武汉租房市场分析：基于安居客的爬虫数据与可视化研究
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简介：
本研究利用Python爬虫技术从安居客网站收集武汉地区最新的租房信息，并通过数据分析和可视化手段深入剖析当前武汉租房市场的趋势与特点。
最近我在淘宝上接了一个关于安居客出租房数据爬取的项目（以武汉为例）。最初我以为这只是一个简单的爬虫任务，但后来客户增加了数据清洗与数据分析的要求，并且还要求详细的代码解释等额外内容。最终才发现这个需求是他们大专毕业设计的一部分……然而整个项目的报酬只有大约200元人民币左右，相比之下，在淘宝上找人做毕设的费用通常要高很多。而且客户的编程能力、数学和逻辑思维都不太强，导致我不得不在每行代码都加上注释，并且解释得很详细以至于他还是无法完全理解。在我交付了完整的项目后，他还纠缠了一个多礼拜。
总体来说，这次经历让我感到非常烦躁。这是我第一次深刻体会到客户需求变更带来的巨大麻烦。尽管如此，作为迄今为止我在写爬虫时最详细地添加注释的一次尝试和首次真正使用像matplotlib这样的数据分析库来处理数据的实践案例，我认为还是有必要分享出来给其他人参考（PS：高手请轻拍）。
这个项目的主要功能是从安居客网站上抓取武汉地区的出租房信息，并通过这些数据进行清洗及分析。最终会生成四个不同层面的数据可视化图表。
**环境要求**
1. 操作系统: Windows 10
2. Python版本: 3.7
**使用方法**
首先需要说明的是，这个爬虫是为特定情况编写的，在通用性方面较差，仅适用于抓取安居客网站上的武汉出租房信息，并且你需要手动更新cookie。在对数据进行分析及可视化时也是针对武汉的房源进行了专门处理。
1. 访问安居客网址（https://wuhan.anjuke.com/），获取所需的cookie。
2. 在项目的文件中找到`spider.py`，将第12行中的cookie替换为你自己的值。
3. 运行`spider.py`脚本以抓取房源信息。运行后会生成一个名为“武汉出租房源情况.csv”的文件，其中包含五个属性：房屋租住链接、描述、地址、详情（户型）以及价格和经纪人等信息。
4. 在收集完数据之后，请执行`matplotlib.py`进行后续的数据清洗及可视化工作。运行此脚本将得到四个不同的图片结果展示所分析的信息。
**技术栈**
1. request
2. parsel
3. pandas
4. matplotlib
**改进点（相比之前）**
此次项目中的爬虫从技术上来说没有明显进步，但注释非常详尽。对于初学者应该有一定的参考价值。同时使用matplotlib进行数据分析和可视化处理，并且在数据处理代码中也几乎每行都有相应的解释说明。
通过这次经历虽然感觉有些亏本，但是对提高自己的编程能力和项目管理能力还是有帮助的。
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