news 2026/4/23 20:50:09

机器学习:大数据二手房数据分析可视化系统 全国二手房 房源分析 爬虫 数据采集 Django框架 链家网二手房(建议收藏)✅

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
机器学习:大数据二手房数据分析可视化系统 全国二手房 房源分析 爬虫 数据采集 Django框架 链家网二手房(建议收藏)✅

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1、项目介绍

技术栈:
Django框架、Echarts可视化、链家网二手房、requests爬虫、全国城市、HTML、房源数据量 175万套

本系统是基于Python爬虫的二手房数据采集与可视化,整个系统可以大致分为五个部分,分别为Python爬虫、数据清洗、ECharts图表可视化、用户管理、后端管理。本系统的功能结构图如图所示

本项目是一款聚焦全国二手房市场的数据分析平台,基于 Python 技术栈构建,通过大规模数据采集与多维度可视化,为用户提供直观的二手房市场洞察,兼具数据广度与分析深度。
技术架构上,系统以 Django 框架为核心搭建后端服务,依托其 MVT 设计模式实现数据的采集、处理与存储全流程管理。数据采集层面,采用 requests 爬虫定向抓取链家网二手房信息,覆盖全国省会城市,累计获取 175 万套房源数据,涵盖价格、面积、户型、区位等核心字段。数据处理阶段通过 Pandas 完成清洗,包括去重、格式统一及缺失值处理,保障数据质量。前端整合 ECharts 可视化库与 Bootstrap 框架,实现响应式布局,适配多终端访问,同时通过 HTML 构建交互界面,提升用户体验。
核心功能涵盖五大模块:Python 爬虫模块实现自动化数据采集与更新;数据清洗模块保障数据准确性;ECharts 可视化模块通过房价分布、面积占比、户型趋势等多元图表,直观呈现市场特征;用户管理模块支持注册登录与个人中心功能,满足个性化需求;后端管理模块实现房源数据的集中管控与维护。系统首页与数据总览页提供市场全局视角,多维度可视化分析页则深入拆解区域差异、价格波动等关键指标,助力用户精准把握市场动态。
项目通过技术与业务的深度融合,既为购房者提供基于真实数据的决策参考,也为房产行业研究提供大规模数据支撑,有效降低信息获取成本,提升二手房交易与分析的效率,具有较强的实用价值与行业参考意义。

2、项目界面

(1)系统首页

(2)数据总览

(3)数据可视化分析1

(4)数据可视化分析2

(5)数据可视化分析3

(6)数据可视化分析4

(7)数据可视化分析5

(8)个人中心

(9)后台数据管理

(10)注册登录

3、项目说明

当今社会,房地产行业是一个备受关注的领域。随着人们对房屋信息需求的不断增加,二手房市场也越来越受到关注。基于此,本文旨在基于Python编程语言,采集全国省会城市二手房数据,并通过数据可视化的方式呈现数据分析结果。
本文的研究主要分为三个部分:数据采集、数据处理和数据可视化。在数据采集方面,本文采用Python爬虫为主要数据获取方式。在数据处理方面,通过Pandas对采集到的二手房数据进行了清洗和处理,包括数据去重、数据格式转换、数据缺失值处理等。在数据可视化方面,使用了ECharts图表库绘制了多种数据可视化图表,包括房价分布图、房屋面积分布图、房屋户型分布图等,通过这些图表直观地展示了二手房数据的分布情况和趋势分析。同时,本文使用Django框架作为后端开发语言,利用Django框架的MVT设计模式实现了二手房数据的采集、处理和存储,还使用了Bootstrap框架作为前端页面的设计框架,使得网页具有良好的视觉效果和用户体验,并实现了响应式布局,使得网页可以适应不同大小的屏幕和设备。通过本文的研究,可以为相关行业提供技术支持和参考,为购房者提供数据支持,从而做出更加适合自身的选择。

关键词:二手房;ECharts可视化;Python爬虫;Django框架

4、核心代码

fromdjango.shortcutsimportrender,redirectfromdjango.core.paginatorimportPaginator#django自带的分页工具库frommyApp.modelsimportUserfrom.utils.errorimport*importhashlibfrom.utilsimportgetHomeData,getSelfInfo,getChangePassword,getTableData,getHistoryData,getChartsfrom.utils.errorimport*from.utils.getPublicDataimport*#登录deflogin(request):ifrequest.method=="GET":returnrender(request,'login.html')else:uname=request.POST.get('username')pwd=request.POST.get('password')md5=hashlib.md5("aube".encode())#加盐md5.update(pwd.encode())pwd=md5.hexdigest()try:user=User.objects.get(username=uname,password=pwd)request.session['username']=user.usernamereturnredirect('/myApp/home')except:returnerrorResponse(request,'用户名或密码错误,请重新登录!')#注册defregistry(request):ifrequest.method=="GET":returnrender(request,'registry.html')else:uname=request.POST.get('username')pwd=request.POST.get('password')checkPwd=request.POST.get('checkPassword')try:User.objects.get(username=uname)except:ifnotunameornotpwdornotcheckPwd:returnerrorResponse(request,'用户名或密码不允许为空!')ifpwd!=checkPwd:#判断两次密码是否一致returnerrorResponse(request,'两次密码不一样,请确认密码后重试!')md5=hashlib.md5("aube".encode())#加盐md5.update(pwd.encode())pwd=md5.hexdigest()User.objects.create(username=uname,password=pwd)returnredirect('/myApp/login')returnerrorResponse(request,'该用户名已经被占用!')#退出登录deflogOut(request):request.session.clear()#清除所有会话,在存储中删除值部分returnredirect('/myApp/login')#index界面defhome(request):uname=request.session.get('username')userInfo=User.objects.get(username=uname)year,month,day=getHomeData.getNowTime()#print(year,month,day)userCreateData=getHomeData.getUserCreateTime()top5Users=getHomeData.getUserTop5()count_cities,count_houses,count_users,highest_unit_price,highest_total,lowest_unit_price,lowest_total=getHomeData.getAllTags()house_count_list=getHomeData.getHouseCount()returnrender(request,'index.html',{'userInfo':userInfo,#用户信息'dateInfo':{'year':year,'month':month,'day':day},#当前日期'userCreateData':userCreateData,#用户创建日期'top5Users':top5Users,#最新注册用户数据'allTags':{'count_cities':count_cities,#城市数'count_houses':count_houses,#房源数'count_users':count_users,#用户数'highest_unit_price':highest_unit_price,#最大单价'highest_total':highest_total,#最大总价'lowest_unit_price':lowest_unit_price,#最低单价'lowest_total':lowest_total,#最低总价},'house_count_list':house_count_list,#城市房源数量})#个人信息defselfInfo(request):uname=request.session.get('username')userInfo=User.objects.get(username=uname)ifrequest.method=='POST':getSelfInfo.changeSelfInfo(request.POST,request.FILES)userInfo=User.objects.get(username=uname)returnrender(request,'selfInfo.html',{'userInfo':userInfo})#修改密码defchangePassword(request):uname=request.session.get('username')userInfo=User.objects.get(username=uname)ifrequest.method=='POST':res=getChangePassword.changePassword(userInfo,request.POST)ifres!=None:returnerrorResponse(request,res)userInfo=User.objects.get(username=uname)returnrender(request,'changePassword.html',{'userInfo':userInfo})#数据总览deftableData(request):uname=request.session.get('username')userInfo=User.objects.get(username=uname)tableData=getTableData.getTableData()paginator=Paginator(tableData,10)cur_page=1ifrequest.GET.get('page'):cur_page=int(request.GET.get('page'))c_page=paginator.page(cur_page)page_range=[]visibleNumber=10min=int(cur_page-visibleNumber/10)ifmin<1:min=1max=min+visibleNumber#print(paginator.page_range)ifmax>paginator.page_range[-1]:max=paginator.page_range[-1]foriinrange(min,max):page_range.append(i)#print(page_range)# for i in c_page:# print(i['id'])# for i in tableData:# print(i['areaname'])# breakreturnrender(request,'tableData.html',{'userInfo':userInfo,'c_page':c_page,'page_range':page_range,'paginator':paginator,})#添加历史查阅defaddHistory(request,houseId):uname=request.session.get('username')userInfo=User.objects.get(username=uname)getHistoryData.addHistory(userInfo,houseId)returnredirect('tableData')#历史查阅defhistoryTableData(request):uname=request.session.get('username')userInfo=User.objects.get(username=uname)historyTableData=getHistoryData.getHistoryData(userInfo)#print(historyTableData)returnrender(request,'historyTableData.html',{'userInfo':userInfo,'historyTableData':historyTableData,})#删除历史查阅defremoveHistory(request,hisId):getHistoryData.removeHistory(hisId)returnredirect('historyTableData')#可视化defhaikouData(request):uname=request.session.get('username')userInfo=User.objects.get(username=uname)city_name='北京'city_obj=haikou area_unitprice_sort,base0_list,area_houses_num_list,base6_num_list,indicator,total_tag,total_data_list,area_tag,area_list,price_list,trafficWay,transaction1_data,transaction0_keys,transaction0_values,word_counts_data=getCharts.getChartData(city_obj)returnrender(request,'chart.html',{'userInfo':userInfo,'area_unitprice_sort_keys':[ifori,jinarea_unitprice_sort],'city_name':city_name,'area_unitprice_sort_values':[jfori,jinarea_unitprice_sort],'base0_list':base0_list,'area_houses_num_list':area_houses_num_list,'base6_num_list':base6_num_list,'indicator':indicator,'total_tag':total_tag,'total_data_list':total_data_list,'area_tag':area_tag,'area_list':area_list,'price_list':price_list,'trafficWay':trafficWay,'transaction1_data':transaction1_data,'transaction0_keys':transaction0_keys,'transaction0_values':transaction0_values,'word_counts_data':word_counts_data})

5、源码获取方式

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