计算机毕业设计源码：python二手房市场数据可视化系统 Django框架 可视化 Requests爬虫 房屋 房子 房源 数据分析 （建议收藏）✅

博主介绍✌全网粉丝10W,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战6年之久选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ 想要获取完整文章或者源码或者代做拉到文章底部即可与我联系了。点击查看作者主页了解更多项目感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路大家在毕设选题项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望帮助同学们顺利毕业 。1、毕业设计2025年计算机专业毕业设计选题汇总建议收藏✅2、最全计算机专业毕业设计选题大全建议收藏✅1、项目介绍技术栈Django框架、Echarts可视化工具、requests爬虫框架、HTML前端技术、Bootstrap响应式布局用于全国二手房数据的采集清洗与多维度可视化分析房源数据量达175万套。功能模块· 系统首页· 数据总览· 数据可视化分析1城市房价与房源分布· 数据可视化分析2朝向与房源类型分析· 数据可视化分析3总价区间与词云分析· 数据可视化分析4楼层占比与挂牌趋势· 数据可视化分析5多城市对比分析· 个人中心· 后台数据管理· 注册登录项目介绍本系统基于Django框架构建后端服务采用requests爬虫定向抓取链家网全国省会城市二手房信息累计采集175万套房源数据涵盖价格、面积、户型、朝向、区位等核心字段。采集数据通过Pandas进行清洗处理包括去重、格式统一与缺失值填充保障数据质量。前端整合Echarts可视化库与Bootstrap框架以柱状图、环形图、雷达图、气泡图、漏斗图、词云、折线面积图等多种形式多维度展示城市房价分布、房源数量、朝向占比、面积区间、总价区间、挂牌趋势、交易属性等分析结果。平台提供城市切换功能支持不同区域数据对比并配备用户注册登录、个人中心信息维护及后台数据管理模块实现从数据采集、清洗、可视化分析到用户管理与后台维护的完整闭环为购房者与行业研究者提供直观的二手房市场洞察工具。2、项目界面1系统首页该页面集成多维度数据可视化与统计模块通过环形图展示用户创建时间分布、柱状图呈现房源数据分布同时展示最新用户信息列表与核心数据统计卡片直观呈现系统用户、房源等关键运营指标。2数据总览这是一个二手房可视化分析系统的数据总览页面左侧为包含首页、个人中心、数据统计、数据可视化分析、后台管理等的导航栏可进行数据总览与历史查阅右侧展示二手房房源信息支持将房源添加至历史查阅同时具备用户登录退出功能。3数据可视化分析1这是二手房可视化分析系统的北京市房源数据可视化分析页面左侧导航栏可切换不同城市房源数据可视化分析及访问首页、个人中心、数据统计等模块右侧通过柱状图、环形图、多边形雷达图分别展示各区二手房市场均价、各区房源数量、房屋朝向分布数量还支持图表相关操作及用户登录退出功能。4数据可视化分析2这是二手房可视化分析系统的房源数据可视化分析页面左侧导航栏可切换不同城市房源数据可视化分析及访问后台管理等功能右侧通过环形图、多边形雷达图、气泡图分别展示各区房源数量、房屋朝向分布数量、房源类型数量同时支持图表相关操作功能。5数据可视化分析3这是二手房可视化分析系统的房源数据可视化分析页面左侧为导航栏右侧通过漏斗图、词云图、折线面积图分别展示不同总价区间房源分布、房源标签关键词、房源面积区间内房源数量及均价还可查看房源所在楼层占比与交易属性占比同时支持图表相关操作功能。6数据可视化分析4这是二手房可视化分析系统的房源数据可视化分析页面左侧为导航栏右侧通过环形图分别展示房源所在楼层占比和房源交易属性占比还通过折线图展示房源挂牌时间趋势同时支持图表相关操作功能。7数据可视化分析5这是二手房可视化分析系统的上海市房源数据可视化分析页面左侧导航栏可切换不同城市房源数据可视化分析及访问首页、个人中心、数据统计等模块右侧通过柱状图、环形图、多边形雷达图分别展示各区二手房市场均价、各区房源数量、房屋朝向分布数量还支持图表相关操作及用户登录退出功能。8个人中心这是二手房可视化分析系统的个人信息修改页面左侧导航栏可访问首页、个人中心、数据统计、数据可视化分析、后台管理等功能个人中心下还可进入个人信息与修改密码页面右侧可修改所在城市、上传头像并提交修改同时支持用户登录退出功能。9后台数据管理这是基于Django管理后台的二手房数据管理页面左侧可筛选不同城市的数据表并进行新增、编辑等操作支持数据搜索与批量处理右侧展示广州数据表的房源详细信息包含基础属性、交易信息、标签等字段可对单条数据进行修改、删除等管理操作还设有过滤器辅助数据查找。10注册登录这是二手房可视化分析系统的登录注册页面页面提供用户名和密码输入框支持用户登录操作同时设有注册用户入口可引导新用户完成账号注册以进入系统管理区进行后续操作。3、项目说明一、技术栈简要说明本系统采用Django框架构建后端服务运用requests爬虫框架定向抓取链家网全国省会城市二手房信息累计采集175万套房源数据。采集数据通过Pandas进行清洗处理包括去重、格式统一与缺失值填充。前端整合Echarts可视化库与Bootstrap框架实现多类型图表展示与响应式布局适配不同终端访问需求。二、功能模块详细介绍· 系统首页该模块集成多维度数据可视化与统计功能通过环形图展示用户创建时间分布柱状图呈现房源数据分布情况同时展示最新用户信息列表与核心数据统计卡片直观呈现系统用户与房源等关键运营指标。· 数据总览该模块左侧设有导航栏包含首页、个人中心、数据统计、数据可视化分析、后台管理等入口右侧展示二手房房源信息列表支持将房源添加至历史查阅便于用户跟踪关注房源同时具备用户登录退出功能。· 数据可视化分析1城市房价与房源分布该模块以北京市为例左侧导航栏支持切换不同城市右侧通过柱状图展示各区二手房市场均价环形图呈现各区房源数量分布多边形雷达图展示房屋朝向分布数量实现多维度城市房源特征对比。· 数据可视化分析2朝向与房源类型分析该模块通过环形图展示各区房源数量多边形雷达图呈现房屋朝向分布气泡图展示不同类型房源的数量分布帮助用户直观了解朝向偏好与房源类型结构。· 数据可视化分析3总价区间与词云分析该模块集成多种图表形式漏斗图展示不同总价区间的房源分布词云图呈现房源标签关键词热度折线面积图展示面积区间内房源数量与均价关系同时展示房源所在楼层占比与交易属性占比。· 数据可视化分析4楼层占比与挂牌趋势该模块通过环形图分别展示房源所在楼层占比和房源交易属性占比折线图呈现房源挂牌时间趋势辅助用户分析楼层偏好、交易属性特征及市场挂牌节奏。· 数据可视化分析5多城市对比分析该模块以上海市为例延续城市房价与房源分布分析逻辑通过柱状图、环形图、多边形雷达图分别展示各区市场均价、房源数量与房屋朝向分布支持不同城市间的横向对比分析。· 个人中心该模块提供个人信息修改功能左侧导航栏可访问系统各核心模块右侧支持修改所在城市、上传头像并提交更新同时配备修改密码入口实现用户资料的个性化维护。· 后台数据管理该模块基于Django管理后台构建左侧可筛选不同城市数据表并进行新增、编辑等操作支持数据搜索与批量处理。右侧展示房源详细信息包含基础属性、交易信息、标签等字段可对单条数据进行修改、删除等管理操作并设有过滤器辅助数据查找。· 注册登录该模块为系统前置验证入口提供用户名与密码输入框支持用户登录操作同时设有注册入口引导新用户完成账号注册保障系统访问安全与用户身份识别。三、项目总结本系统基于Django框架与Echarts可视化技术构建了一个覆盖数据采集、清洗、多维度分析与后台管理的全国二手房数据平台。系统通过requests爬虫实现175万套房源的大规模数据采集借助Echarts的柱状图、环形图、雷达图、气泡图、漏斗图、词云、折线面积图等多种形式全面展示城市房价分布、房源数量、朝向占比、面积区间、总价区间、挂牌趋势等分析结果。平台提供城市切换与多城市对比功能支持用户从区域视角深入洞察市场特征。个人中心与注册登录模块保障用户信息安全后台管理模块实现数据高效维护整体形成从数据采集到可视化决策的完整服务闭环为购房者与行业研究者提供直观可靠的二手房市场分析工具。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.methodGET:returnrender(request,login.html)else:unamerequest.POST.get(username)pwdrequest.POST.get(password)md5hashlib.md5(aube.encode())#加盐md5.update(pwd.encode())pwdmd5.hexdigest()try:userUser.objects.get(usernameuname,passwordpwd)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.methodGET:returnrender(request,registry.html)else:unamerequest.POST.get(username)pwdrequest.POST.get(password)checkPwdrequest.POST.get(checkPassword)try:User.objects.get(usernameuname)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)md5hashlib.md5(aube.encode())#加盐md5.update(pwd.encode())pwdmd5.hexdigest()User.objects.create(usernameuname,passwordpwd)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):unamerequest.session.get(username)userInfoUser.objects.get(usernameuname)year,month,daygetHomeData.getNowTime()#print(year,month,day)userCreateDatagetHomeData.getUserCreateTime()top5UsersgetHomeData.getUserTop5()count_cities,count_houses,count_users,highest_unit_price,highest_total,lowest_unit_price,lowest_totalgetHomeData.getAllTags()house_count_listgetHomeData.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):unamerequest.session.get(username)userInfoUser.objects.get(usernameuname)ifrequest.methodPOST:getSelfInfo.changeSelfInfo(request.POST,request.FILES)userInfoUser.objects.get(usernameuname)returnrender(request,selfInfo.html,{userInfo:userInfo})#修改密码defchangePassword(request):unamerequest.session.get(username)userInfoUser.objects.get(usernameuname)ifrequest.methodPOST:resgetChangePassword.changePassword(userInfo,request.POST)ifres!None:returnerrorResponse(request,res)userInfoUser.objects.get(usernameuname)returnrender(request,changePassword.html,{userInfo:userInfo})#数据总览deftableData(request):unamerequest.session.get(username)userInfoUser.objects.get(usernameuname)tableDatagetTableData.getTableData()paginatorPaginator(tableData,10)cur_page1ifrequest.GET.get(page):cur_pageint(request.GET.get(page))c_pagepaginator.page(cur_page)page_range[]visibleNumber10minint(cur_page-visibleNumber/10)ifmin1:min1maxminvisibleNumber#print(paginator.page_range)ifmaxpaginator.page_range[-1]:maxpaginator.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):unamerequest.session.get(username)userInfoUser.objects.get(usernameuname)getHistoryData.addHistory(userInfo,houseId)returnredirect(tableData)#历史查阅defhistoryTableData(request):unamerequest.session.get(username)userInfoUser.objects.get(usernameuname)historyTableDatagetHistoryData.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):unamerequest.session.get(username)userInfoUser.objects.get(usernameuname)city_name北京city_objhaikou 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