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最近，主要的一线和二线城市的租金全部上涨。总的来说上升到什么程度？我们也不知道，因此为了找出答案，作者使用Python来抓取某房屋下的深圳租金数据。以下是这次的示例数据：不包括【unlimited】的数据（因为它可能与后者重叠），所以总数据量是大的，并且该区域后半部分的数据量相对较小，因为这个地区的住房确实不足。因此，这项调查不太准确，应该成为每个人观看的娱乐项目。 01：统计结果首先让我们看一下统计结果，然后再看技术分析。深圳的住房分布情况如下。如果按地区划分，福田和南山的住房分布最多。但是这两块地的租金非常昂贵。租金的单价是每月1平方米的价格。正方形越大，价格越高：可以看出，福田和南山分别占114。874和113。483，这是其他地区的几倍。如果以福田一家20平方米的房间为例来计算月支出：月薪10，000就可以成为月光家庭。如果您不觉得自己在乡下，可以去北京，广州和深圳体验一下。福田区每天需要人民币3。827元/平方米。就公寓类型而言，主要使用3个房间和2个房间以及2个房间和2个房间。与小伙伴租房是最好的选择，否则与您不认识的人合住一室可能会导致一系列令您不舒服的事情。字体越大，表示的单位数越多。根据租赁面积的统计，其中30-90平方米的租赁房屋占大多数，因此团体租赁是最佳选择。然后是用于租房的词云。字体越大，徽标出现的次数越多。其中，【精美装饰】占据很大一部分，这表明长期出租公寓也占据了很大一部分市场。 02：“爬虫”构想首先在某个房屋内对深圳各个行业的数据进行爬虫，然后将其存储在MongoDB数据库中，最后进行数据分析。部分数据库数据：03：爬虫的技术分析和代码爬虫所涉及的技术工具如下：请求库：requestHTML分析：Beautiful Soup词云：wordcloud数据可视化：pyecharts数据库：MongoDB数据库连接：PyMongo首先右单击网页以查看页面源代码以查找我们要爬网的部分。
由于篇幅所限，仅显示主要代码：（获取页面数据）数据分析：数据显示：无论如何，最近暴涨的租金确实是无奈的。为了应对外部条件的变化，我们仍应提高我们的硬实力，以增强我们的生存能力。