拖拽式建站wordpress,网站开发要,手机网站搭建教程,用爱奇艺会员做视频网站违法吗欢迎大家点赞、收藏、关注、评论 文章目录 前言一、项目介绍二、开发环境三、功能需求分析1 数据采集功能设计2数据管理功能设计3爬虫功能需求分析4 数据可视化功能需求分析数据库表的设计 四、核心代码五、效果图六、文章目录 前言 房价是一个国家经济水平的重要体现#xff… 欢迎大家点赞、收藏、关注、评论 文章目录 前言一、项目介绍二、开发环境三、功能需求分析1 数据采集功能设计2数据管理功能设计3爬虫功能需求分析4 数据可视化功能需求分析数据库表的设计 四、核心代码五、效果图六、文章目录 前言 房价是一个国家经济水平的重要体现也是反映居民生活质量和水平的最直接的指标。目前我国住房制度以租售并举形式出现房屋所有权人通过出售、出租房屋获得租金收入。但是由于房价波动较大不能及时反映房价变化趋势需要预测房价来指导市场。研究房产价格走势可以为房地产价格的调控提供参考依据。本系统通过对网络爬虫的分析研究58同城网房屋数据尝试使用Python技术进行开发将58同城网房产信息和房屋数据尽可能的爬取出来并对结果进行检测判断最后可视化分析出来为用户提供精确的查询结果。基于Python的房价预测系统旨在提高数据挖掘的效率便于科学的管理和分析房屋数据。 本文先分析基于Python的房价预测系统的背景和意义对常见的爬虫原理获取策略信息提取等技术进行分析本系统使用python进行开发MySQL数据库进行搭建实现了房产的数据爬取对数据库的查询结果进行检测并可视化分析对系统的前台界面进行管理分析爬取的结果并对房价预测结果进行大屏显示最后通过测试实现了数据爬取存储过滤和数据可视化分析以及系统管理等功能。
[关键词] 爬虫python58同城网关键字房价预测
一、项目介绍 在技术上本文利用Python技术进行数据爬取这种简洁快速类库丰富的编程语言可以轻松的实现爬虫方法。先分析目标网站的网页信息然后进行数据处理完成抓取后进行数据存储最后完成数据的可视化呈现。数据存储使用的是MySQL数据库这种数据库轻巧而功能强大可以有效的满足系统的开发。 在业务上本系统利用用户无法在海量的58同城网中查找到有效的房屋数据因此设计了本系统对房产价格进行存储然后整理房屋数据并通过可视化的方式展现出来。在后台也可以对这些房屋数据进行整理为用户提供更加精确的房屋数据信息。
二、开发环境 开发语言Python 框架flask Python版本python3.7.7 数据库mysql 5.7一定要5.7版本 数据库工具Navicat11 开发软件PyCharm 浏览器谷歌浏览器 ———————————————— 三、功能需求分析 在数据采集中通过python进行爬虫设计完成商品销售数据、价格数据的采集处理。数据采集主要包括了分析目标网站、目标网站的数据爬取、数据清洗处理、数据存储。其中数据采集阶段的功能模块如图4.2所示。 1 数据采集功能设计 图4.2 数据采集功能模块图 本系统使用58同城网作为目标网站先分析该网站的结构然后对网页的数据进行爬取在爬取过程中会遇到一些重复的商品销售数据需要对数据进行清洗通过数据处理获取到相对完整的房产价格并把处理后的数据存储在对象中通过循环对象来构造数据存储的插入语句再进行数据存储将数据保存在MySQL数据库中
2数据管理功能设计
完成数据采集后数据存储在MySQL中基于Python的房价预测系统可以对爬取的数据进行管理管理员登录数据库可以查看每一条房产价格的内容以及爬取的目标网址也可以对单条的房产价格进行删除。此外管理还具有系统管理、用户管理等功能。前台用户具有注册登录信息查看等功能其中大屏数据包括房屋名称统计、价格趋势统计、房型统计、类型统计、区域统计。其中基于Python的房价预测系统的数据管理功能模块如图4.3所示。 图4.3 数据管理功能模块图 在系统前台所有的用户都可以通过浏览器访问基于Python的房价预测系统查看所有大屏数据。在系统后台管理员对数据进行管理。 其中普通用户功能如下 1登录注册 2查看系统简介信息。 3查看房屋资讯信息。 4房产楼盘信息查看包括楼盘名称、价格区间、开盘日期、地址、楼盘图片。 5房屋信息查看包括房屋名称、户型、楼层、小区、面积、价格等。 6房产信息评论查看其他会员的评论信息登录后发布房产评论。 7对各不同的房产数据进行点赞、踩、收藏。 8个人中心修改个人信息修改个人密码。查看个人收藏的房屋数据移除收藏。 9信息反馈发布反馈信息给管理员给出系统建设意见和建议。 系统后台的管理员功能如下 1管理所有爬取的数据信息更新房产、房屋数据信息。包括爬取的网址、房产标题、图片、名称、标签、价格、开盘日期、交房日期、户型、地址。 2管理用户信息用户信息的添加删除。 3管理房屋类型信息房屋类型信息的添加删除。 4管理区域信息区域信息的添加删除。 5系统管理管理系统轮播图广告信息自定义图片内容。 6数据可视化大屏通过大屏展示所有的房屋统计、价格趋势统计、热销户型统计、热销区域等。 7留言反馈管理查看会员反馈的信息及时处理。 8系统简介管理修改系统简介信息。 3爬虫功能需求分析
在目前计算机信息化快速发展过程中房产销售和租赁逐渐转移到网络中来本题目来源于房地产价格研发项目的子项目该项目主要完成一个房价预测系统的设计和开发该系统用于收集当前地方房价信息然后通过爬取、清理、存储、统计房价信息并进行房价预测是现代化房地产不可缺少的部分为房价的发展趋势提供便捷的预测模式。本文旨在对58同城网上的房产信息、销售情况、价格信息进行爬取收集各种类型的房产价格信息。然后对房产价格的评分、内容进行分析整理房产价格信息。本系统首先分析58同城网站的网站结构查看网站网页的排版然后读取其包含的房产信息。具体分为以下几个步骤指定58同城网url爬取网页信息获取特定的58同城网url存入队列中提取房产价格的信息将信息存入数据库然后对价格和评分进行分析得出房产价格的可视化视图。 图3-1所示数据清洗和加工用例。
图3-1 数据清洗和加工用例 在本需求分析阶段不需要关注如何爬取只需要关注爬取什么样的信息进行怎样的操作即可所以先分析58同城网网站的数据确定满足系统要求后然后查看目标网站将58同城网内的有关房产价格进行提取最后将信息存储到数据库。
4 数据可视化功能需求分析
爬取完房产销售、房产价格后需要对数据进行分析根据评分和K-means聚类算法分析出房产价格趋势并可视化查询处理。本系统使用Python进行编程通过HTML、JS等方法显示数据。具体包括房产价格数据展示、房屋数据分类、用户注册登录、用户管理和爬虫数据管理。其中可视化功能用例图如图3-2所示。
图3-2 数据分析展示用例 基于Python的房价预测系统用户登录先验证信息、成功启动系统后进行登录。登录验证成功后获取到登录权限跳转到系统首页。 进入到基于Python的房价预测系统大屏界面通过图形化显示出房屋名称统计、价格趋势统计、房型统计、类型统计、区域统计。如果查询失败返回基于Python的房价预测系统的错误页面。
数据库表的设计 部分数据库展示 14.1表: 房屋数据信息表 24.4表: 价格信息表 四、核心代码
部分代码 def users_login(request):if request.method in [POST, GET]:msg {code: normal_code, msg: mes.normal_code}req_dict request.session.get(req_dict)if req_dict.get(role)!None:del req_dict[role]datas users.getbyparams(users, users, req_dict)if not datas:msg[code] password_error_codemsg[msg] mes.password_error_codereturn JsonResponse(msg)req_dict[id] datas[0].get(id)return Auth.authenticate(Auth, users, req_dict)def users_register(request):if request.method in [POST, GET]:msg {code: normal_code, msg: mes.normal_code}req_dict request.session.get(req_dict)error users.createbyreq(users, users, req_dict)if error ! None:msg[code] crud_error_codemsg[msg] errorreturn JsonResponse(msg)def users_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] users.getbyparams(users, users, req_dict)[0]return JsonResponse(msg)def users_logout(request):if request.method in [POST, GET]:msg {msg: 退出成功,code: 0}return JsonResponse(msg)def users_page(request):if request.method in [POST, GET]:msg {code: normal_code, msg: mes.normal_code,data: {currPage: 1, totalPage: 1, total: 1, pageSize: 10, list: []}}req_dict request.session.get(req_dict)tablename request.session.get(tablename)try:__hasMessage__ users.__hasMessage__except:__hasMessage__ Noneif __hasMessage__ and __hasMessage__ ! 否:if tablename ! users:req_dict[userid] request.session.get(params).get(id)if tablename users:msg[data][list], msg[data][currPage], msg[data][totalPage], msg[data][total], \msg[data][pageSize] users.page(users, users, req_dict)else:msg[data][list], msg[data][currPage], msg[data][totalPage], msg[data][total], \msg[data][pageSize] [],1,0,0,10return JsonResponse(msg)
五、效果图 六、文章目录
目 录 摘 要 I ABSTRACT II 目 录 II 第1章 绪论 1 1.1背景及意义 1 1.2 国内外研究概况 1 1.3 研究的内容 1 第2章 相关技术 3 2.1 Python简介 4 2.2 Django 框架介绍 6 2.3 B/S结构 4 2.4 MySQL数据库 4 第3章 系统分析 5 3.1 需求分析 5 3.2 系统可行性分析 5 3.2.1技术可行性技术背景 5 3.2.2经济可行性 6 3.2.3操作可行性 6 3.3 项目设计目标与原则 6 3.4系统流程分析 7 3.4.1操作流程 7 3.4.2添加信息流程 8 3.4.3删除信息流程 9 第4章 系统设计 11 4.1 系统体系结构 11 4.2开发流程设计系统 12 4.3 数据库设计原则 13 4.4 数据表 15 第5章 系统详细设计 19 5.1管理员功能模块 20 5.2用户功能模块 23 5.3前台功能模块 19 第6章 系统测试 25 6.1系统测试的目的 25 6.2系统测试方法 25 6.3功能测试 26 结 论 28 致 谢 29 参考文献 30
