全国主要城市二手房大数据平台

摘  要：全国主要城市二手房大数据平台的实现，主要是为了满足了部分居民的找房需求，同时为国家收集了全面的闲置房信息。

大数据平台开发采用了request库爬虫、Div+CSS、MySQL数据库、Flask和Echarts等技术。平台主要用Python程序语言实现源码，部分用JavaScrip以完成项目。Flask框架中采用的是前后端分离技术，每个接口都有独立的函数api,数据处理和分析都在对应的函数中。爬虫主要采用requests库，对网站进行分页爬取。

平台业务模块包括：全国主要城市二手房数量、房屋户型统计、中国地图版块展示、各城市房屋面积、各主要房价对比、各户型房价对比等。这些模块可以帮助一些购房者，二手房中间商以及国家机构更清楚的了解二手房市场。界面设计以淡蓝色为主，极强的表现出了网络化的网络生活，布局简单明了，清爽大方。

关键词：Div和CSS  MySQL数据库  Flask  Echarts  二手房

目 录

1 引言 1

1.1 课题的研究背景与意义 1

1.2 课题的现状与发展趋势 1

1.3 可行性分析 2

2 项目目标和内容 3

2.1 目标和内容 3

2.2 相关任务 3

3 开发环境与工具介绍 5

3.1 项目开发环境 5

3.2 主要开发工具介绍 5

3.2.1 PyCharm 5

3.2.2 SQLyag 6

3.2.3 Python 7

3.2.4 MySQL 7

3.3 主要技术介绍 8

3.3.1 HTML 8

3.3.2 java script 8

3.3.3 CSS 9

3.3.4 Flask微服务器 9

3.3.5 PyMySQL 10

3.3.6 Requests 10

3.3.7 ECharts 10

3.3.8 Numpy 11

3.3.9 Pandas 11

4 项目分析 12

4.1 项目概述 12

4.2 性能需求 12

4.3 项目模块和流程 13

4.4 项目进度安排 14

5 数据库设计 15

5.1 数据库设计命名规范 15

5.2 数据库表 15

6 项目实现 17

6.1 环境搭建 17

6.2 数据爬取 17

6.3 保存数据 18

6.4 前后台产生图表 18

6.4.1 各城市二手房统计模块 19

6.4.2 房屋户型统计模块 20

6.4.3 房屋面积模块 20

6.4.4 城市平均房价模块 21

6.4.5 房型平均房价模块 21

6.4.6 所有城市二手房统计模块 22

6.4.7 中国地图模块 22

7 项目优化 24

8 总结与展望 25

致谢 26

参考文献 27