前言 青島的房價這兩年翻了一番，舉個慄子，如果你在2016年在市區買了100萬的房子，2018年價值200萬，凈增100萬；如果你2016年沒有買這100萬的房子，2018年買房將多付100萬，機會成本100萬。而這100萬可能是青島白領不吃不喝十年的收入。 自2018年第二季度起，限價限購限售與金 ...
前言
青島的房價這兩年翻了一番，舉個慄子，如果你在2016年在市區買了100萬的房子，2018年價值200萬，凈增100萬；如果你2016年沒有買這100萬的房子，2018年買房將多付100萬，機會成本100萬。而這100萬可能是青島白領不吃不喝十年的收入。
自2018年第二季度起，限價限購限售與金融市場去杠桿兩大行政令雙管齊下，包括青島在內的一二線城市房價明顯遇冷，成交寥寥，投資客杳無蹤影，剛需駐足觀望，著急出售的不得不主動降價，價格普遍下跌，三四線城市也受到不同程度的影響。根據博主的賣房經歷，初始掛牌價同小區同期房最低，依然許久無人問津，在中介的提議下驟降X%才出手。但是，從長期來看，除非政府放棄干預，實行完全的市場經濟模式，否則一二線城市的房價跌幅不會太大，尤其青島，各地鐵線路的開通將再次拉高沿線房產價格。對於剛需群體而言，買房的主要目的不是投資，而是居住。購房時間越晚，成本越高。
爬取數據
博主最近有買房的計劃，房價穩中下跌，不失為一個買房好機會。於是，我這個之前不懂房的人，硬著頭皮用 Python 爬了些數據分析了一丟丟。
創建基本的資料庫：
CREATE TABLE `house` (
`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵',
`url` varchar(20) NOT NULL COMMENT '二手房地址',
`housing_estate` varchar(20) NOT NULL COMMENT '小區',
`position` varchar(20) NOT NULL COMMENT '位置',
`square_metre` decimal(10,2) NOT NULL COMMENT '大小 平米',
`unit_Price` int(11) NOT NULL COMMENT '單價元 基本都是整數',
`total_price` int(11) NOT NULL COMMENT '單價萬元 基本都是整數',
`follow` int(11) NOT NULL COMMENT '關註量',
`take_look` int(11) NOT NULL COMMENT '帶看量',
`pub_date` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '發佈日期',
PRIMARY KEY (`url`),
UNIQUE KEY `id` (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8爬取代碼：
#coding=utf-8
#!/usr/bin/python
__author__ = "小柒"
__blog__ = "https://blog.52itstyle.com/"
# 導入requests庫
import requests
# 導入文件操作庫
import os
import re
import bs4
from bs4 import BeautifulSoup
import sys
from util.mysql_DBUtils import mysql
# 寫入資料庫
def write_db(param):
try:
sql = "insert into house (url,housing_estate,position,square_metre,unit_price,total_price,follow,take_look,pub_date) "
sql = sql + "VALUES(%(url)s,%(housing_estate)s, %(position)s,%(square_metre)s,"
sql = sql + "%(unit_price)s,%(total_price)s,%(follow)s,%(take_look)s,%(pub_date)s)"
mysql.insert(sql, param)
except Exception as e:
print(e)
# 主方法
def main():
# 給請求指定一個請求頭來模擬chrome瀏覽器
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.99 Safari/537.36'}
page_max = 100
for i in range(1, int(page_max) + 1):
if i == 1:
house = 'https://qd.lianjia.com/ershoufang/shibei/'
else:
house = 'https://qd.lianjia.com/ershoufang/shibei/pg'+str(i)
res = requests.get(house, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
li_max = soup.find('ul', class_='sellListContent').find_all('li')
for li in li_max:
try:
house_param = {}
# 榮馨苑 | 3室2廳 | 115.91平米 | 南 北 | 毛坯 | 無電梯
content = li.find('div', class_='houseInfo').text
content = content.split("|")
house_param['housing_estate'] = content[0]
house_param['square_metre'] = re.findall(r'-?\d+\.?\d*e?-?\d*?', content[2])[0]
# --------------------------------------------------------#
# 位置 水清溝
position = li.find('div', class_='positionInfo').find('a').text
house_param['position'] = position
# --------------------------------------------------------#
totalprice = li.find('div', class_='totalPrice').text
house_param['total_price'] = re.sub("\D", "", totalprice)
unitprice = li.find('div', class_='unitPrice').text
house_param['unit_price'] = re.sub("\D", "", unitprice)
# --------------------------------------------------------#
# 57人關註 / 共13次帶看 / 6個月以前發佈
follow = li.find('div', class_='followInfo').text
follow = follow.split("/")
house_param['follow'] = re.sub("\D", "", follow[0])
house_param['take_look'] = re.sub("\D", "", follow[1])
# --------------------------------------------------------#
# 二手房地址
title_src = li.find('div', class_='title').find('a').attrs['href']
house_param['url'] = re.sub("\D", "", title_src)
res = requests.get(title_src, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
# --------------------------------------------------------#
# 掛牌時間(重要數據)
pub_date = soup.find('div', class_='transaction').find_all('li')[0].find_all('span')[1].text
house_param['pub_date'] = pub_date
write_db(house_param)
except Exception as e:
print(e)
mysql.end("commit")
mysql.dispose()
if __name__ == '__main__':
main()
通過鏈家網頁搜索，青島市北共找到 5105 套二手房，但是看下分頁，有100頁，每頁30條數據，博主用 Python也只爬下2994條數據。個人偵察能力有限，至今仍未找到被藏起來的兩千多套房子。若有知曉內幕者，望不吝賜教，柒某願聞其詳。
分析數據
資料庫設計方面，博主目前只關註總價、均價、關註、帶看量以及發佈時間。
總體概況
| 總數 | 均價 | 均關註 | 均帶看 |
|---|---|---|---|
| 2994 | 27721 | 17 | 1 |
我們先來看一下鏈家提供的青島市北的二手房價格（成交價）走勢：
爬取得到的平均單價與鏈家統計的掛牌平均單價相差無幾，成交單價比掛牌平均單價低3k左右。目前二手房市場交易冷冷清清，部分二手房房主無意出售或者不急於出售，掛牌一兩年仍未成交，這裡後面會有數據說明。
只有少部分房主出於房產置換或套現等需求，著急出售，因而願意大幅降價。
受首付難湊，房貸難申，房價下跌，尤其是房產市場前景不明朗等多重因素影響，本就為數不多的準買家持續觀望，儘管各中介頻繁推薦房源，但是準買家並不為所動。
位置分佈
從以上兩張圖可以很直觀地看出二手房集中在幾個區域——海雲庵、臺東、新都心。為何這些區域存在如此多的待售二手房呢？
海雲庵：以前屬於四方區，後現劃分至市北，位置略偏，多層房老舊，還有部分拆遷還建房，高至三十幾層，物業管理混亂。原房主出售房產謀求換房改善居住環境。
臺東：老市北，典型的開放多層老舊小區，商住混合，人員雜亂，掛牌出售的房產中尤以待拆房居多。
新都心：屬於市北新商業區，多為2010年以後的高層電梯房，房子基數大，且此區域配套設施完善，在這個區域投資的炒房客多，掛牌出售以套現。
帶看量
帶看量為零的房源高達六成，多為同小區房源中單價偏高者，顯然，鮮有人問津是此時掛牌出售的大部分房源的現狀，準買家不僅不急於購買，看房子也不著急了。或許不僅僅是不著急，而是基於目前家庭經濟狀況考慮，購房目標轉向被限價的新樓盤和價格較低的紅島、黃島等區域了。
掛牌大於一年未出售的房子：
| 總數 | 單均價 | 均關註 | 均帶看 |
|---|---|---|---|
| 124 | 28169 | 47 | 0.48 |
掛牌大於半年未出售的房子：
| 總數 | 單均價 | 均關註 | 均帶看 |
|---|---|---|---|
| 908 | 27795 | 31 | 0.92 |
掛牌大於三個月未出售的房子：
| 總數 | 單均價 | 均關註 | 均帶看 |
|---|---|---|---|
| 2345 | 27712 | 20 | 1.07 |
在帶看量為0或1的房源中，不排除部分炒房客無意出售或者不急於出售，有意高價掛牌，潛移默化地拉高整個小區的房價。
貸款
此次房地產市場遇冷，與貸款利率提高不無關係，房價與房貸利率猶如坐在蹺蹺板兩端，當房價出現下滑跡象時，房貸利率優惠就難覓蹤影，而當首套房貸利率有所鬆動時，房價將進入上升通道。對剛需而言，房價略降並不意味著購房成本降低。房貸利率上浮了百分之二十左右，但房價僅僅是略降而已，如果購房者貸款比例高，房價下降的部分不多於多付的利息，購房總成本並未降低。總而言之，利率高，房價低，對於全款買房的買家來說，成本才是真的低了。
商業貸款貸款額度100萬，等額本息還款差距表：
| 優惠 | 利率 | 月供 |
|---|---|---|
| 基準 | 4.9 | 5307 |
| 九折 | 4.41 | 5014 |
| 上浮20% | 5.88 | 5919 |
如果你打算公積金貸款，不要做白日夢了，漫長的申請周期和可憐的額度足以讓買賣雙方都抓狂。
註：2017年青島就業人員平均工資出爐 月均5253元。
房產稅
至於房產稅，還在醞釀提案中，神馬時候衝破重重關卡仍未可知。
那麼哪些人懼怕房產稅？
| 人群 | 傷害指數 |
|---|---|
| 在中心城市囤積大量住宅的人 | ★★★ |
| 盲目購買旅游物業、養老地產的人 | ★★★★ |
| 盲目購買三四線城市郊區、新區住宅的人 | ★★★★ |
| 加杠桿、超承受能力買多套房的白領 | ★★★★ |
| 在三四線城市囤積了大量住宅的人 | ★★★★★★ |
| 手中有多套房、負債率非常高的炒房者 | ★★★★★★ |
主要取決於房產稅的具體條款，包括徵稅比例、起徵房產套數、起徵面積、異地房產統計、家庭成員統計等諸多因素。
趨勢態度
其實扯了這麼多，總的來說，房價大概不會繼續翻著番地漲，同時，指望購房成本下降也是不現實的。如果你是炒房客，換個市場炒吧；如果你是剛需，看好房子就要儘早下手，不要期待任何人慷慨解囊或贈予。規則認知和運用能力是個體生存的基本能力。
當然，肯定有一些人，斥責現在的年輕人以買房為目標，別無他求。有的是有人幫忙負重，生而無憂，從不為其所困；有的是無欲無求，贍養、撫育與他毫無干系；更多的是想要而不得，迫不得已放棄。房地產自商業化之日起就綁架了太多，下一代的教育、良好的居住環境、貨幣貶值與資產保值……萬事有因果，存在即合理。如果真的要“修正”價值觀，洗腦活動需嘗試從下一代出生之日開始。
小結
這僅僅房地產市場冰山一角，不具備廣泛代表性。但是下麵一句話與諸位共勉：買房要趁早，沒有條件也要創造條件，哪怕以後你賣了呢！
源碼：https://gitee.com/52itstyle/Python/tree/master/Day11
補充一句話：買房請慎重，量力而為，小心經濟危機，小心泡沫，更要小心地震。
