利用高德API+Python解决租房问题
一、课程介绍
1. 课程背景
课程来自一段租房血泪史(夸张):事情是这样的,笔者是接着念大四准备考研,而室友是应届毕业在找工作,说白了就是都没有钱,于是打算合租。因为穷所以不可能找有门店的的中介,只能看看赶集、58、和一些租房APP。期间需要考虑两个人的通勤范围来选地段,由于对交通的不熟悉,只有选择自己附近的较贵的地段,花了很多时间阅览赶集或者58里的个人房源信息,然而个人房源信息中仍充斥着大量中介,抱着一点希望打了几个电话,得到的回答都是这个价位根本租不到,再高点也租不到(大都与发布的房源信息不符)。最后终于还是在宿舍关闭前一个星期租到一个性价比还可以的隔断。毕竟隔断还是不方便的,所以打算在室友找到工作后换一个新地方,于是就有了这个租房脚本和课程。
相信也有不少的应届毕业生可能会遭遇同样的境况,希望这门课能真的帮到大家,也许不光是在租房子方面。推荐阅读知乎上的一个问题:你有哪些用计算机技能解决生活问题的经历?
总结一下租房难的症结:
没钱。
小中介发布的价位一般都是假的,会浪费你很多时间。
对交通路线不熟悉以致于选择面窄。
如果是多人,得同时考虑多人的通勤时间。
本课程将解决的问题:
学习了技术,增长了知识,就能找到好工作,找到好工作就能有钱。
这次选的房源信息来自58的品牌公寓馆,所以没有那种小中介,价位就我和我室友来说可以接受。其实可以做个分类器过滤赶集上的中介来找低价个人房源的,有需要的同学可以试一下。
通勤范围在地图上圈出,解决了对交通路线不熟悉的问题
本课程是单人版的,但代码中只要删掉一个语句就能当多人用了(但是路径规划的功能是只能给一个人用)。如果是直接拿来多人用的话,还是开多个页面比较好。
最终效果图如下:
由于没做前端兼容,导致右上角崩了。自用的小工具其实也不用整多好看,效率第一。
如图,划出来的大片蓝***块就是距离工作地点一小时车程内的区域。蓝色的标记就是房源,点击后会自动给出路径规划和房源地址。红色标记(不是"终")是工作地点,在图里被挡住了。工作地点的输入框有自动补完的功能,也是很方便的。至于房源文件我们会通过编写Python脚本在抓取房源信息后生成。
2. 课程知识点
本课程项目完成过程中,我们将学习:
requests、BeautifulSoup、csv 等库的简单使用
高德地图 Javascript API 的使用
二、实验环境
打开终端,进入 Code 目录,创建 rent_proj 文件夹, 并将其作为我们的工作目录。
$ cd Code $ mkdir rent_proj && cd rent_proj
安装需要的库:
$ sudo apt-get install python-bs4
三、实验原理
实验中会用到三个文件:crawl.py,rent.csv与index.html,其中rent.csv由crawl.py生成,是房源文件。crawl.py是一个非常简单的爬取网页的脚本。index.html是最重要的显示地图的部分。实现的流程大致如下:
我为什么不把js代码和css代码从index.html中分出来呢,写脚本怎么顺手怎么来就好。
代码没有难度,主要就是看看几个API如何使用,下面给出文档链接:
四、实验步骤
1. 分析页面
先分析一下我们需要爬取的页面:http://bj.58.com/pinpaigongyu/
选择好目标价位:
打开查看器:
审查元素,分页上的 1 2 3 4 5 随便选一个:
大致了解了它的路径规则:/pingpaigongyu/pn/{page}/minprice={min_rent}_{max_rent}
对比第一页和第一千页:
经过观察,决定将页面有无.list元素来作为是否已读取完所有房源的判断条件。
看一下页面能够提供给我们什么信息:
框框圈出的信息对我们来说已经足够了。当然房源的具体经纬度也可以点进去查看代码得到:
简便起见每一个房源就只记录以下信息:[房源名称,地址,月租,房源url地址]。
其中地址直接取房源名称里的小区名,有的房源第二列是公寓名而不是小区名,那就只能取第一列作为地址了,有些公寓如果合并第一列第二列地图上会搜不到。
2. 编写Python脚本
在工作目录下创建crawl.py文件,这里先直接给出全部代码。
#-*- coding:utf-8 -*-from bs4 import BeautifulSoupfrom urlparse import urljoin import requests import csv url = "http://bj.58.com/pinpaigongyu/pn/{page}/?minprice=2000_4000"#已完成的页数序号,初时为0page = 0csv_file = open("rent.csv","wb") csv_writer = csv.writer(csv_file, delimiter=',')while True: page += 1 print "fetch: ", url.format(page=page) response = requests.get(url.format(page=page)) html = BeautifulSoup(response.text) house_list = html.select(".list > li") # 循环在读不到新的房源时结束 if not house_list: break for house in house_list: house_title = house.select("h2")[0].string.encode("utf8") house_url = urljoin(url, house.select("a")[0]["href"]) house_info_list = house_title.split() # 如果第二列是公寓名则取第一列作为地址 if "公寓" in house_info_list[1] or "青年社区" in house_info_list[1]: house_location = house_info_list[0] else: house_location = house_info_list[1] house_money = house.select(".money")[0].select("b")[0].string.encode("utf8") csv_writer.writerow([house_title, house_location, house_money, house_url]) csv_file.close()
鉴于爬的量不大所以就简单处理了。
csv一般用作表格文件,直接用文本编辑器打开也可读,行与行之间就是换行来隔开,列与列之间就是用逗号(也可指定其它字符)隔开,Python标准库中的csv库就是用来读写csv文件的。
这里只需要写csv文件:
#导入csvimport csv# 打开rent.csv文件csv_file = open("rent.csv","wb") # 创建writer对象,指定文件与分隔符csv_writer = csv.writer(csv_file, delimiter=',') # 写一行数据csv_writer.writerow([house_title, house_location, house_money, house_url])#关闭文件csv_file.close()
requests是一个对使用者非常友好的http库,看一遍Quickstart就能基本掌握它的使用。
用到它的地方也就仅仅两句:
# 抓取目标页面response = requests.get(url.format(page=page)) # 获取页面正文response.text
Beautiful Soup是一个用来解析html或者xml文件的库,支持元素选择器,使用起来也非常方便:
# 创建一个BeautifulSoup对象html = BeautifulSoup(response.text) # 获取class=list的元素下的所有li元素house_list = html.select(".list > li") # 得到标签包裹着的文本house.select("h2")[0].string.encode("utf8") # 得到标签内属性的值house.select("a")[0]["href"]
由于读取到的链接路径是相对路径,所以需要urljoin得到完整的url地址。
urljoin(url, house.select("a")[0]["href"])
实验楼环境中文粘贴进去会变成???,这样的话几个公寓房源的位置就不能确定了,不过不影响做实验。
讲解完毕,运行代码python crawler.py:
可能要1分半钟,可以先去玩一局扫雷。
笔者用自己的电脑跑差不多是20多秒。
此时目录下已生成了rent.csv:
注意如果你太频繁地抓取页面IP可能会被屏蔽,那样就抓不到页面而是直接报错了。如果抓取不成功的话,可以使用这个文件继续接下来的实验:
$ wget https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/599/rent.csv
3. 设计页面
页面大框架可直接从示例中心复制:高德 JavaScript API 示例中心
这里先给出全部的设计代码,新建index.html复制粘贴下面的代码:
<html><head> <meta charset="utf-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="initial-scale=1.0, user-scalable=no, width=device-width"> <title>毕业生租房</title> <link rel="stylesheet" href="http://cache.amap.com/lbs/static/main1119.css" /> <link rel="stylesheet" href="http://cache.amap.com/lbs/static/jquery.range.css" /> <script src="http://cache.amap.com/lbs/static/jquery-1.9.1.js"></script> <script src="http://cache.amap.com/lbs/static/es5.min.js"></script> <script src="http://webapi.amap.com/maps?v=1.3&key=22d3816e107f199992666d6412fa0691&plugin=AMap.ArrivalRange, AMap.Scale,AMap.Geocoder,AMap.Transfer,AMap.Autocomplete"></script> <script src="http://cache.amap.com/lbs/static/jquery.range.js"></script> <style> .control-panel { position: absolute; top: 30px; right: 20px; } .control-entry { width: 280px; background-color: rgba(119, 136, 153, 0.8); font-family: fantasy, sans-serif; text-align: left; color: white; overflow: auto; padding: 10px; margin-bottom: 10px; } .control-input { margin-left: 120px; } .control-input input[type="text"] { width: 160px; } .control-panel label { float: left; width: 120px; } #transfer-panel { position: absolute; background-color: white; max-height: 80%; overflow-y: auto; top: 30px; left: 20px; width: 250px; } </style></head><body> <div id="container"></div> <div class="control-panel"> <div class="control-entry"> <label>选择工作地点:</label> <div class="control-input"> <input id="work-location" type="text"> </div> </div> <div class="control-entry"> <label>选择通勤方式:</label> <div class="control-input"> <input type="radio" name="vehicle" value="SUBWAY,BUS" onClick="takeBus(this)" checked/> 公交+地铁 <input type="radio" name="vehicle" value="SUBWAY" onClick="takeSubway(this)" /> 地铁 </div> </div> <div class="control-entry"> <label>导入房源文件:</label> <div class="control-input"> <input type="file" name="file" onChange="importRentInfo(this)" /> </div> </div> </div> <div id="transfer-panel"></div> <script> var map = new AMap.Map("container", { resizeEnable: true, zoomEnable: true, center: [116.397428, 39.90923], zoom: 11 }); </script></body></html>
讲解一下部分代码:
这一句中你会看到key这个参数,它需要你注册高德的开发者用户,创建应用才能得到,由于 JS API 不像它家的 Web API 一样有流量限制,所以这个key大可随意使用。
<script src=" AMap.Transfer,AMap.Autocomplete"></script>
载入编写代码时可能用到的API插件:
<script src=" ,AMap.Scale,AMap.Geocoder,AMap.Transfer,AMap.Autocomplete"></script>
从名字就可以看出插件的作用:
ArrivalRange:公交到达圈
Scale:标尺
Geocoder:正向地理编码(地址-坐标)
Transfer:路径规划
Autocomplete:地址自动补全
这些都可以在示例中心找到对应的例子:示例中心
在输入标签内可以设定onClick与onChange属性,它们的作用是当该输入元素上发生点击或者内容变化的事件时,设定的内容就会被运行。
<input type="radio" name="vehicle" value="SUBWAY,BUS" onClick="takeBus(this)" checked/> <input type="file" name="file" onChange="importRentInfo(this)" />
control-panel 就是右上角的输入面板区域。transfer-panel是路径规划面板,它只有在调用了路径规划的函数时才会出现。
<div class="control-panel"><div id="transfer-panel">
在页面设计的部分保留了部分js代码是为了页面好看点。
var map = new AMap.Map("container", { resizeEnable: true, //页面可调整大小 zoomEnable: true, //可缩放 center: [116.397428, 39.90923], //地图中心,这里使用的是北京的经纬度 zoom: 11 //缩放等级,数字越大离地球越近});
输入python -m SimpleHTTPServer 3000打开服务器,浏览器访问localhost:3000查看效果:
由于无法复制中文的缘故,所以界面上是???,这之后会放出完整的文件链接。
4. 调用高德 API
高德这套API只要逛逛示例中心,示例中心没有的就去看看参考手册,基本就够用了。
同样先放上全部代码,之后再分解着讲,分解的部分会尽量给出高德的实例作参考。
接着上一节index.html里script的内容:
var map = new AMap.Map("container", { resizeEnable: true, zoomEnable: true, center: [116.397428, 39.90923], zoom: 11});var scale = new AMap.Scale(); map.addControl(scale);var arrivalRange = new AMap.ArrivalRange();var x, y, t, vehicle = "SUBWAY,BUS";var workAddress, workMarker; var rentMarkerArray = [];var polygonArray = []; var amapTransfer;var infoWindow = new AMap.InfoWindow({ offset: new AMap.Pixel(0, -30) });var auto = new AMap.Autocomplete({ input: "work-location"}); AMap.event.addListener(auto, "select", workLocationSelected);function takeBus(radio) { vehicle = radio.value; loadWorkLocation() }function takeSubway(radio) { vehicle = radio.value; loadWorkLocation() }function importRentInfo(fileInfo) { var file = fileInfo.files[0].name; loadRentLocationByFile(file); }function workLocationSelected(e) { workAddress = e.poi.name; loadWorkLocation(); }function loadWorkMarker(x, y, locationName) { workMarker = new AMap.Marker({ map: map, title: locationName, icon: 'http://webapi.amap.com/theme/v1.3/markers/n/mark_r.png', position: [x, y] }); }function loadWorkRange(x, y, t, color, v) { arrivalRange.search([x, y], t, function(status, result) { if (result.bounds) { for (var i = 0; i < result.bounds.length; i++) { var polygon = new AMap.Polygon({ map: map, fillColor: color, fillOpacity: "0.4", strokeColor: color, strokeOpacity: "0.8", strokeWeight: 1 }); polygon.setPath(result.bounds[i]); polygonArray.push(polygon); } } }, { policy: v }); }function addMarkerByAddress(address) { var geocoder = new AMap.Geocoder({ city: "北京", radius: 1000 }); geocoder.getLocation(address, function(status, result) { if (status === "complete" && result.info === 'OK') { var geocode = result.geocodes[0]; rentMarker = new AMap.Marker({ map: map, title: address, icon: 'http://webapi.amap.com/theme/v1.3/markers/n/mark_b.png', position: [geocode.location.getLng(), geocode.location.getLat()] }); rentMarkerArray.push(rentMarker); rentMarker.content = "<div>房源: <a target = '_blank' href='http://bj.58.com/pinpaigongyu/?key=" + address + "'>" + address + "</a><div>" rentMarker.on('click', function(e) { infoWindow.setContent(e.target.content); infoWindow.open(map, e.target.getPosition()); if (amapTransfer) amapTransfer.clear(); amapTransfer = new AMap.Transfer({ map: map, policy: AMap.TransferPolicy.LEAST_TIME, city: "北京市", panel: 'transfer-panel' }); amapTransfer.search([{ keyword: workAddress }, { keyword: address }], function(status, result) {}) }); } }) }function delWorkLocation() { if (polygonArray) map.remove(polygonArray); if (workMarker) map.remove(workMarker); polygonArray = []; }function delRentLocation() { if (rentMarkerArray) map.remove(rentMarkerArray); rentMarkerArray = []; }function loadWorkLocation() { delWorkLocation(); var geocoder = new AMap.Geocoder({ city: "北京", radius: 1000 }); geocoder.getLocation(workAddress, function(status, result) { if (status === "complete" && result.info === 'OK') { var geocode = result.geocodes[0]; x = geocode.location.getLng(); y = geocode.location.getLat(); loadWorkMarker(x, y); loadWorkRange(x, y, 60, "#3f67a5", vehicle); map.setZoomAndCenter(12, [x, y]); } }) }function loadRentLocationByFile(fileName) { delRentLocation(); var rent_locations = new Set(); $.get(fileName, function(data) { data = data.split("\n"); data.forEach(function(item, index) { rent_locations.add(item.split(",")[1]); }); rent_locations.forEach(function(element, index) { addMarkerByAddress(element); }); }); }
添加标尺,参考带功能控件的地图。
var scale = new AMap.Scale();map.addControl(scale);
一些需要放到全局的变量:
//公交到达圈对象var arrivalRange = new AMap.ArrivalRange(); //经度,纬度,时间(用不到),通勤方式(默认是地铁+公交)var x, y, t, vehicle = "SUBWAY,BUS"; //工作地点,工作标记var workAddress, workMarker;//房源标记队列var rentMarkerArray = []; //多边形队列,存储公交到达的计算结果var polygonArray = [];//路径规划var amapTransfer;
信息窗体的使用,在房源标记被点击时弹出,参考给多个点添加信息窗体。
//信息窗体对象var infoWindow = new AMap.InfoWindow({ offset: new AMap.Pixel(0, -30) });//在房源标记被点击时打开rentMarker.on('click', function(e) { //鼠标移到标记上会显示标记content属性的内容 infoWindow.setContent(e.target.content); //在标记的位置打开窗体 infoWindow.open(map, e.target.getPosition()); });
地址补完的使用,参考输入提示后查询。
var auto = new AMap.Autocomplete({ //通过id指定输入元素 input: "work-location"}); //添加事件监听,在选择补完的地址后调用workLocationSelectedAMap.event.addListener (auto, "select", workLocationSelected);function workLocationSelected(e) { //更新工作地点,加载公交到达圈 workAddress = e.poi.name; loadWorkLocation(); }
loadWorkLocation的实现,这部分包含了地理编码的内容,参考正向地理编码(地址-坐标)。
function loadWorkLocation() { //首先清空地图上已有的到达圈 delWorkLocation(); var geocoder = new AMap.Geocoder({ city: "北京", radius: 1000 }); geocoder.getLocation(workAddress, function(status, result) { if (status === "complete" && result.info === 'OK') { var geocode = result.geocodes[0]; x = geocode.location.getLng(); y = geocode.location.getLat(); //加载工作地点标记 loadWorkMarker(x, y); //加载60分钟内工作地点到达圈 loadWorkRange(x, y, 60, "#3f67a5", vehicle); //地图移动到工作地点的位置 map.setZoomAndCenter(12, [x, y]); } }) }
loadWorkRange的实现,在地图上绘制到达圈,参考:公交到达圈。
function loadWorkRange(x, y, t, color, v) { arrivalRange.search([x, y], t, function(status, result) { if (result.bounds) { for (var i = 0; i < result.bounds.length; i++) { //新建多边形对象 var polygon = new AMap.Polygon({ map: map, fillColor: color, fillOpacity: "0.4", strokeColor: color, strokeOpacity: "0.8", strokeWeight: 1 }); //得到到达圈的多边形路径 polygon.setPath(result.bounds[i]); polygonArray.push(polygon); } } }, { policy: v }); }
载入房源信息功能的实现。由于安全问题,浏览器想要得到文件在系统内的位置就得用上一些奇技淫巧,这里还是算了,偷一下懒,因为房源文件跟index.html在同一个文件夹下,所以我们只要得到文件名就足够了。
function importRentInfo(fileInfo) { var file = fileInfo.files[0].name; loadRentLocationByFile(file); }
我们使用一个集合来记录所有的房源地址。
function loadRentLocationByFile(fileName) { //先删除现有的房源标记 delRentLocation(); //所有的地点都记录在集合中 var rent_locations = new Set(); //jquery操作 $.get(fileName, function(data) { data = data.split("\n"); data.forEach(function(item, index) { rent_locations.add(item.split(",")[1]); }); rent_locations.forEach(function(element, index) { //加上房源标记 addMarkerByAddress(element); }); }); }
addMarkerByAddress的实现参考:按起终点名称规划路线与点标记。
注意其中这一句会被显示在信息窗体上。链接指向58品牌公寓馆的搜索页面,搜索的地址就是点标记(房源)的地址
rentMarker.content = "<div>房源: <a target = '_blank' href='http://bj.58.com/pinpaigongyu/?key=" + address + "'>" + address + "</a><div>"
5. 效果演示
可直接下载最终代码使用:
$ wget http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/599/index.html
输入python -m SimpleHTTPServer 3000打开服务器,浏览器访问localhost:3000查看效果:
首先选择工作地点:
划出了一小时内的通勤范围:
北京堵车太猖狂,可能还是地铁保险:
导入房源文件:
导入后:
选择一处房源,会自动帮你规划路径:
选中房源地址跳转到目标页面:
五、总结
多多利用网上的各种开放平台与API能让你的编程事半功倍,甚至这可能改变一个人的生活,影响到一个人的一生也说不定。这种说法听起来似乎太夸张,但是就拿高考报志愿举例吧,选什么学校,什么专业,可能就是一个决策导致了人生的截然不同。信息不对等或是缺乏对信息的分析都是很吃亏的。互联网时代,信息唾手可得,但是呢,我花大把时间看到的都不是我想要的,即使在看个人房源还是得自己排除一堆中介。我不是常常出门所以对交通不熟,把这些信息都查一遍又得花大量的时间。还好现在有了各种好的平台与开放接口,只需要你有一点点编程技能和一个想要实现什么东西的想法,一切就都不一样了。
这个项目有很多可以改进的部分,比如房源信息的选取过于简单,房间的面积也应该纳入考虑。比如可以做成在地图上显示具体的房源信息,每个标记都只标记唯一的房源。比如房源信息为什么要存文件呢,也可以存数据库里。比如爬取房源的效率太低,可以改用scrapy或者以自己的方式进行优化。比如只爬取一个网站会不会房源太少,也可以多找几处,把豆瓣的租房贴,各个大学的论坛也算进去,也许能真正解决租房难的问题呢。
六、参考资料
本项目的完整代码及demo,可在实验楼查看并在线完成,立即【开始实验】
更多Python经典项目:Python全部 - 课程
本文转载自异步社区。
原文链接:https://www.epubit.com/articleDetails?id=NC7E3EF9307700001371333CC19811AF5
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