【大数据可视化】基于爬虫的房价可视化系统课题背景、目的、意义、研究思路_基于小说网站爬虫的数据可视化分析

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目录

一、整体目录：

文档含项目摘要、前言、技术介绍、可行性分析、流程图、结构图、ER属性图、数据库表结构信息、功能介绍、测试致谢等约1万字等

二、运行截图

三、代码部分（示范）：

四、数据库表(示范)：

数据库表有注释，可以导出数据字典及更新数据库时间，欢迎交流学习

五、项目技术栈：

六、项目调试学习（点击查看）

七、项目交流

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背景：
随着互联网和大数据技术的发展，越来越多的房地产信息被公开并存储在网络上。爬虫技术可以用来从各种网站上抓取房地产信息，包括房价、面积、地理位置等。这些数据可以用来分析房地产市场的趋势和特点。

目的：
本课题旨在利用爬虫技术从多个网站上抓取房地产信息，并将这些信息进行可视化处理，以便更直观地展示房地产市场的动态和特点。

意义：
通过建立基于爬虫的房价可视化系统，可以帮助房地产从业者、政府部门和普通市民更好地了解房地产市场的情况，从而做出更明智的决策。此外，该系统还可以为房地产市场的监管和预测提供数据支持。

研究思路：
1. 确定爬取的目标网站：选择包括房地产交易平台、房地产中介网站等多个来源的房地产信息。
2. 设计爬虫程序：编写爬虫程序，抓取房地产信息并存储到数据库中。
3. 数据清洗和处理：对抓取的数据进行清洗和处理，包括去重、格式化等。
4. 可视化处理：利用数据可视化技术，将处理后的数据进行可视化展示，包括地图、图表等形式。
5. 系统开发：开发基于爬虫的房价可视化系统，实现数据的实时更新和用户交互功能。
6. 系统测试和优化：对系统进行测试，根据用户反馈进行优化和改进。

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一、整体目录：

文档含项目摘要、前言、技术介绍、可行性分析、流程图、结构图、ER属性图、数据库表结构信息、功能介绍、测试致谢等约1万字等

二、运行截图

三、代码部分（示范）：

商品推荐、内容推荐算法

/**
     * 前端智能排序
     */
	@IgnoreAuth
    @RequestMapping("/autoSort")
    public R autoSort(@RequestParam Map<String, Object> params,NaichashangpinEntity naichashangpin, HttpServletRequest request,String pre){
        EntityWrapper<NaichashangpinEntity> ew = new EntityWrapper<NaichashangpinEntity>();
        Map<String, Object> newMap = new HashMap<String, Object>();
        Map<String, Object> param = new HashMap<String, Object>();
		Iterator<Map.Entry<String, Object>> it = param.entrySet().iterator();
		while (it.hasNext()) {
			Map.Entry<String, Object> entry = it.next();
			String key = entry.getKey();
			String newKey = entry.getKey();
			if (pre.endsWith(".")) {
				newMap.put(pre + newKey, entry.getValue());
			} else if (StringUtils.isEmpty(pre)) {
				newMap.put(newKey, entry.getValue());
			} else {
				newMap.put(pre + "." + newKey, entry.getValue());
			}
		}
		params.put("sort", "clicknum");
        
        params.put("order", "desc");
		PageUtils page = naichashangpinService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, naichashangpin), params), params));
        return R.ok().put("data", page);
    }
 
 
	/**
     * 协同算法（按用户购买推荐）
     */
    @RequestMapping("/autoSort2")
    public R autoSort2(@RequestParam Map<String, Object> params,NaichashangpinEntity naichashangpin, HttpServletRequest request){
    	String userId = request.getSession().getAttribute("userId").toString();
    	String goodtypeColumn = "naichafenlei";
    	List<OrdersEntity> orders = ordersService.selectList(new EntityWrapper<OrdersEntity>().eq("userid", userId).eq("tablename", "naichashangpin").orderBy("addtime", false));
        List<String> goodtypes = new ArrayList<String>();
    	Integer limit = params.get("limit")==null?10:Integer.parseInt(params.get("limit").toString());
    	List<NaichashangpinEntity> naichashangpinList = new ArrayList<NaichashangpinEntity>();
	//去重
    	List<OrdersEntity> ordersDist = new ArrayList<OrdersEntity>();
    	for(OrdersEntity o1 : orders) {
    		boolean addFlag = true;
    		for(OrdersEntity o2 : ordersDist) {
    			if(o1.getGoodid()==o2.getGoodid() || o1.getGoodtype().equals(o2.getGoodtype())) {
    				addFlag = false;
    				break;
    			}
    		}
    		if(addFlag) ordersDist.add(o1);
    	}
        if(ordersDist!=null && ordersDist.size()>0) {
        	for(OrdersEntity o : ordersDist) {
        		naichashangpinList.addAll(naichashangpinService.selectList(new EntityWrapper<NaichashangpinEntity>().eq(goodtypeColumn, o.getGoodtype())));
        	}
        }
    	EntityWrapper<NaichashangpinEntity> ew = new EntityWrapper<NaichashangpinEntity>();
	params.put("sort", "id");
	params.put("order", "desc");
	PageUtils page = naichashangpinService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, naichashangpin), params), params));
        List<NaichashangpinEntity> pageList = (List<NaichashangpinEntity>)page.getList();
        if(naichashangpinList.size()<limit) {
        	int toAddNum = (limit-naichashangpinList.size())<=pageList.size()?(limit-naichashangpinList.size()):pageList.size();
            for(NaichashangpinEntity o1 : pageList) {
                boolean addFlag = true;
                for(NaichashangpinEntity o2 : naichashangpinList) {
                    if(o1.getId().intValue()==o2.getId().intValue()) {
                        addFlag = false;
                        break;
                    }
                }
                if(addFlag) {
                    naichashangpinList.add(o1);
                    if(--toAddNum==0) break;
                }
            }
        }
        page.setList(naichashangpinList);
	return R.ok().put("data", page);
    }

数据库配置连接

validationQuery=SELECT 1
 
jdbc_url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ssmt375d?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&tinyInt1isBit=false
jdbc_username=aicood
jdbc_password=aicood
 
#jdbc_url=jdbc:sqlserver://127.0.0.1:1433;DatabaseName=ssmt375d
#jdbc_username=sa
#jdbc_password=123456

四、数据库表(示范)：

数据库表有注释，可以导出数据字典及更新数据库时间，欢迎交流学习

五、项目技术栈：

1.前端：

a.小程序框架：Uniapp（小程序专用）

Uni-app 是一个使用 Vue.js 开发所有前端应用的框架，目标是通过一套代码可以发布到 iOS、Android、H5、以及各种小程序 (微信/支付宝/百度/头条/QQ/京东) 等多个平台。

b.前端框架：Vue.js  

 Vue.js 是一个用于构建用户界面的渐进式框架，易于上手，且具有良好的性能。它通过组合不同的功能模块，可以快速构建复杂的单页面应用。

c.页面库：Element UI  

 Element UI 是一个基于 Vue.js 的组件库，提供了丰富的组件，可以帮助开发者快速构建美观且易于维护的前端界面。

2.后端：

a.后端框架：Django  

 Django 是一个高性能、安全且易于扩展的 Python Web 框架。它提供了丰富的功能，如认证、权限控制、ORM（对象关系映射）等，便于开发者构建高质量的后端服务。

b.数据库：MySQL  

 MySQL 是一款流行的关系型数据库，具有高性能、易使用、成本低等优点。在这个推荐阅读系统中，可以使用 MySQL 存储用户信息、书籍信息和用户与书籍之间的关系等数据。

3.开发工具：

a.代码编辑器：PyCharm、Visual Studio Code  

 PyCharm 和 Visual Studio Code 都是优秀的代码编辑器，支持多种编程语言，具有良好的代码编辑和调试功能，大幅提升开发效率。

b.数据库管理工具：Navicat  

 Navicat 是一款强大的数据库管理工具，支持多种数据库，如 MySQL、PostgreSQL 等。它可以方便地创建、管理和查询数据库，提高数据库管理效率。

c.Python 版本：3.7  

 本项目采用 Python 3.7 版本进行开发。Python 3.7 具有性能提升、更好的兼容性和安全性等优点，适合用于 Web 开发。

d.HBuilderX： 是一款国产的跨平台集成开发环境（IDE），HBuilderX 支持多种编程语言和开发框架，如 HTML5、CSS3、JavaScript、PHP、Java、C++ 等，可以用于开发 Web 应用、移动应用、微信小程序等。

e.微信开发者工具：是微信官方提供的一款针对微信小程序的集成开发环境（IDE）。微信开发者工具支持小程序和公众号的开发、调试和预览，提供了丰富的功能，如代码编辑、调试、预览、代码模板等。

通过以上技术路线，可以构建一个高效、稳定且易于维护的基于 Django 的个性化推荐阅读系统。在实际开发过程中，根据需求和项目规模，可以进一步优化技术选型，以满足项目的需求。

六、项目调试学习（点击查看）

七、更多项目展示

大屏可视化项目

基于django的财经新闻文本挖掘分析与可视化应用
基于Python的沧州地区空气质量数据分析及可视化
django基于大数据的房价数据分析
基丁Python的个性化电影推荐系统的设计与实现
django基于Python的热门旅游景点数据分析系统的设计与实现
django基于协同过滤的图书推荐系统的设计与实现
django基于Spark的国漫推荐系统的设计与实现
django基于大数据的学习资源推送系统的设计与实现
django基于协同过滤算法的小说推荐系统
python基于爬虫的个性化书籍推荐系统
python基于Flask的电影论坛
django基于python的影片数据爬取与数据分析
django基丁Python可视化的学习系统的设计与实现
django基于协同过滤算法的招聘信息推荐系统

 

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人性化的后台功能 

八、欢迎项目交流