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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

from django.shortcuts import render,redirect
from django.core.paginator import Paginator  #django自带的分页工具库
from myApp.models import User
from .utils.error import *
import hashlib
from .utils import getHomeData,getSelfInfo,getChangePassword,getTableData,getHistoryData,getCharts
from .utils.error import *
from .utils.getPublicData import *



#登录
def login(request):
    if request.method == "GET":
        return render(request,'login.html')
    else:
        uname = request.POST.get('username')
        pwd = request.POST.get('password')
        md5 = hashlib.md5("aube".encode())             #加盐
        md5.update(pwd.encode())
        pwd = md5.hexdigest()
        try:
            user = User.objects.get(username=uname,password=pwd)
            request.session['username'] = user.username
            return redirect('/myApp/home')
        except:
            return errorResponse(request,'用户名或密码错误，请重新登录！')
    

#注册
def registry(request): 
    if request.method == "GET":
        return render(request,'registry.html')
    else:
        uname = request.POST.get('username')
        pwd = request.POST.get('password')
        checkPwd = request.POST.get('checkPassword')
        try:
            User.objects.get(username=uname)
        except:
            if not uname or not pwd or not checkPwd:
                return errorResponse(request,'用户名或密码不允许为空！')
            if pwd != checkPwd:                            #判断两次密码是否一致
                return errorResponse(request,'两次密码不一样，请确认密码后重试！')
            md5 = hashlib.md5("aube".encode())             #加盐
            md5.update(pwd.encode())
            pwd = md5.hexdigest()
            User.objects.create(username=uname,password=pwd)
            return redirect('/myApp/login')
        return errorResponse(request,'该用户名已经被占用！')


#退出登录
def logOut(request):
    request.session.clear()                                 #清除所有会话，在存储中删除值部分
    return redirect('/myApp/login')


#index界面
def home(request):
    uname = request.session.get('username')
    userInfo = User.objects.get(username=uname)
    year,month,day = getHomeData.getNowTime()
    #print(year,month,day)
    userCreateData = getHomeData.getUserCreateTime()
    top5Users = getHomeData.getUserTop5()
    count_cities,count_houses,count_users,highest_unit_price,highest_total,lowest_unit_price,lowest_total=getHomeData.getAllTags()
    house_count_list = getHomeData.getHouseCount()
    return render(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
def selfInfo(request):
    uname = request.session.get('username')
    userInfo = User.objects.get(username=uname)
    if request.method == 'POST':
        getSelfInfo.changeSelfInfo(request.POST,request.FILES)
        userInfo = User.objects.get(username=uname)
    return render(request,'selfInfo.html',{
        'userInfo':userInfo
    })


#修改密码
def changePassword(request):
    uname = request.session.get('username')
    userInfo = User.objects.get(username=uname)
    if request.method == 'POST':
        res = getChangePassword.changePassword(userInfo,request.POST)
        if res != None:
            return errorResponse(request,res)
        userInfo = User.objects.get(username=uname)
    return render(request,'changePassword.html',{
        'userInfo':userInfo
    })


#数据总览
def tableData(request):
    uname = request.session.get('username')
    userInfo = User.objects.get(username=uname)
    tableData = getTableData.getTableData()
    paginator = Paginator(tableData,10)
    cur_page = 1
    if request.GET.get('page'):
        cur_page = int(request.GET.get('page'))
    c_page = paginator.page(cur_page)
    page_range = []
    visibleNumber = 10
    min = int(cur_page - visibleNumber / 10)
    if min < 1:
        min = 1
    max = min + visibleNumber
    #print(paginator.page_range)
    if max > paginator.page_range[-1]:
        max = paginator.page_range[-1]
    for i in range(min,max):
        page_range.append(i)
    #print(page_range)

    # for i in c_page: 
    #     print(i['id'])
    # for i in tableData:
    #     print(i['areaname'])
    #     break
    return render(request,'tableData.html',{
        'userInfo':userInfo,
        'c_page':c_page,
        'page_range':page_range,
        'paginator':paginator,
    })


#添加历史查阅
def addHistory(request,houseId):
    uname = request.session.get('username')
    userInfo = User.objects.get(username=uname)
    getHistoryData.addHistory(userInfo,houseId)
    return redirect('tableData')


#历史查阅
def historyTableData(request):
    uname = request.session.get('username')
    userInfo = User.objects.get(username=uname)
    historyTableData = getHistoryData.getHistoryData(userInfo)
    #print(historyTableData)
    return render(request,'historyTableData.html',{
        'userInfo':userInfo,
        'historyTableData':historyTableData,
    })


#删除历史查阅
def removeHistory(request,hisId):
    getHistoryData.removeHistory(hisId)
    return redirect('historyTableData')


#可视化
def haikouData(request):
    uname = request.session.get('username')
    userInfo = User.objects.get(username=uname)
    city_name='北京'
    city_obj=haikou
    area_unitprice_sort,base0_list,area_houses_num_list,base6_num_list,indicator,total_tag,total_data_list,area_tag,area_list,price_list,trafficWay,transaction1_data,transaction0_keys,transaction0_values,word_counts_data = getCharts.getChartData(city_obj)
    return render(request,'chart.html',{
        'userInfo':userInfo,
        'area_unitprice_sort_keys':[i for i,j in area_unitprice_sort],
        'city_name':city_name,
        'area_unitprice_sort_values':[j for i,j in area_unitprice_sort],
        'base0_list':base0_list,
        'area_houses_num_list':area_houses_num_list,
        'base6_num_list':base6_num_list,
        'indicator':indicator,
        'total_tag':total_tag,
        'total_data_list':total_data_list,
        'area_tag':area_tag,
        'area_list':area_list,
        'price_list':price_list,
        'trafficWay':trafficWay,
        'transaction1_data':transaction1_data,
        'transaction0_keys':transaction0_keys,
        'transaction0_values':transaction0_values,
        'word_counts_data':word_counts_data
    })

5、源码获取方式

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