1个机会
        很可能是产品经理的职业习惯。写文档前一定要说清楚背景。
        地图poi数据查询工具EasyPoi上线后，有同学问我如何获取一个城市的社区数据。
        这个问题如此简单，因为EasyPoi致力于解决这类问题，你只需要在EasyPoi中根据单元格的关键词直接搜索就可以解决。
        但也有同学提出，想要小区里的房价、住户等数据，这样EasyPoi就无能为力了……
        因为问的学生很多，而且都是出于合理的理由：为了科研或者论文。
        基于这个问题，我做了一些调研和研究，最终找到了解决方案。在这里，我将与大家分享。
        2选择数据源
        行业有专攻。想要小区的房价数据，自然要去找一些做房地产中介比较大的互联网公司。
        在对比了链家、安居客、诸葛找房、企名网等房产中介平台后，最终选择了链家，因为链家的社区数据最全，房价数据也相对准确。
        然后按照链家的说法，选择贝壳找房。有的同学可能不知道贝壳找房和链家找房的关系。我在这里简单地谈一下。
        贝壳找房是一家房地产中介服务平台。除自定义链家品牌外，还有德佑、富房等多家房产中介品牌入驻其中。
        比如贝壳找房类似于京东平台，链家找房相当于京东自营，其他加盟品牌相当于一些第三方卖家。
        贝壳的地图找房和链家的地图找房，无论是前端页面还是后端技术架构都几乎相同。让我们来看看贝壳的地图。找房子是什么样子？除了聚合的球形气泡色链，找房子没有什么不同。
        3技术方案
        选择了shell找房作为数据源后，新的问题来了：如何从shell找房
        在上面获取一个城市的所有社区名称和房价数据？
        很多同学应该都想到了用爬行动物。
        是的，目前看来，从网页中获取数据的唯一方法是使用爬虫。
        爬虫收集数据有两种方式：一是直接分析网页，这是最简单粗暴的方式。这样，理论上，你能在网页上看到的所有元素（文本、图片、视频等）都可以被收集起来。二、通过网站提供的api接口获取数据
        有些同学可能会问，什么是API？
        API是应用程序编程接口的简称，计算机术语是应用程序编程接口。
        是不是有点难懂？我们打个比方吧。
        你去超市买杯酸奶，付钱后就迫不及待地想喝。
        于是你熟练地撕下酸奶上的吸管包装袋，将吸管插入奶盒，美美地喝了起来。
        在这个过程中，吸管相当于一个API，它为你提供了一个与牛奶互动的渠道或者服务，你可以通过这个吸管喝牛奶。
        就像百度地图有丰富的poi数据，而且它提供了一个叫Place API的服务。只需调用该服务即可获取百度地图的poi数据。
        Shell示例界面，感兴趣的同学可以复制以下链接到浏览器地址栏查看返回的数据；
        cityid：city adcode datasource:ESF，默认参数，无论条件：default参数，无论id：default参数，无论grouptype：聚合数据类型，三级枚举值，区县聚合气泡数据返回城市，bizcircle表示气泡数据返回区县商圈，community表示社区数据返回商圈
        MaxLatitude：当前可见页面矩形内的MaxLatitude MinLatitude：当前可见页面矩形内的最小latitude MaxLatitude：当前可见页面矩形内的最大经度MinLatitude：当前可见页面矩形内的最小经度
        确定了使用shell后台的API接口后，我们来看看如何获取整个城市的社区数据，直接说出分析结论：通过上面的分析，我们可以看到，每次通过地图找房子进行缩放，都会得到矩形区域内可见的社区数据，每次最多返回100条。
        有的同学应该明白这一点，这和Easypoi获得所有城市的原则是一样的：把整个城市当作一个矩形区域，然后划分成矩形区域，直到矩形区域返回的单元格数小于等于100。有些学生可能还不懂。我们来放张照片。图中的数字都是例子：
        04
        4方案实施
        根据上面的原则，我们再来说明一下程序实现的步骤：
        1获取目标城市的行政边界坐标。例如，下面是四川省成都市的行政边界坐标，是一个不规则多边形。我们需要得到多边形边界上的坐标点；目前，高德地图、百度地图已具备行政边界坐标查询功能；
        2.根据行政区域坐标获取多边形边界的外接矩形。在地理区域中，矩形区域只需左下角坐标和右上角坐标即可确定；
        3.使用递归过程对矩形区域进行划分，直到矩形区域中的单元格数据个数小于等于100。在这里，我就不重复用矩形区域分割的图片了。你可以参考上图。
        4.在最终获取的矩形区域内采集小区数据并存储在本地；运行截图：
        最终获得的数据部分截图：
        1“腾讯文档”社区说明
        示例数据
        5源代码获取
        采集原理和技术方案已经毫无保留地讲解清楚，有编程基础的同学，无论你使用python、go、ruby还是r语言，应该都能轻松实现。
        可能有一些不知道如何编程的学生需要这些数据。但这是一个爬虫，而且是一个非常大规模收集的爬虫。在例子中，天津市已经收集了近万个小区。如果全中国的城市都跑下来，那一定是上百万的数据。如果被滥用，后果相当严重。
        因此，源代码不会公开，这里只做技术讨论。
        需要社区数据的同学可以给我，也可以为微信（soaringsoul）和我私聊。