文章目录

房子下月到期，近期在关注找合适房源，靠谱室友，今晚回来花了一个多小时在豆瓣看租房帖子。

深感效率之低：打开南京租房豆瓣，逐个点开帖子，首先排除非个人发布信息，留下的帖子里，排除仅限女生合租的，排除已租的，排除价格过低不靠谱的，然后开始综合评估：照片/地段/价格，有些帖子只给小区不给位置的，还得百度地图查下小区所在位置

这个工作很适合让机器人（bot）来做，找房源这件事至少有一半的工作是可以自动化的，用上简单的爬虫和正则可以过滤大量的无效信息，如果加上自然语言处理（nlp）几乎可以完成大多的内容提取

之后再加上bokeh来做交互式数据展示，自然语言处理完，我们可以得到一些关键信息，命名实体（微信号、价格、地段、图片、评论数），然后把它们结构化，让用户与数据可视化地交互（实际是使用pandas来筛选数据），基于我之前的这个工作：一种通用的可视化订阅服务，很容易按照某个指标筛选出合适的房源

前端时间有篇文章很火：硅谷码农用Python写了个机器人，租到了让女友满意的房子

这篇文章写得很漂亮，受租房困扰，本着DRY原则，一个问题只解决一次，我想解决方案把工具分享出来，让别人解决同样的问题。

决定挖坑写个租房机器人和可视化筛选工具

先挖坑 待填

先给个大纲

爬虫部分

• scrapy/pyspider

信息提取

清洗数据

• html -> txt

自然语言处理

• 命名实体识别
• 取出地段

数据检索/可视化

bokeh/pandas

根据字段筛选：

• 价格区间
• 开关（是否地铁站附近/阳台）
• 整租/主卧/次卧

图片悬停/帖子超链/地图展示

why

比运行租房机器人让它找房更省力的是，写一篇文章，让同在找房子的你看到，等你说：hi，我也是技术发烧友，寻一个志趣相投的室友，周末还可以一起写个好玩的bot~

参考

• tenant-point：租房要点，适用于北上广深杭，欢迎补充
• zufang：豆瓣租房搜索引擎
• 硅谷码农用Python写了个机器人，租到了让女友满意的房子

文章作者 种瓜

上次更新 2016-11-01