计算机毕业设计源码：Python贝壳租房数据可视化分析平台 Django框架 Requests爬虫 可视化 房子 房源 大数据 大模型（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2026年计算机专业毕业设计选题汇总建议收藏✅2、大数据毕业设计2026年选题大全 深度学习 python语言 JAVA语言 hadoop和spark建议收藏✅1、项目介绍技术栈Python语言、Django框架、requests爬虫、Echarts可视化工具、Bootstrap框架、jQuery、CSS、JavaScript、HTML功能模块• 租房信息数据展示模块• 租房地址数量分布分析模块• 租房类型统计模块• 租房价格统计分析模块• 租房面积分析模块• 房屋朝向分析模块• 房屋户型平均价格统计分析模块• 房屋楼层统计分析模块• 房屋楼层与价格统计分析模块• 房屋地址与价格统计分析模块• 房屋相关信息词云展示模块项目介绍本系统是基于Python与Django框架构建的全国租房数据分析平台以贝壳租房网为数据源通过requests爬虫技术实现全国各城市租房数据的自动化采集涵盖租金、面积、户型、朝向、楼层、地址等核心字段。系统后端采用Django框架搭建Web应用层保障数据处理与页面交互的稳定性前端集成Bootstrap、jQuery及Echarts可视化工具结合HTML、CSS、JavaScript实现页面布局与动态图表渲染确保数据展示清晰直观、操作体验流畅。核心功能围绕租房数据全流程分析展开包括租房信息分页展示、租房地址数量分布统计、整租合租类型占比分析、租金价格区间与平均值统计、面积分布规律挖掘、房屋朝向占比可视化、不同户型平均租金对比、楼层数量分布统计、楼层与租金关联分析、地址与租金关系探究以及租房相关信息词云生成。系统覆盖全国租房市场数据通过多维度可视化图表将复杂数据转化为直观结论帮助用户快速把握不同城市、区域的租房市场特征为租房决策提供科学数据支撑兼具技术实用性与市场参考价值。2、项目界面1词云图分析该页面是租房数据分析系统界面包含租房信息数据展示、租房地址数量分布、租房类型统计、房价及面积分析、房屋朝向与户型均价统计、楼层及价格分析、地址与价格分析以及房屋相关信息词云展示等功能模块可多维度呈现租房数据信息。2房屋地址数量分布分析该页面是租房数据分析系统界面包含租房信息数据展示、租房地址数量分布可视化、租房类型统计、租房价格统计分析、租房面积分析、房屋朝向分析、房屋户型平均价格统计分析、房屋楼层统计分析、房屋楼层与价格统计分析、房屋地址与价格统计分析以及房屋相关信息词云展示等功能模块可多维度呈现租房数据分布情况。3租房数据该页面是租房数据分析系统界面包含租房信息数据展示、租房地址数量分布、租房类型统计、租房价格统计分析、租房面积分析、房屋朝向分析、房屋户型平均价格统计分析、房屋楼层统计分析、房屋楼层与价格统计分析、房屋地址与价格统计分析以及房屋相关信息词云展示等功能模块可分页展示详细租房房源数据。4房屋朝向分析该页面是租房数据分析系统界面包含租房信息数据展示、租房地址数量分布、租房类型统计、租房价格统计分析、租房面积分析、房屋朝向分析可视化、房屋户型平均价格统计分析、房屋楼层统计分析、房屋楼层与价格统计分析、房屋地址与价格统计分析以及房屋相关信息词云展示等功能模块可多维度呈现租房数据特征。3、项目说明一、技术栈简要说明本系统后端基于Python语言开发采用Django框架构建Web应用层负责处理业务逻辑与数据交互数据采集环节使用requests库实现贝壳租房网全国各城市租房数据的精准抓取涵盖租金、面积、户型、朝向等核心信息字段前端页面集成Bootstrap框架与jQuery库配合HTML、CSS、JavaScript技术实现响应式布局与动态交互效果数据可视化层面引入Echarts工具将分析结果以柱状图、饼图、折线图、词云图等形式进行直观呈现。二、功能模块详细介绍• 租房信息数据展示模块该模块以分页列表形式展示爬取到的全国各城市租房房源数据每页固定显示若干条记录包含房屋标题、租金金额、建筑面积、户型结构、所在楼层、房屋朝向、详细地址等核心字段支持用户浏览查看房源基本信息。• 租房地址数量分布分析模块模块对爬取数据中的地址字段进行统计聚合计算各行政区或商圈内的房源数量通过Echarts生成柱状图或地图形式展示不同地址的租房密度分布直观呈现房源聚集区域特征。• 租房类型统计模块该模块对房源租赁方式进行分类统计将整租与合租两类数据分别计数利用饼图或环形图展示不同类型房源的占比情况帮助用户了解不同租赁方式在市场中的供给比例。• 租房价格统计分析模块模块对全部房源租金数据进行计算分析统计租金最大值、最小值及平均值同时按价格区间划分段位统计房源数量分布通过柱状图呈现各价格区间的房源占比为用户提供价格参考依据。• 租房面积分析模块该模块对房屋建筑面积进行统计分析计算面积最大值、最小值及平均值并将面积划分为多个区间段统计各区间内的房源数量通过柱状图直观展示不同面积段的房源分布规律。• 房屋朝向分析模块模块对房源朝向字段进行统计分类包括南北通透、朝南、朝北、东西向等常见朝向类型利用饼图展示各类朝向的房源数量占比清晰呈现市场房源朝向分布特征。• 房屋户型平均价格统计分析模块该模块按户型分类对房源进行分组统计计算每种户型的平均租金价格包括开间、一居室、两居室、三居室及以上等类型通过柱状图展示不同户型的平均租金水平揭示户型与价格之间的关联关系。• 房屋楼层统计分析模块模块对房源所在楼层进行分类统计按低楼层、中楼层、高楼层划分区间统计各楼层区间内的房源数量通过柱状图呈现楼层分布情况帮助用户了解不同楼层的房源供给比例。• 房屋楼层与价格统计分析模块该模块在楼层分类基础上进一步计算各楼层区间的平均租金价格通过折线图展示楼层变化与租金水平之间的关联趋势分析楼层因素对租房价格的影响规律。• 房屋地址与价格统计分析模块模块按房源地址进行分组统计计算各行政区域或商圈的平均租金价格通过柱状图展示不同地址区域的租金水平差异为用户选择租房区域提供价格参考。• 房屋相关信息词云展示模块该模块对房源标题、描述文本等非结构化数据进行分词处理统计关键词出现频率利用Echarts生成词云图进行可视化展示字号大小代表词频高低直观呈现租房市场的热点词汇与用户关注焦点。三、项目总结本系统以贝壳租房网为数据来源构建了一套覆盖全国范围的租房数据分析可视化平台。后端采用Python与Django框架搭建Web应用通过requests爬虫实现多城市租房数据的自动化采集与更新前端集成Bootstrap、jQuery及Echarts工具结合HTML、CSS、JavaScript技术打造响应式交互界面确保数据展示清晰美观、操作流畅便捷。系统功能涵盖租房信息展示、地址分布统计、租赁类型分析、租金价格分析、面积分布挖掘、朝向占比可视化、户型均价对比、楼层统计、楼层与价格关联分析、地址与价格关系探究以及词云展示等十余个模块从多个维度对租房市场数据进行深度剖析将复杂数据转化为直观图表与结论。系统打破地域信息壁垒帮助用户快速把握不同城市、区域的租房市场规律为租房决策提供科学数据支撑兼具技术实用性与市场参考价值。4、核心代码# coding:utf8importosimportreimportjsonfromaudioopimportreversefromosimportpathimportsqlite3fromurllib.requestimporturlretrieveimportjiebafromPILimportImagefromdjango.contrib.authimportauthenticatefromdjango.httpimportHttpResponseRedirectfromdjango.shortcutsimportrender,HttpResponse,redirectfromdjango.contrib.auth.decoratorsimportlogin_required# 导入登录验证fromdjango.views.genericimportView,ListView# 视图基类fromdatetimeimportdatetimeimporthashlib# 导入模型fromwordcloudimportWordCloud,ImageColorGeneratorfromapp00importmodelsfromdjango.confimportsettings# 创建模板对象fromdjango.templateimportTemplate,Context# 导入分页类fromdjango.core.paginatorimportPaginator,InvalidPage,EmptyPage,PageNotAnInteger# 导入数据分析类importpymysqlimportpandasaspdimportnumpyasnpfromdjango.urlsimportreverse,resolve# 租房类型统计defrentalType(request):dataobtainData()# 缺失值处理data.dropna(subset[community],inplaceTrue)typesdata[community].valuestype[]formintypes:type.append(m[:2])typeDatapd.DataFrame({rentalType:type})# print(addData)typeDictdict(typeData.rentalType.value_counts())forkin[*typeDict.keys()]:ifknotin[整租,合租,独栋]:deltypeDict[k]typeListlist(typeDict.keys())typeCountlist(typeDict.values())print(typeDict)# print(typeList)# print(typeCount)pi[]foriintypeCount:pi.append(i/2850)context{rentalType:active,typeDict:json.dumps({k:int(v)fork,vintypeDict.items()}),}returnrender(request,visualization/rentalType.html,context)# 租房价格统计分析defrentalPrice(request):dataobtainData()# 缺失值处理data.dropna(subset[price],inplaceTrue)pricesdata[price].values price[]forminprices:# 有的价格数据是区间形式需要进行处理, 求平均值if-inm:tempm.split(-)price.append((int(temp[0])int(temp[1]))/2)else:price.append(int(m))# print(price)# 进行数据统计a,b,c,d,e(0,0,0,0,0)fortinprice:ift1000:a1elif1000t2000:b1elif2000t3000:c1elif3000t4000:d1else:e1priceList[1000以下,1000-2000,2000-3000,3000-4000,4000以上]priceCount[a,b,c,d,e]print(dict(zip(priceList,priceCount)))context{rentalPrice:active,priceList:priceList,priceCount:priceCount}returnrender(request,visualization/rentalPrice.html,context)# 租房面积分析defrentalArea(request):dataobtainData()# 缺失值处理data.dropna(subset[area],inplaceTrue)areasdata[area].values area[]forminareas:try:area.append(float(m[:-1]))except:area.append(0)a,b,c,d,e,f(0,0,0,0,0,0)fortinarea:ift10:a1elif10t50:b1elif50t100:c1elif100t120:d1elif120t150:e1else:f1areaList[10平方以下,10-50,50-100,100-120,120-150,150平方以上]areaCount[a,b,c,d,e,f]context{rentalArea:active,areaList:areaList,areaCount:areaCount}print(dict(zip(areaList,areaCount)))returnrender(request,visualization/rentalArea.html,context)# 房屋朝向分析defrentalOrientation(request):dataobtainData()orientationDictdict(data.orientation.value_counts())orientationListlist(orientationDict.keys())orientationListorientationList[:15]orientationList[18:20]orientationCountlist(orientationDict.values())orientationCountorientationCount[:15]orientationCount[18:20]# print(orientationDict)# print(orientationList)# print(orientationCount)context{rentalOrientation:active,orientationList:orientationList[:10],orientationCount:orientationCount[:10]}print(dict(zip(orientationList[:10],orientationCount[:10])))returnrender(request,visualization/rentalOrientation.html,context)# 房屋户型平均价格统计分析defrentalPattern(request):dataobtainData()data.dropna(howany,inplaceTrue) print(len(data.price.values)) for i in range(len(data.price.values)): if - in str(data.price.values[i]): data.drop(data.index[i], inplaceTrue) data[price]data[price].map(lambdax:re.search(r\d,x).group()).astype(int)groupdata.groupby(pattern).price.mean()patternDictdict(data.pattern.value_counts())patternListlist(group.index)tlist(group.values)patternCount[]foriint:patternCount.append(int(i))# print(type(group))# print(group.index)# print(group.values)context{rentalPattern:active,patternList:patternList[:10],patternCount:patternCount[:10]}print(dict(zip(patternList[:10],patternCount[:10])))returnrender(request,visualization/rentalPattern.html,context)# 房屋楼层统计分析defrentalFloor(request):dataobtainData()# 缺失值处理data.dropna(subset[floor],inplaceTrue)mdata.floor.values dataNew[]foriinm:dataNew.append(i[:3])ppd.DataFrame({data:dataNew})rentalFloorDictdict(p[data].value_counts())rentalFloorDictdict(sorted([[k,v]fork,vinrentalFloorDict.items()],keylambdax:int(x[0])))rentalFloorListlist(rentalFloorDict.keys())rentalFloorCountlist(rentalFloorDict.values())# print(rentalFloorDict)context{rentalFloor:active,rentalFloorList:rentalFloorList[:],rentalFloorCount:rentalFloorCount[:]}print(dict(zip(rentalFloorList[:],rentalFloorCount[:])))returnrender(request,visualization/rentalFloor.html,context)# 房屋楼层与价格统计分析deffloorAndPrice(request):dataobtainData()data.dropna(howany,inplaceTrue)data[[price]]data[[price]].astype(float)mdata.floor.values dataNew[]foriinm:dataNew.append(i[:3])ppd.DataFrame({floor:dataNew,price:list(data.price.values)})levelpd.cut(p[floor].astype(int),bins3,rightTrue,labels[低楼层,中楼层,高楼层])p[level]level groupp.groupby(level).price.mean()print(group)# print(group)floorAndPriceListlist(group.index)tlist(group.values)floorAndPriceCount[]foriint:floorAndPriceCount.append(int(i))context{floorAndPrice:active,floorAndPriceDict:json.dumps(dict(zip(floorAndPriceList[:],floorAndPriceCount[:])))# floorAndPriceList: floorAndPriceList,# floorAndPriceCount: floorAndPriceCount}print(dict(zip(floorAndPriceList[:],floorAndPriceCount[:])))returnrender(request,visualization/floorAndPrice.html,context)# 房屋地址与价格统计分析defaddressAndPrice(request):dataobtainData()data.dropna(howany,inplaceTrue)data[[price]]data[[price]].astype(float)mdata.address.values dataNew[]foriinm:dataNew.append(i.split(-)[0])ppd.DataFrame({address:dataNew,price:list(data.price.values)})groupp.groupby(address).price.mean()# print(group)addressAndPriceListlist(group.index)tlist(group.values)addressAndPriceCount[]foriint:addressAndPriceCount.append(int(i))# print(addressAndPriceList)# print(addressAndPriceCount)dd[{address:k,count:v}fork,vindict(zip(addressAndPriceList[:],addressAndPriceCount[:])).items()]context{addressAndPrice:active,addressAndPriceDict:json.dumps(dd)# addressAndPriceList: addressAndPriceList[1:],# addressAndPriceCount: addressAndPriceCount[1:]}print(dict(zip(addressAndPriceList[:],addressAndPriceCount[:])))returnrender(request,visualization/addressAndPrice.html,context)# 房屋相关信息词云展示defintroduction(request):context{introduction:active}returnrender(request,visualization/introduction.html,context)defintroduction_pic(request):dataobtainData()datadata.dropna()mdata[introduction].values result[]foriinm:result.append(i)txt .join(result)# join() 方法用于将序列中的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串cut_text .join(jieba.cut(txt))# mask参数图片背景必须要写上另外有mask参数再设定宽高是无效的wordcloudWordCloud(font_path./simhei.ttf,background_colorwhite,width1200,height600).generate(cut_text)wordcloud.to_file(test.jpg)returnHttpResponse(open(test.jpg,rb).read(),content_typeimage/jpg)5、项目列表6、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