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计算机毕业设计源码：Python基于大数据的租房价格分析平台 Django框架 Requests爬虫可视化房子房源大数据大模型（建议收藏）✅

news 2026/3/27 1:47:24

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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):data=obtainData()# 缺失值处理data.dropna(subset=['community'],inplace=True)types=data['community'].valuestype=[]formintypes:type.append(m[:2])typeData=pd.DataFrame({"rentalType":type})# print(addData)typeDict=dict(typeData.rentalType.value_counts())forkin[*typeDict.keys()]:ifknotin['整租','合租','独栋']:deltypeDict[k]typeList=list(typeDict.keys())typeCount=list(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):data=obtainData()# 缺失值处理data.dropna(subset=['price'],inplace=True)prices=data['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:temp=m.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:ift<1000:a+=1elif1000<=t<2000:b+=1elif2000<=t<3000:c+=1elif3000<=t<4000:d+=1else:e+=1priceList=['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):data=obtainData()# 缺失值处理data.dropna(subset=['area'],inplace=True)areas=data['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:ift<=10:a+=1elif10<t<=50:b+=1elif50<t<=100:c+=1elif100<t<=120:d+=1elif120<t<=150:e+=1else:f+=1areaList=['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):data=obtainData()orientationDict=dict(data.orientation.value_counts())orientationList=list(orientationDict.keys())orientationList=orientationList[:15]+orientationList[18:20]orientationCount=list(orientationDict.values())orientationCount=orientationCount[: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):data=obtainData()data.dropna(how='any',inplace=True)""" 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], inplace=True) """data['price']=data['price'].map(lambdax:re.search(r'\d+',x).group()).astype(int)group=data.groupby('pattern').price.mean()patternDict=dict(data.pattern.value_counts())patternList=list(group.index)t=list(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):data=obtainData()# 缺失值处理data.dropna(subset=['floor'],inplace=True)m=data.floor.values dataNew=[]foriinm:dataNew.append(i[:3])p=pd.DataFrame({"data":dataNew})rentalFloorDict=dict(p["data"].value_counts())rentalFloorDict=dict(sorted([[k,v]fork,vinrentalFloorDict.items()],key=lambdax:int(x[0])))rentalFloorList=list(rentalFloorDict.keys())rentalFloorCount=list(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):data=obtainData()data.dropna(how='any',inplace=True)data[['price']]=data[['price']].astype(float)m=data.floor.values dataNew=[]foriinm:dataNew.append(i[:3])p=pd.DataFrame({"floor":dataNew,'price':list(data.price.values)})level=pd.cut(p['floor'].astype(int),bins=3,right=True,labels=['低楼层','中楼层','高楼层'])p['level']=level group=p.groupby('level').price.mean()print(group)# print(group)floorAndPriceList=list(group.index)t=list(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):data=obtainData()data.dropna(how='any',inplace=True)data[['price']]=data[['price']].astype(float)m=data.address.values dataNew=[]foriinm:dataNew.append(i.split('-')[0])p=pd.DataFrame({"address":dataNew,'price':list(data.price.values)})group=p.groupby('address').price.mean()# print(group)addressAndPriceList=list(group.index)t=list(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):data=obtainData()data=data.dropna()m=data['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wordcloud=WordCloud(font_path="./simhei.ttf",background_color="white",width=1200,height=600).generate(cut_text)wordcloud.to_file("test.jpg")returnHttpResponse(open('test.jpg','rb').read(),content_type="image/jpg")