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毕业设计2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总
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1、项目介绍
技术栈 python语言、Flask框架、MySQL数据库、Echarts可视化 sklearn机器学习 多元线性回归预测模型、requests爬虫框架 链家一手房 一手房数据商品房数据、分析可视化预测系统 基于Flask的一手房链家数据采集分析预测系统是一款利用Python的Flask框架对链家网站上的一手房房源信息进行数据采集、分析和预测的应用系统。以下是该系统的主要介绍
2、项目界面
1系统首页----数据概况 2房屋信息搜索、小区搜索 3楼盘数据 4商品房价格分析 5售房情况、标签分析、未交房数量 6室量分析、面积分析 7预测模块sklearn机器学习 多元线性回归预测模型 8装修情况分析、房屋类型分析 9词云图分析 10楼盘小区详情页 11后台数据管理 3、部分代码
from flask import Flask,session,render_template,Blueprint,redirect,request
from config import Config
import re
from db import db
# 添加后台管理
from flask_admin import Admin
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from flask_admin.contrib.sqla import ModelView
# 添加模型引用模型在models文件夹已定义完成
from models.history import History
from models.house_info import house_info
from models.user import User
from flask_babelex import Babel
# 使用flask_babelex可以显示中文该模块用于做国际化
# babel Babel(app)import os
app Flask(__name__)
# 使用flask_babelex可以显示中文该模块用于做国际化
babel Babel(app)app.config.from_object(Config)
db.init_app(app)# 添加后台管理
# 初始化Flask admin
# admin Admin(app, nameFlask Admin)
admin Admin(app, nameu后台管理系统, template_modebootstrap3)# -----------------------------------------------------------------------------
# 3、第三步 定义数据模型AdminView
# 定义模型 【History、User、house_info】
# 已完成请见 models文件夹# 4、第四步 注册加入视图 将模型添加到后台管理
# admin.add_view(MyModelView(User, db.session)) 参考1
# admin.add_view(ModelView(User, db.session)) 参考2admin.add_view(ModelView(house_info, db.session))
admin.add_view(ModelView(History, db.session))
# admin.add_view(ModelView(User, db.session)) # 与52行冲突# 注册蓝图
from views.user import user
from views.page import pageapp.register_blueprint(user.ub) # 这行不要注释。否则报错
app.register_blueprint(page.pb)app.route(/)
def index():return redirect(/user/login)app.before_request
def before_requre():pat re.compile(r^/static)if re.search(pat,request.path):returnif request.path /user/login :returnif request.path /user/registry:returnuname session.get(username)if uname:return Nonereturn redirect(/user/login)app.route(/path:path)
def catch_all(path):return render_template(404.html)if __name__ __main__:app.run()
4、项目说明
基于Flask的一手房链家数据采集分析预测系统是一款利用Python的Flask框架对链家网站上的一手房房源信息进行数据采集、分析和预测的应用系统。以下是该系统的主要介绍
数据采集系统通过网络爬虫技术从链家网站上获取一手房房源信息。这些信息包括楼盘名称、开发商、楼盘地址、户型、价格、面积、朝向、装修情况、楼盘特点等。在采集数据时可以设置关键词、地区筛选、价格范围、楼盘类型等参数以获取感兴趣的房源信息。
数据预处理系统对采集到的房源信息进行清洗、整理和转换以确保数据的准确性和一致性。这包括处理缺失值、异常值和重复值进行数据格式转换等操作。
数据分析系统利用Python中的数据分析和统计库如Pandas、Numpy等对一手房房源数据进行分析和建模。这包括对不同地区、楼盘类型、户型、价格范围等因素进行统计和分析。同时系统还可以利用机器学习算法如回归、分类等对房源数据进行挖掘和分析。
数据预测系统根据历史房源数据和特征结合机器学习算法进行房价或房源供需的预测。可以通过回归模型预测房价走势或者通过分类模型预测楼盘的热度和销售情况等。
可视化展示系统使用Flask框架搭建前端网页并使用相应的可视化库如Matplotlib、Plotly等将数据分析结果以图表、图形等形式直观地展示出来。用户可以通过网页界面查看房源数据的趋势和变化了解一手房市场的状况从而做出相应的决策和调整。
用户界面和交互设计系统提供友好的用户界面和交互设计用户可以根据需要选择不同的房源维度和时间范围获取感兴趣的数据和分析结果。用户还可以根据自己的需求进行图表的定制和设置以满足个性化的展示需求。
综上所述基于Flask的一手房链家数据采集分析预测系统是一款利用Python技术进行开发的应用系统旨在通过数据分析和预测提供一手房市场的信息和趋势。该系统可以帮助购房者了解一手房市场的动态和趋势从而做出更明智的购房决策。同时该系统也可以帮助开发商和中介了解楼盘市场的需求和变化做出更精准的定价和资源配置策略提高销售效率和收益。
5、源码获取方式 由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦 感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路下方查看获取联系方式
