大数据分析01——成都二手房(平均价格)

背景
前段时间不少成都的朋友准备买房，遇到了各类问题。有的交了订金，房东发现还有机会涨价，宁愿交2w的违约金，也要再等一等房价涨起来；有的没有2年社保或户口买房；如今人才落户放宽后，有机会买房了，却又发现不少地方须要全款。那么如今成都二手房的状况究竟怎么样了？到底该买哪一个区的呢？

思路

1. 使用爬虫从链家爬取二手房的数据

2. 将数据导入可视化分析平台

3. 制做透视图

这里使用的可视化分析平台是公司内部开发平台，我直接拿来用用看下可否作出什么有意思的图出来。

结果
虫子爬取到的单条数据：

{'area': 85.21,
 'average_price': '17017',
 'city': '锦江',
 'community': '翡翠城四期  ',
 'focus_num': '117',
 'house_id': '106100521101',
 'last_buy_time': '2011-02-16',
 'link': 'https://cd.lianjia.com/ershoufang/106100521101.html',
 'location': '104.102412,30.618452',
 'model': ' 2室1厅 ',
 'price': 1450000.0,
 'publish_time': '2017-07-27',
 'title': '翡翠城四期 套二 有装修 有阳台',
 'watch_num': '81'}

对虫子进行了升级，可以拿到地理数据和发布时间了。

成都二手房每平方米的平均价格：

遇到的问题
首先我在知乎上找到一个分析北京房价的虫子，因而我下载下来准备用来收集成都的，可是却发现好久没维护，虫子跑不动了，因而我改了改，让虫子从新跑起来。虫子在爬取链家数据的时候，当爬取到3000多条的时候，遇到了链家的反爬虫策略，让输入验证码，我也就爬一次看看，并不想浪费太多的时间在验证码的识别上。网上有朋友告诉我使用和浏览器同样的hears和cache就能够，因而我试了一下，发现果真可行。

下面是个人虫子的地址，感兴趣的朋友，能够下载下来试试：
https://github.com/BlackKnigh...可是，hears和cache的那部分代码由于在笔记本上，没有来得及push。估计下周一去push。