学区房溢价

Python 写的房天下爬虫，结构清晰、上手快，链接一改就能抓别的城市或者板块的房源数据，挺灵活的。代码也不复杂，适合拿来练手或者做个小工具玩玩。如果你平时对接房产类数据，这段代码真的挺顺手。

详细介绍了房天下新房楼盘的关键数据，包括楼盘名称、评论数、户型面积、居室类型、地址、状态和标签等重要信息。

全开源的房产中介 ERP，功能挺全，支持手机、电脑、Pad 一起用，日常业务一站打通，工作效率提升还挺。源码是开放的，技术熟练点的可以自己改功能，想怎么定制都行，比较适合想要打造自己系统的中介公司。 房源和客源管理是这个系统的核心，配套还有办公、财务、这些功能。四网合一，微信平台也打通了，经纪人可以直接在微信里分享房源，还能在线聊天，沟通更顺畅。 权限设置也比较灵活，支持多门店、多账号，不限员工数，还能设定每个角色能做什么事。像只能在门店登录这种需求它也能做到，管理起来更放心。 财务报表和日志部分做得也不错，日常业绩、损益情况一目了然，还有三种日志机制保障数据安全，适合规模稍大的中介团队。 移

百分百开源的房少房产系统门户，真的是挺适合搞房产平台的开发者。PC 端+手机端+ERP 一套打通，搭建类似链家、58 那种门户平台不再是难事。功能比较全，新房、二手房、出租房啥的都涵盖了，甚至还带小区、问答模块，运营层面也挺贴心。 系统的多端一体化设计，用起来顺手。你要做移动端页面，后台数据自动同步过去，不用单独维护多个版本，省了不少事。再加上它的分站系统，分区域布点快——管理员绑定下子域名就搞定。 源码开放是亮点，想二开改成别的电商平台也不难，模块划分得还挺清晰。比如你要加个商城、或者搞个商铺租赁平台，改动不会太大。后台权限这块也灵活，加盟、直营都能分开管理，适合想走连锁路线的你。 技术上整

贝壳二手房网站的爬虫项目，功能挺全的，适合刚上手或者想偷懒直接用的你。用的是Python里的requests加上multiProcess，跑起来速度还挺快，响应也不错。 代码结构清晰，分了源文件、输出文件，还有一个Word 文档操作指南，照着步骤来几乎不会踩坑。比如你想抓某年某月某区的房子，只要改下参数就行，筛选功能比较人性化。 multiProcess做异步求那块写得还不错，适合你抓大量数据的时候提速用。不想一个页面一个页面翻？跑这个脚本准没错。 如果你有兴趣数据，顺带推荐几个配套资源。像北京二手房数据、数据可视化项目都能拿来练手。 小建议：跑之前加个求头模拟浏览器访问，避免被网站封 IP。

这份文档包含了与项目“政治约束和主权默认溢价”相关的Fortran和Matlab代码。这些代码是为了分析和模拟政治因素和主权风险对经济增长的影响而设计的。

Apache Kylin 的大数据能力，在贝壳找房的实践案例里展示得挺淋漓尽致的。张如松的这份 PDF 讲得接地气，思路清晰，对 Cube、Segment、Sharding 这些核心概念解释得通俗易懂。尤其适合你刚开始上手 Kylin，或者准备把它引入团队时当作入门参考。哦对，里面还有他们如何用 Kylin 房源数据的故事，挺有启发。

本分析包含：- 房屋数据概览（各区房屋数量、学区房对比等）- 区维度数据对比（总价、单价、房龄等）- 特定问题分析（房屋面积随时间变化、学区房溢价等）

借助ASP技术构建的二手房交易网站，提供房源信息发布、搜索、在线咨询等功能，方便用户进行二手房交易。

求索的房屋中介管理系统 v3.2，真的是挺实用的本地化管理工具。适合中小中介公司用来管理房源、客户、业务进展这些琐碎但重要的事务。界面干净，功能一目了然，新手也能直接上手，不用专门培训。 出租、出售、求租、求购这些常见业务，全都覆盖到位。你可以随手登记房源，也能跟进客户进展，还能设置提醒，避免忘记重要事项。用它来安排每天的工作节奏，真的会轻松不少。 房源与客户的匹配挺智能的，比如登记一个出租房，它能自动匹配有需求的客户，少了不少人工比对的麻烦。而且查询功能也做得不错，房源、客户、业务记录都能快速定位，Ctrl+F都省了。 信息打印和导出做得也蛮贴心的，支持导出到 Excel、网页，也支持批量打