find('a').text.strip()
        price = house.find('span', class_='price').text.strip()
        area = house.find('span', class_='area').text.strip()
        house_info_list.append({'title': title, 'price': price, 'area': area})
    return house_info_list

三、数据筛选

采取用户的需求，我们可以对房源信息进行筛选。例如，采取价格、面积等条件筛选。


def filter_house_info(house_info_list, price_range=None, area_range=None):
    filtered_list = []
    for house_info in house_info_list:
        price = float(house_info['price'].replace('元/月', ''))
        area = float(house_info['area'].replace('㎡', ''))
        if (price_range and price not in price_range) or (area_range and area not in area_range):
            continue
        filtered_list.append(house_info)
    return filtered_list

四、可视化展示

为了更直观地展示房源信息，我们可以使用matplotlib库进行可视化。


import matplotlib.pyplot as plt
def visualize_house_info(house_info_list):
    price_list = [house_info['price'] for house_info in house_info_list]
    area_list = [house_info['area'] for house_info in house_info_list]
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    plt.plot(price_list, area_list, 'ro-')
    plt.xlabel('价格（元/月）')
    plt.ylabel('面积（㎡）')
    plt.title('房源价格与面积关系图')
    plt.show()

五、完整示例

下面是一个完整的示例，演示怎样使用上述方法来找到理想的“小窝”。


def main():
    url = 'https://www.58.com/chuzu/'
    house_list = get_house_list(url)
    house_info_list = parse_house_info(house_list)
    price_range = (1000, 3000)
    area_range = (20, 100)
    filtered_list = filter_house_info(house_info_list, price_range, area_range)
    visualize_house_info(filtered_list)
if __name__ == '__main__':
    main()