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2025年Java毕业设计选题推荐
Python基于Django的微博热搜、微博舆论可视化系统（V3.0）
基于Python Django的北极星招聘数据可视化系统

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第一章 项目简介

你是否好奇过广州、杭州和北京的二手房价格走势？今天，我们就来揭秘如何使用Python和Django搭建一套智能系统，轻松抓取这些数据并通过炫酷图表一键展示。

Python基于Django的全国二手房可视化分析系统，后端依托 Django 提供强大接口，前端则用 HTML 搭建页面，图表展示交给 ECharts，数据暂存 SQLite，轻便易上手。这个项目实战性极强，非常适合新手大学生作为毕业设计或课程设计。

系统可以自动从各大房产网站抓取二手房最新报价，利用 Pandas 进行数据清洗和聚合，最终在前端展示。用户只需打开页面，就能直观看到不同城市按时间、区域、房型分类的均价走势图，市场波动一目了然。

第二章 系统演示

第三章 技术选型

技术	用途	说明
Django	后端框架	处理业务逻辑、提供 RESTful 接口 Django 文档 快速入门
SQLite	数据存储	轻量级嵌入式数据库，免安装
Pandas	数据处理	清洗、统计、聚合 Pandas 教程
PyMySQL	MySQL 连接	（可选）若要用 MySQL，请安装并替换 SQLite
Requests	网络请求	发起爬虫 HTTP 请求
BeautifulSoup4	网页解析	从 HTML 中抽取房源信息
ECharts	前端可视化	折线图、柱状图、区域热力图 ECharts 入门
HTML/CSS/JS	前端页面	展示图表和交互

第四章 系统架构

整个系统分为三大核心模块：

4.1 数据采集模块

• 利用 Requests 和 BeautifulSoup4 自动爬取指定网站的二手房列表页和详情页。
• 加入随机 User-Agent、延时（time.sleep(random.uniform(1,3))）和异常重试机制，有效防止被反爬。

4.2 数据处理模块

• 使用 Pandas 对爬取的原始数据（如小区名、区域、价格、面积、发布时间等）进行清洗和标准化处理。
• 对空值字段赋 NaN，统一时间格式，拆分房型、楼层等信息；
• 按城市、日期和区域进行数据聚合，计算每日均价和涨跌幅。

4.3 图表展示模块

• 后端 Django 提供 JSON 接口 /api/price-trend?city=北京&start=2024-01-01&end=2024-05-01，返回均价时序数据。
• 前端使用 ECharts 绘制折线图、柱状图、热力图，支持一页多图自由切换；
• 提供按房型筛选、按区县对比的功能。

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第五章 核心代码剖析

5.1 爬虫实现（Requests + BeautifulSoup）

import random, time, requests
from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_page(url):
    headers = {'User-Agent': get_random_ua()}
    resp = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
    resp.raise_for_status()
    return resp.text

def parse_list(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    for item in soup.select('.list-item'):
        yield {
            'title': item.select_one('.title').get_text(strip=True),
            'price': item.select_one('.price').get_text(strip=True),
            'area': item.select_one('.area').get_text(strip=True),
            'detail_url': item.select_one('a')['href']
        }

# 定时拉取数据
for city in ['gz', 'hz', 'bj']:
    for page in range(1, 6):
        url = f'https://{city}.ershoufang.example.com/page/{page}/'
        html = fetch_page(url)
        for record in parse_list(html):
            save_to_db(city, record)
        time.sleep(random.uniform(1, 3))

5.2 数据清洗与聚合（Pandas）

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 连接 SQLite 数据库
engine = create_engine('sqlite:///house.db')

df = pd.read_sql('select * from listings', engine)
# 数据清洗
df['price'] = df['price'].str.replace('万', '').astype(float)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['district'] = df['title'].apply(lambda s: s.split()[1])

# 聚合计算每日均价
trend = df.groupby(['city', df['date'].dt.date]).price.mean().reset_index()
trend.to_sql('price_trend', engine, if_exists='replace', index=False)

5.3 后端接口（Django View）

from django.http import JsonResponse
from .models import PriceTrend

def price_trend(request):
    city = request.GET.get('city')
    start = request.GET.get('start')
    end = request.GET.get('end')
    qs = PriceTrend.objects.filter(city=city, date__range=[start, end]).order_by('date')
    data = list(qs.values('date', 'price'))
    return JsonResponse({'status': 'ok', 'data': data})

5.4 前端 ECharts 展示

<div id="chart" style="width: 100%; height: 400px;"></div>
<script>
fetch(`/api/price-trend?city=北京&start=2024-01-01&end=2024-05-01`)
  .then(res => res.json())
  .then(({ data }) => {
    const dates = data.map(d => d.date);
    const prices = data.map(d => d.price);
    var myChart = echarts.init(document.getElementById('chart'));
    myChart.setOption({
      title: { text: '北京二手房均价走势' },
      xAxis: { type: 'category', data: dates },
      yAxis: { type: 'value' },
      series: [{ data: prices, type: 'line', smooth: true }]
    });
  });
</script>

---

第六章 成果展示

6.1 登录与数据管理

6.2 首页概览

6.3 动态可视化

6.4 后台管理

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第八章 源码获取：

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