最近房价这事儿，又开始热闹起来。作为一个老码农，对数字啥的比较敏感，所以就想着自己动手，把这70个城市的最新房价数据扒拉下来，看看情况。
说干就干，第一步当然是找数据源。国家统计局的数据肯定是权威的，但是，不太好直接拿，得想点办法。我先是各种搜索，看看有没有哪个网站或者接口，能直接提供整理好的数据。找一圈，发现有些财经网站会引用，但数据质量参差不齐，而且很多都要收费。
没办法，只能自己动手丰衣足食。我打开国家统计局的网站，找到相关的房价数据页面。然后就开始分析网页结构，看看数据是怎么组织的。用 Chrome 的开发者工具，检查一下，发现数据是嵌在 HTML 里面的，得用爬虫来搞。
Python 嘛老朋友，直接上。用 requests 库把网页内容抓下来，然后用 BeautifulSoup 解析 HTML。这步挺关键的，要找到包含数据的 table 或者 div，然后一层层往下剥，把城市名称、房价啥的提取出来。这中间遇到不少坑，有些网站会用一些反爬手段，比如 CSS 偏移、动态加载啥的，得想办法绕过去。我用 User-Agent 伪装、设置请求头、加延时之类的手段，才勉强把数据扒下来。
数据是拿到，但是格式不太规整，得清洗一下。有些城市名称后面带括号，里面是行政区划代码，得去掉。房价数据有些是字符串，得转换成数字。还有些缺失值，得处理一下，要么用平均值填充，要么直接删掉。我用 Pandas 库，把数据整理成 DataFrame，方便后续分析。
数据整理好之后，就开始简单分析。我先算一下 70 个城市的平均房价，然后按城市等级（一线、二线、三线）分别计算平均房价，看看不同城市之间的差距。还做个简单的排序，看看哪些城市房价涨得最快，哪些城市跌得最多。把这些数据可视化一下，用 Matplotlib 画几个简单的图表，更直观地展示房价走势。
整个过程下来，花差不多一天的时间。虽然有点累，但是感觉挺有意思的。一方面，巩固一下 Python 爬虫的技能，另一方面，也对当前的房价形势有更直观的解。不过房价这东西，看看就别太当真。毕竟对于咱们这种码农来说，还是好好写代码，努力搬砖才是王道！
- 第一步： 确定数据源，分析网页结构。
- 第二步： 用 Python 爬虫抓取数据，解决反爬问题。
- 第三步： 用 Pandas 清洗和整理数据。
- 第四步： 用 Matplotlib 进行数据分析和可视化。
下次有空，再跟大家分享点别的实践记录。拜个拜！
