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为开发语言采用Scrapy爬虫框架从贝壳租房网采集房源数据后端使用Django框架处理业务逻辑与API接口前端采用Vue框架构建交互界面数据库存储采集到的租房信息通过Echarts实现数据可视化展示并结合推荐系统算法为用户提供个性化房源匹配。功能模块· 数据爬取模块· 数据存储模块· 用户注册登录模块· 数据分析模块· 可视化大屏展示模块· 租房信息查询模块· 个性化推荐模块· 数据管理模块项目介绍本系统是一个基于Python的租房大数据分析可视化平台旨在解决租房市场信息分散、选择低效的问题为用户提供精准的租房参考与个性化推荐服务。系统通过Scrapy爬虫框架从贝壳租房网采集海量房源数据经清洗整理后存入数据库后端采用Django框架实现数据处理与业务逻辑前端使用Vue框架构建用户交互界面配合Echarts将分析结果以可视化大屏形式直观呈现。平台涵盖数据爬取、可视化分析、个性化推荐等核心功能用户可通过注册登录进入系统浏览房源朝向分布、区域热力地图、租房类型统计、楼层分析、价格分布等多维度可视化图表在租房信息页面通过多条件筛选查询房源查看房源详情页获取完整信息同时系统基于用户行为数据通过推荐算法生成个性化房源推荐列表为用户提供从房源查询到决策参考的全流程服务。2、项目界面1租房数据可视化大屏该页面为租房数据爬虫推荐可视化系统的可视化分析界面包含房屋朝向分析矩形图、房源数量分布热力地图、租房类型统计环形图、楼层类型分析折线图及房源价格分布柱状图可从朝向、区域、类型、楼层、价格多维度直观展示租房数据特征与分布规律。2租房推荐该页面为租房数据爬虫推荐可视化系统的租房信息界面提供标题、省份、城市、标签等多维度筛选搜索及多种排序方式以卡片形式展示房源基础信息同时右侧呈现算法推荐房源可便捷查询与个性化推荐租房信息。3租房数据详情页该页面为租房数据爬虫推荐可视化系统的租房详情界面展示房源的图片、基本信息、价格、位置、户型及配套设施等详细内容同时右侧呈现相关推荐房源可让用户全面了解房源信息并获取相似租房推荐。4房屋数据该页面为租房数据爬虫推荐可视化系统的租房详情界面展示房源的户型图、基本信息、价格、位置、户型及配套设施等详细内容同时右侧呈现相关推荐房源可让用户全面了解房源布局与信息并获取相似租房推荐。5注册登录界面该页面为租房数据爬虫推荐可视化系统的登录界面提供用户名与密码输入框支持密码显示/隐藏功能设有登录按钮与账号注册入口可完成用户身份验证与新账号创建保障系统访问的安全性。6数据爬取页面该页面为租房推荐系统的代码编辑与运行界面上方展示基于用户历史浏览记录的推荐算法代码下方控制台输出爬虫采集租房数据的日志可实现租房数据的自动化爬取与个性化推荐逻辑的开发调试。3、项目说明一、技术栈说明本系统以Python为核心开发语言数据采集层采用Scrapy爬虫框架从贝壳租房网自动化抓取房源信息。后端基于Django框架构建负责处理业务逻辑、API接口交互及数据管理。前端使用Vue框架搭建实现响应式用户界面与流畅的交互体验。数据存储方面采集到的房源信息经过清洗整理后存入数据库。可视化层借助Echarts图表库将数据分析结果以多种图表形式动态呈现。推荐模块结合协同过滤等算法基于用户行为数据生成个性化房源推荐列表。二、功能模块详细介绍· 数据爬取模块该模块基于Scrapy爬虫框架编写自动化采集脚本实现对贝壳租房网房源数据的定向抓取。开发者可配置爬取规则与请求参数采集内容包括房源标题、省份、城市、具体地址、价格、户型、面积、朝向、楼层、标签、图片链接、配套设施等字段。模块支持断点续爬与增量更新控制台实时输出采集日志爬取到的原始数据经初步清洗后存入数据库为平台提供基础数据支撑。· 数据存储模块采集到的房源原始数据经过格式统一、去重、异常值过滤等清洗操作后按照预先设计的数据表结构存入数据库。模块通过Django的ORM框架实现数据的持久化管理支持后续数据分析、可视化展示与推荐算法调用时的高效查询与读取确保数据的一致性与完整性。· 用户注册登录模块系统前端提供统一的用户登录入口包含用户名与密码输入框、登录按钮及注册链接。新用户可通过注册功能创建个人账号后端对用户密码进行加密存储实现身份验证与会话管理。页面支持密码显示/隐藏功能提升用户输入体验。该模块保障系统访问安全确保可视化分析与个性化推荐功能仅对授权用户开放。· 数据分析模块模块基于数据库中的房源数据通过Django后端进行多维度统计与分析计算。分析维度包括房源朝向分布、区域房源数量、租房类型占比、楼层分布特征、价格区间分布等。分析结果以结构化数据形式输出供可视化模块调用为后续图表呈现提供数据基础。· 可视化大屏展示模块作为系统的核心展示界面该模块将多维度分析结果集成于单一可视化大屏。页面包含房屋朝向分析矩形图、房源数量分布热力地图、租房类型统计环形图、楼层类型分析折线图及房源价格分布柱状图。用户可在一屏之内直观对比房源在朝向、区域、类型、楼层、价格等多个维度的分布特征与关联规律快速把握租房市场整体状况。· 租房信息查询模块该模块以卡片列表形式呈现房源基础信息页面提供标题、省份、城市、标签等多维度筛选搜索功能支持多种排序方式如价格、评分、距离等。用户可输入关键词或选择筛选条件快速定位目标房源。点击卡片可进入详情页查看房源的图片轮播、基本信息、价格、位置、户型、配套设施等详细内容全面了解房源情况。· 个性化推荐模块模块基于用户历史浏览记录、搜索行为及收藏数据通过协同过滤推荐算法分析用户偏好特征生成个性化房源推荐列表。推荐结果在租房信息页面右侧区域展示同时在房源详情页呈现相关相似房源推荐。模块通过Django后端实现推荐逻辑结合用户行为数据实时计算为用户推送符合其兴趣偏好的房源选项提升选择效率与用户体验。· 数据管理模块该模块面向系统管理员提供后台数据管理功能。管理员可对采集到的房源数据进行查看、编辑、删除等操作也可对用户信息进行维护管理。模块通过Django admin后台界面实现支持数据批量处理与状态监控保障平台数据的准确性与规范性。三、项目总结本系统经过需求分析、技术选型、模块开发与集成测试四个阶段成功构建了一个基于Python的租房大数据可视化推荐平台。系统以贝壳租房网为目标数据源通过Scrapy爬虫框架实现海量房源数据的自动化采集依托Django后端完成数据处理与业务逻辑借助Vue前端构建流畅交互界面利用Echarts将多维度分析结果以可视化大屏形式直观呈现并结合推荐算法为用户提供个性化房源匹配。平台涵盖数据爬取、存储管理、用户认证、多维度分析、可视化展示、房源查询、智能推荐、后台维护八大功能模块为用户提供从房源查询到决策参考的全流程服务有效解决租房市场信息分散与选择低效的问题验证了数据爬虫、可视化技术与推荐算法在租房领域的应用价值。4、核心代码from.modelsimport*importjsonfromdjango.http.responseimportHttpResponsefromdjango.shortcutsimportrenderfromdjango.httpimportJsonResponsefromdatetimeimportdatetime,timefromdjango.core.paginatorimportPaginatorfromdjango.db.modelsimportQimportsimplejsonfromcollectionsimportCounterfrompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.globalsimportThemeTypefrompyecharts.chartsimportMap,Grid,Bar,Line,Pie,TreeMapfrompyecharts.fakerimportFakerfrompyecharts.commons.utilsimportJsCodefrompyecharts.options.charts_optionsimportMapItemfromdjango.db.modelsimportQ,Count,Avg,Min,Maxdefto_dict(l,excludetuple()):# 将数据库模型 变为 字典数据 的工具类函数deftransform(v):ifisinstance(v,datetime):returnv.strftime(%Y-%m-%d %H:%M:%S)returnvdef_todict(obj):j{k:transform(v)fork,vinobj.__dict__.items()ifnotk.startswith(_)andknotinexclude}returnjreturn[_todict(i)foriinl]defunique_fields(request):bodyrequest.json fieldbody.get(field)data[i[0]foriinRental.objects.values_list(field).distinct()]returnJsonResponse(data,safeFalse)defget_list(request):# 列表bodyrequest.json pagesizebody.get(pagesize,10)pagebody.get(page,1)orderbybody.get(orderby,-id)notin[pagesize,page,total,orderby]query{k:vfork,vinbody.items()ifknotinnotinand(v!andvisnotNone)}qQ(**query)objsRental.objects.filter(q).order_by(orderby)paginatorPaginator(objs,pagesize)pgpaginator.page(page)resultto_dict(pg.object_list)returnJsonResponse({total:paginator.count,result:result,})defget_detail(request):# 详情bodyrequest.jsonidbody.get(id)oRental.objects.get(pkid)hisHistory.objects.filter(userIdrequest.user.id).order_by(-createTime).first()ifnot(hisandhis.rentalIdo.id):History(userIdrequest.user.id,rentalIdo.id).save()returnJsonResponse(to_dict([o])[0])defhistory_recommand(request):rentalIds(History.objects.filter(userIdrequest.user.id).values_list(rentalId).distinct())rentals[]# 根据历史查看记录推荐ifrentalIds:rentalIds[i[0]foriinrentalIds]location[i[0]foriinRental.objects.filter(id__inrentalIds).values_list(location)]locations[-.join(i.split(-)[:2])foriinlocation]most_common_cateslist(dict(Counter(locations).most_common(2)).keys())qQ()foriinmost_common_cates:q|Q(location__icontainsi)rentalsRental.objects.filter(q).order_by(?)[:5]# 没有记录则随机推荐else:rentalsRental.objects.order_by(?)[:5]returnJsonResponse(to_dict(rentals),safeFalse)deftype_pie(request):data{i[type]:i[count]foriinRental.objects.values(type).annotate(countCount(id))if租ini[type]}# 用饼图展示数据c(Pie(init_optsopts.InitOpts(themeThemeType.LIGHT)).add(,list(data.items()),label_optsopts.LabelOpts(is_showFalse),radius[40%,75%],).set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title租房类型统计,pos_left40%),legend_optsopts.LegendOpts(type_scroll,pos_right80%,orientvertical),))# 返回数据returnHttpResponse(c.dump_options(),content_typeapplication/json)deforientation_map(request):data[{name:i[orientation],value:i[count]}foriinRental.objects.values(orientation).annotate(countCount(id))]# 用饼图展示数据c(TreeMap(init_optsopts.InitOpts(width1280px,height720px)).add(series_nameoption,datadata,visual_min300,leaf_depth1,# 标签居中为 position insidelabel_optsopts.LabelOpts(positioninside),).set_global_opts(legend_optsopts.LegendOpts(is_showFalse),title_optsopts.TitleOpts(title房屋朝向分析,pos_leftleafDepth),))# 返回数据returnHttpResponse(c.dump_options(),content_typeapplication/json)deflevel_bar(request):data{i[level]:i[count]foriinRental.objects.values(level).annotate(countCount(id))ifi[level]}# 用柱状图展示统计数据c(Bar().add_xaxis([i[0]foriindata.items()]).add_yaxis(,[i[1]foriindata.items()],label_optsopts.LabelOpts(is_showFalse),bar_max_width50,).reversal_axis().set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title楼层类型分析),# datazoom_optsopts.DataZoomOpts(orientvertical),yaxis_optsopts.AxisOpts(type_category,axispointer_optsopts.AxisPointerOpts(is_showTrue,type_shadow),),))# 返回数据returnHttpResponse(c.dump_options(),content_typeapplication/json)defprice_bar(request):data{}data[1000以下]Rental.objects.filter(price__lte1000).count()data[1000-2000]Rental.objects.filter(price__gte1000,price__lte2000).count()data[2000-3000]Rental.objects.filter(price__gte2000,price__lte3000).count()data[3000-4000]Rental.objects.filter(price__gte3000,price__lte4000).count()data[4000-5000]Rental.objects.filter(price__gte4000,price__lte5000).count()data[5000-6000]Rental.objects.filter(price__gte5000,price__lte6000).count()data[6000-7000]Rental.objects.filter(price__gte6000,price__lte7000).count()data[7000以上]Rental.objects.filter(price__gte7000).count()# 用柱状图展示统计数据c(Bar().add_xaxis([i[0]foriindata.items()]).add_yaxis(,[i[1]foriindata.items()],label_optsopts.LabelOpts(is_showFalse),bar_max_width50,color#5689ff,).set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title房源价格分布),# datazoom_optsopts.DataZoomOpts(orientvertical),xaxis_optsopts.AxisOpts(type_category,axispointer_optsopts.AxisPointerOpts(is_showTrue,type_shadow),),))# 返回数据returnHttpResponse(c.dump_options(),content_typeapplication/json)defprovince_map(request):data{i[province]省:i[count]foriinRental.objects.values(province).annotate(countCount(id))}dd[MapItem(namei[0],valuei[1])foriindata.items()]m(Map().add(房源数量,dd,china,is_roamFalse,is_map_symbol_showFalse).set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title房源数量分布,),visualmap_optsopts.VisualMapOpts(max_1000,is_piecewiseFalse,),legend_optsopts.LegendOpts(is_showFalse,textstyle_optsopts.TextStyleOpts(colorwhite)),))returnHttpResponse(m.dump_options(),content_typeaplication/text)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