购房

①公积金贷款准入条件： 在沪缴纳公积金的在职职工（退休、离职的都不可以） 在办理贷款前，已连续缴存住房公积金不少于6个月 在办理贷款前，夫妻双方都无已在受理中的住房公积金贷款或还款 ②公积金贷款首套、二套认定标准： 首套： 家庭名下在沪无住房且名下无本市公积金贷款记录（在婚前借款人及其配偶与各自父母登记在产证上的最多各有1套可以剔除） 二套： 家庭名下在沪无住房，有1次本市公积金贷款，但已结清 家庭名下在沪已有1套住房，且人均面积≤37㎡，无本市公积金贷款记录 家庭名下在沪已有1套住房，且人均面积≤37㎡，在本市有一次公积金贷款记录，但已结清 注：在婚前借款人与其配偶与各自父母登记在产证上的最多各自有1套可以剔除；婚前若与父母共有多套房屋，原则上是剔除面积大的那套。 限贷： 家庭名下在沪已有一套住房且人均住房面积大于37㎡ 家庭名下在沪有2套（含）以上住房 家庭名下在沪有公积金贷款在还或有2次（含）以上公积金贷款记录 ③公积金贷款额度标准： 购入首套住房： 1人参与贷款，基准利率，最高可贷50万元，补充公积金最高可贷10万元； 2人以上参与贷款，基准利率，最高可贷100万元，补充公积金最高可贷20万元； 购入二套改善型住房： 1人参与贷款，基准利率上浮1.1倍，最高可贷40万元，补充公积金最高可贷10万元； 2人以上参与贷款，基准利率上浮1.1倍，最高可贷80万元

上海户籍，限购政策 结婚情况分析： 夫妻双方都是上海户籍 夫妻双方在2011年1月30日之前各自和父母共有不超过2套（含2套）可买2套住房。 夫妻双方有一方是上海户籍，另一方是非上海户籍 a、购买首套房产证可单独上非上海户籍一人，但需提供满5年社保或满5年个税。 b、购二套房产证必须上海户籍的人上产证，否则限购。 注： 满5年社保或满5年个税是指签合同当月不算，往前推算63个月中社保或个税正常缴纳满60个月。 贷款政策 ①全国范围内无房无贷：算首套 ②上海无房无贷，外地有房无贷：算首套 ③上海有房无贷：算二套 ④上海有房有贷：算二套 购买第二套住房首付费用 ①普通住房：首付50% ②非普通住房：首付70% 2017年上海普通住宅新标准 一、房屋类型 五层以上(含五层)的多高层住房 不足五层的老式公寓、新式里弄、旧式里弄等 二、成交价格 内环以内：≤450万元/套 内外环之间：≤310万元/套 外环以外：≤230万元/套 三、建筑面积 单套建筑面积≤140平方米 作者：孟繁宁 链接：https://www.zhihu.com/question/56993638/answer/151191562 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 来源： https://www.cnblogs.com/kakaisgood/p/8892445.html

1、静态代理 代码参考： https://blog.csdn.net/dcxmaozi/article/details/99852198 https://www.cnblogs.com/djoker/p/6242047.html https://segmentfault.com/a/1190000019355525 我对于静态代理的理解，这样可能更容易让人理解 角色：我（被代理类），中介人员（代理类），房地产商 情景一：正常情况下，我是可以直接找房地产商买房的，我只需要将我和房地产商之间的手续办好就行了，比如说签个合同， 这里就相当于用户管理实现类直接执行add（）方法 情景二：由于房地产商房子太多，他会通过中介人员卖房子，而我就需要找中介人员买房子。这个时候买房的时候就需要多一些中介手续。 这里就相当于通过代理类，为add（）方法多了些日志操作的手续 问题出现了，如果买房的人（被代理类）特别多，但是所有的中介人员（代理类）经手的手续也都是一样的，那么为每个买房的人（被代理类）都提供一个中介人员（代理类），对中介所来说无疑成本增大了，所以应该培训中介人员，一人可以为多个买房的人办理相关业务，也就引出了动态代理的概念。 来源： CSDN 作者： Sunlalalla 链接： https://blog.csdn.net/Sun_of_Rainy/article/details

环境: R 研究对象： 1. 二手房数据的区域特征 2. 二手房数据的面积特征 1. 导入原始数据 setwd("/Users/mac/Desktop/lianjia/") d = read.csv("/Users/mac/Desktop/lianjia/Lianjia.csv") 　 2. 数据清洗 - 将数据设置为数据框格式，并查看数据汇总信息 as.data.frame(d) summary(d) - 初步观察：一共有11个变量，目标变量为Price - 移除第六列ID信息，不具有分析价值。添加新的特征每平米房价 PerPrice (总价/面积)，并调整列的顺序。 d <- d[,-6] dp <- d$Price/d$Size d2 <- transform(d,PerPrice=dp) 　　 3. 数据可视化 3.1 区域特征分析 #各大区二手房每平米房价对比 means1 <- aggregate(d2$PerPrice, by=list(d2$Region), FUN = mean) #https://www.rdocumentation.org/packages/stats/versions/3.6.2/topics/aggregate means1 <- means1[order(means1$x, decreasing = T),] a1 <- means1$x

任志强：房价至少还要涨十多年 北京房价不会跌 宏观经济 中国新闻网 [ 微博 ] 李金磊 2014-11-27 00:01 我要分享 1146 　　中新网北京11月27日电(记者 李金磊)近日退休的 华远地产 董事长 任志强 ( 微博 )26日晚在《财经》年会上表示，中国房价短期内可能会波动，但长期来看房价还会涨，估计仍有10多年的上涨期。他还认为，北京房价也不会下跌。 　　今年以来，中国楼市降温明显，房地产投资增速、商品房销售面积进入下滑区间，但近期在房贷新政以及降息等利好政策下，楼市开始出现回暖。 　　未来房价走势如何？任志强在会上表示，房价可能会出现短期的波动，但从长期来看，房价一定是涨，而且至少还要涨十多年的时间。 　　任志强认为，今年以来4个直辖市土地出让收入已超过6千亿元，一线城市土地价格增长了57%，而且今年以来政府没提过要控制房价，反而提出稳定住房 消费 ，在这样的情况下，房价很难有下降空间。 　　以北京市为例，任志强指出，今年以来北京土地出让金额已超过1800亿元，超过去年全年，创历史新高，但土地供应面积不到去年的70%，地少、价高，再加上北京人口超过2000万，人口增长较快，这样的情况下，“你们以为北京的房价会掉下去，我觉得没戏。” 　　在当天的会上，万科集团高级副总裁兼北京万科总经理毛大庆也表示，中国房地产市场还有10年的增长空间。 　　“现在客户群体已经变了

好久没有写技术博客了，并不是因为自己没有学习，只不过由于在年底换了工作，一来没有心力做这个，二来不能像以前那样有充足的时间做这些事了，准备在下一年重新规划规划，要有新的目标与高度，新的执行与方式。 写这篇文章的起因，并不是对年底的总结，只是出于生活的现状对自身情绪的影响，触发了思想与文字碰撞，藉以梳理下自己的情绪同时排解下内心的躁动与不安。 人生不长，但是到现在其实也活的不短了，回首三十年，没法将过去的一点一滴都记录下来，毕竟没有这个习惯。就把时间先拖动到2017年年底吧，因为那个时候刚好换了新工作（可笑今年又是年底换工作），同时也是那个时候买了新房（可能这个就是一切的起因吧）。在武汉，17年可以说是房价比较鼎盛的时期，同时激发着一群躁动的年轻人，要说到为什么没有选择在之前做这个事，主要还是家庭原因，虽然家庭不富裕，但是在房价5000的时候，顶多大的压力也不会沦落到今天的处境。为什么又在那个时候做这个决定呢？我想，如很多有购房规划的人一样，总是有担忧的，担忧猛烈的房价击垮了我们生活的梦。而我们，做这个决定很是突然，而做这件事也是更突然。 有些事真不是你刷刷微博，读读新闻就能看穿看懂的，你必须亲生经历，才能发觉事实，就是你生活在这样的社会，你其实不了解它。可以说正是在这个时期，超过了自身预算与能力的购房行为，导致这几年生活的变化，记得当年房价在1.5万左右，买了100多平米

关于政策走势的讨论与猜测，是当前中国房地产业内外的一个热门话题。中国楼市“政策市”的特征明显，关注政策走势几乎成为买卖双方必做的功课。眼下的特殊之处是，去年第四季度国家和地方出台的刺激政策中，部分当时明确规定截止于今年12月31日。 2008年步入下半年后，宏观经济和房地产市场迅速降温，在越来越多的地方政府加入救市行列后，10月22日中央终于也行动起来。财政部发文《继续加大保障民生投入力度，切实解决低收入群众基本生活》，其中规定：对个人首次购买90平方米及以下普通住房的，契税税率暂统一下调到1%；对个人销售或购买住房暂免征收印花税；对个人销售住房暂免征收土地增值税。首次购买普通自住房和改善型普通自住房贷款利率的下限为贷款基准利率的0.7倍，最低首付款为20%。住房公积金贷款利率下调0.27个百分点。 值得关注的是，上述政策并未明文规定截止时间。12月20日出台《国务院办公厅关于促进房地产市场健康发展的若干意见》（131号文），其中有两条重要的利好政策。一是明确改善型购房，对已贷款购买一套住房，但人均住房面积低于当地平均水平，再申请贷款购买第二套用于改善居住条件的普通自住房的居民，可比照首次贷款政策。二是减免营业税，普通住房免征时限由5年降为2年，不足2年转让的，按差额征收。非普通住房差额征收的时限由5年降为2年。以上政策暂定执行至2009年12月31日。 从全国层面分析

老百姓是这样买房的!! 要结婚了,等不下去了,房价还没有跌的趋势,和父母商量... 父母愁眉苦脸,咬咬牙,养老的钱也不要了,一辈子积蓄给你吧,付个首付 儿子愁眉苦脸,咬咬牙,工资3000元,每个月还2800,30年还清,平时就靠老婆每个月2000工资过日子了,还好老婆比较懂事,不吵不闹也同意了 装修结婚钱?先找亲戚借吧,平时的生活费再省点,慢慢还 孩子头几年先不要了吧,否则只能天天喝粥了,但愿自己不要失业,父母不要生病. 勒紧裤带过了1年....... 自己的房子涨了30%,高兴......盼望天天涨,得意自己当年多么明智,早知道就再买大一点 继续勒紧裤带,又过了一年...... 房价又涨了20%,算算自己身价上百万了,高兴 老板真抠门,不长工资,还暗示新来的外地大学生每个月给1500,还天天义务加班...老婆又抱怨单位远,工作辛苦,想换个环境,只好装糊涂,没敢接口.老妈问什么时候要孩子...继续装糊涂 同事买了新的MP3,低头看看自己老是死机的三星手机...算了,能用就行. 时间怎么过的这么慢,才还了2年贷款,还有28年要还......不过一想到自己的房子还在涨,心里还是美滋滋的 银行真不要脸,又加息了,每个月又要多还350,怎么工资不涨,唉...天天骑车上班吧 今天公司来了几个实习生,快要毕业了,正在找工作,一打听还是名牌大学的,实习期不要工资,只管饭,看把老板美的,还咕哝着

爬取链家房价信息（未完待续） items.py # -*- coding: utf-8 -*- # Define here the models for your scraped items # # See documentation in: # http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html import scrapy class LianjiaItem(scrapy.Item): info1 = scrapy.Field()#小区名字 info1_url = scrapy.Field()#小区主页地址 info2 = scrapy.Field()#小区地址 info2_dizhi = scrapy.Field()#小区地址 info3 = scrapy.Field()#小区地址 info4 = scrapy.Field()#小区地址 settings.py 这里仅仅需要注意一个点： # Obey robots.txt rules ROBOTSTXT_OBEY = False 这里需要设置为 false 因为有的网站禁止爬虫 # -*- coding: utf-8 -*- # Scrapy settings for lianjia project # # For simplicity, this file contains

用python爬取二手房交易信息并分析 第一步：编写爬虫 爬取某平台上海市十个区共900条二手房的交易信息 #爬取上海十个区的二手房价信息 import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv #获取房价的文本信息 def gethousetext(url): try: r = requests.get(url) r.raise_for_status() r.encoding = r.apparent_encoding return r.text except: return "error" # 获得房子的价格、面积、详细信息等 def gethouseinfo(h_list, html, loc): h_info = [] soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") house_info = soup.find_all('div', attrs={'class': "listX"}) # 将房屋信息储存在一个列表里 for h in house_info: p = h.find_all('p') h_info = [p[0].text, loc, p[2].text, p[3].text, p[4].text] h_list.append(h_info) def