⛄博主介绍：⚡全栈开发工程师，精通Web前后端技术、数据库、架构设计。专注于Java、Python、机器学习、大数据、爬虫等技术领域和小程序领域的开发，毕业设计、课程设计项目中主要包括定制化开发、源代码、代码讲解、文档报告辅导、安装调试等。
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目录
1 项目介绍
2 技术选型
3 系统总体设计
4 项目效果图
5 代码实现
6 总结
7 源码获取或咨询
1 项目介绍
本项目旨在构建一个基于大数据技术的房价数据分析平台，通过整合和分析房地产市场的海量数据，为用户提供全面、准确的房价信息和趋势预测。平台的核心功能包括系统首页、个人中心、地区管理、用户管理、房价数据管理、数据爬取、可视化分析以及系统管理等模块。
系统首页为用户提供了一个直观的房价概览，包括热门地区房价走势、市场动态和最新政策等信息。个人中心则允许用户注册、登录并管理个人信息，同时可以查看自己的数据分析历史和收藏的房源信息。
地区管理和用户管理模块为管理员提供了对地区信息和用户数据的维护功能，确保数据的准确性和用户信息的安全。房价数据管理模块支持用户上传、编辑和删除房价数据，为数据分析提供基础。
数据爬取功能利用爬虫技术自动从各大房地产网站和公开数据源收集房价信息，保证了数据的实时性和多样性。可视化分析模块采用echarts等图表库，将复杂的数据以直观的图表形式展示，帮助用户快速理解市场趋势。
系统管理模块则为开发者提供了后台管理界面，可以进行系统配置、日志查看和异常处理等操作，确保平台的稳定运行。整个平台基于Python语言开发，采用django框架搭建后端，结合MySQL数据库存储数据，利用爬虫技术获取数据，通过echarts进行数据可视化，为用户提供了一个高效、易用的房价数据分析工具。
2 技术选型
此系统基于Hadoop平台，采用B/S架构模式，使用技术有Hadoop+Django+Python+Vue、爬虫等，数据库使用的是MySQL，采用Maven构建工具，可使用开发软件有 idea/navicat/vscode，都能够正常运行。
3 系统总体设计
3.1系统功能模块设计
3.3 数据库逻辑结构设计
表3.1用户表
表3.2房价数据表
表3.3关于我们表
表3.4公告信息表
4 项目效果图
（1）用户注册界面
（2）房价数据界面
（3）地区管理界面
（4）用户管理界面
5 代码实现
def yonghu_register(request):
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
req_dict = request.session.get("req_dict")
error = yonghu.createbyreq(yonghu, yonghu, req_dict)
if error != None:
msg['code'] = crud_error_code
msg['msg'] = "用户已存在,请勿重复注册!"
return JsonResponse(msg)
def yonghu_login(request):
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
req_dict = request.session.get("req_dict")
datas = yonghu.getbyparams(yonghu, yonghu, req_dict)
if not datas:
msg['code'] = password_error_code
msg['msg'] = mes.password_error_code
return JsonResponse(msg)
try:
__sfsh__= yonghu.__sfsh__
except:
__sfsh__=None
if __sfsh__=='是':
if datas[0].get('sfsh')!='是':
msg['code']=other_code
msg['msg'] = "账号已锁定，请联系管理员审核!"
return JsonResponse(msg)
req_dict['id'] = datas[0].get('id')
return Auth.authenticate(Auth, yonghu, req_dict)
def yonghu_logout(request):
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {
"msg": "登出成功",
"code": 0
}
return JsonResponse(msg)
def yonghu_resetPass(request):
'''
'''
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code}
req_dict = request.session.get("req_dict")
columns= yonghu.getallcolumn( yonghu, yonghu)
try:
__loginUserColumn__= yonghu.__loginUserColumn__
except:
__loginUserColumn__=None
username=req_dict.get(list(req_dict.keys())[0])
if __loginUserColumn__:
username_str=__loginUserColumn__
else:
username_str=username
if 'mima' in columns:
password_str='mima'
else:
password_str='password'
init_pwd = '123456'
recordsParam = {}
recordsParam[username_str] = req_dict.get("username")
records=yonghu.getbyparams(yonghu, yonghu, recordsParam)
if len(records)<1:
msg['code'] = 400
msg['msg'] = '用户不存在'
return JsonResponse(msg)
eval('''yonghu.objects.filter({}='{}').update({}='{}')'''.format(username_str,username,password_str,init_pwd))
return JsonResponse(msg)
def yonghu_session(request):
'''
'''
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {"code": normal_code,"msg": mes.normal_code, "data": {}}
req_dict={"id":request.session.get('params').get("id")}
msg['data'] = yonghu.getbyparams(yonghu, yonghu, req_dict)[0]
return JsonResponse(msg)
def yonghu_default(request):
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {"code": normal_code,"msg": mes.normal_code, "data": {}}
req_dict = request.session.get("req_dict")
req_dict.update({"isdefault":"是"})
data=yonghu.getbyparams(yonghu, yonghu, req_dict)
if len(data)>0:
msg['data'] = data[0]
else:
msg['data'] = {}
return JsonResponse(msg)
def yonghu_save(request):
'''
后台新增
'''
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code, "data": {}}
req_dict = request.session.get("req_dict")
if 'clicktime' in req_dict.keys():
del req_dict['clicktime']
tablename=request.session.get("tablename")
__isAdmin__ = None
allModels = apps.get_app_config('main').get_models()
for m in allModels:
if m.__tablename__==tablename:
try:
__isAdmin__ = m.__isAdmin__
except:
__isAdmin__ = None
break
#获取全部列名
columns= yonghu.getallcolumn( yonghu, yonghu)
if tablename!='users' and req_dict.get("userid")!=None and 'userid' in columns and __isAdmin__!='是':
params=request.session.get("params")
req_dict['userid']=params.get('id')
if 'addtime' in req_dict.keys():
del req_dict['addtime']
error= yonghu.createbyreq(yonghu,yonghu, req_dict)
if error!=None:
msg['code'] = crud_error_code
msg['msg'] = error
return JsonResponse(msg)
def yonghu_add(request):
'''
前台新增
'''
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code, "data": {}}
req_dict = request.session.get("req_dict")
#获取全部列名
columns= yonghu.getallcolumn( yonghu, yonghu)
try:
__authSeparate__=yonghu.__authSeparate__
except:
__authSeparate__=None
if __authSeparate__=="是":
tablename=request.session.get("tablename")
if tablename!="users" and 'userid' in columns:
try:
req_dict['userid']=request.session.get("params").get("id")
except:
pass
try:
__foreEndListAuth__=yonghu.__foreEndListAuth__
except:
__foreEndListAuth__=None
if __foreEndListAuth__ and __foreEndListAuth__!="否":
tablename=request.session.get("tablename")
if tablename!="users":
req_dict['userid']=request.session.get("params").get("id")
if 'addtime' in req_dict.keys():
del req_dict['addtime']
error= yonghu.createbyreq(yonghu,yonghu, req_dict)
if error!=None:
msg['code'] = crud_error_code
msg['msg'] = error
return JsonResponse(msg)
def yonghu_thumbsup(request,id_):
'''
点赞：表属性thumbsUp[是/否]，刷表新增thumbsupnum赞和crazilynum踩字段，
'''
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code, "data": {}}
req_dict = request.session.get("req_dict")
id_=int(id_)
type_=int(req_dict.get("type",0))
rets=yonghu.getbyid(yonghu,yonghu,id_)
update_dict={
"id":id_,
}
if type_==1:#赞
update_dict["thumbsupnum"]=int(rets[0].get('thumbsupnum'))+1
elif type_==2:#踩
update_dict["crazilynum"]=int(rets[0].get('crazilynum'))+1
error = yonghu.updatebyparams(yonghu,yonghu, update_dict)
if error!=None:
msg['code'] = crud_error_code
msg['msg'] = error
return JsonResponse(msg)
6 总结
本课题旨在开发一个集成化的房价数据分析系统，该系统利用大数据技术对房地产市场进行深入分析，为用户提供决策支持。系统的核心目标是通过收集、存储、处理和分析房价数据，揭示市场趋势，预测未来走势，从而帮助用户做出更明智的投资和购买决策。
系统采用Python语言作为开发工具，结合Django框架构建后端服务，确保了系统的高效性和可扩展性。MySQL数据库用于存储和管理海量房价数据，提供了稳定的数据持久化解决方案。数据爬取功能通过定制的爬虫技术，自动化地从互联网上收集最新的房价信息，确保数据的时效性和全面性。
可视化分析模块是系统的亮点之一，它利用echarts等先进的图表库，将复杂的数据集转化为直观的图表，如折线图、柱状图和热力图等，使用户能够清晰地看到房价变化和区域差异。此外，系统还提供了地区管理和用户管理功能，方便管理员对数据和用户进行有效管理。
个人中心为用户提供了个性化的服务，包括数据订阅、收藏和历史记录查看，增强了用户体验。系统首页则提供了市场概览，包括热门话题、最新动态和政策解读，帮助用户快速把握市场脉搏。
在课题研究过程中，我们面临了数据质量控制、爬虫稳定性、系统性能优化等挑战。通过不断的技术探索和实践，我们成功地解决了这些问题，构建了一个稳定、高效且用户友好的房价数据分析平台。本课题不仅展示了大数据在房地产领域的应用潜力，也为未来类似系统的开发提供了宝贵的经验和参考。
7 源码获取或咨询
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