本文主要是介绍分享一个基于python的租房数据分析与可视化系统Hadoop大数据源码（源码、调试、LW、开题、PPT），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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项目实战|python安居客租房数据分析与可系统hadoop
文章目录
- 1、选题背景
- 2、研究目的和意义
- 3、系统功能设计
- 4、系统页面设计
- 5、参考文献
- 6、核心代码
1、选题背景
随着城市化进程的加速，租房市场逐渐成为许多人关注的焦点，尤其是在大中城市中，租房需求持续增长。然而，租房市场信息复杂，房源数量庞大且分布广泛，租房者在选择时往往面临信息不对称、价格不透明等问题。与此同时，互联网技术的发展使得大量租房信息可以通过网络获取，但这些信息往往分散且难以系统化利用。因此，利用现代技术手段对租房数据进行系统化采集、分析与展示，成为提升租房市场透明度和效率的迫切需求。
2、研究目的和意义
租房数据分析与可视化系统的主要目的是通过构建一个基于Python、Flask和Echarts的综合性租房数据分析与可视化系统，实现对安居客网站上租房数据的自动化采集、处理和存储，并以直观、易懂的方式展示分析结果。通过本系统，用户能够清晰地看到房源价格、面积、楼层、地址、格局等关键信息的分布情况，帮助租房者做出更加明智的决策。同时，系统还提供了房屋信息管理、用户管理、个人信息管理等功能，进一步提升了用户在使用过程中的便利性和效率。
租房数据分析与可视化系统的开发不仅能够为租房者提供强有力的市场数据支持，还可以为房地产中介公司和政策制定者提供详实的数据分析工具，帮助他们更好地理解市场动态，制定合理的营销策略和政策。通过数据的系统化管理与大屏可视化展示，系统显著提升了租房市场的信息透明度和数据利用效率，减少了信息不对称带来的决策风险。系统的开发过程也展示了如何将Python、Flask、Scrapy、MySQL和Echarts等技术集成应用于实际问题，为其他领域的类似研究提供了参考和借鉴。
3、系统功能设计
基于Python的租房数据分析与可视化系统的研究内容主要包括以下三个方面：
数据采集与预处理：本研究的首要任务是通过Scrapy爬虫技术从安居客网站获取大量的租房相关数据。爬取的数据将包括房源价格、房屋面积、楼层、地址、房屋格局、发布时间等关键信息。由于网络数据通常存在冗余、噪声和不一致的情况，研究内容将集中在如何提高爬虫的效率、确保数据的完整性和准确性。数据采集完成后，还需进行数据预处理，包括数据清洗、格式化、缺失值填补等，以保证数据的质量，为后续的数据分析提供可靠的基础。
数据存储与管理：研究的第二个内容是对采集到的租房数据进行存储和管理。选择MySQL作为数据存储的后台，将爬取和处理后的数据按照预定的数据库结构进行存储。研究将探讨如何设计适合的数据库结构，使得数据存储高效且便于后续查询。同时，研究内容还包括数据的增量更新策略，确保数据库中数据的实时性和完整性。为了满足系统在高并发环境下的稳定运行，研究将探索数据库的优化和性能调优方法。
数据分析与可视化：研究的核心部分在于如何利用Python和Echarts技术对租房数据进行分析和可视化展示。研究内容包括开发多维度的数据分析模块，如房源价格分布分析、房屋面积统计、楼层分布情况、地理位置分析、房屋格局分布以及租房市场趋势分析等。这些分析将以图表、地图和词云等多种可视化形式展现，帮助用户直观理解租房市场的各项指标。研究还将探讨如何在Flask框架下实现这些可视化组件的动态展示和交互功能，最终构建一个用户友好的租房数据分析与展示平台。
4、系统页面设计
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5、参考文献
[1]周海伟.基于人脸识别大数据的杭州公租房违规行为特征分析与应用研究[J].科技通报,2022,38(09):41-46.DOI:10.13774/j.cnki.kjtb.2022.09.007.
[2]左铭书.基于数据挖掘的在线短租房销量影响因素分析[D].山东师范大学,2022. DOI:10.27280/d.cnki.gsdsu.2022.000414.
[3]李涛.基于Python的租房信息可视化及价格预测[J].现代信息科技,2021,5(16):96-99.DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.16.024.
[4]武帅,张苗,夏换,等.K-Means聚类和时间序列的在线短租共享经济分析[J].信息技术与信息化,2021,(08):41-46.
[5]陈永俊,夏艳锋,高宇航,等.基于NLP技术的警情文本数据分析应用[J].警察技术,2021,(02):39-42.
[6]刘艾旺.基于电力营销大数据的用电客户精准营销[D].浙江大学,2021. DOI:10.27461/d.cnki.gzjdx.2021.002552.
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[8]岳福梅,郭欣,张丽坤,等.基于居民用水数据的实有人口估测算法[J].信息技术与信息化,2019,(08):86-89.
[9]大数据分析Airbnb租房[J].中国科技信息,2019,(13):8-9.
[10]郅臻.昆明勘测设计研究院职工宿舍管理系统的研究与分析[D].云南大学,2018.
[11]韩学伟.房产经纪人网络营销系统的设计与实现[D].山东大学,2018.
[12]黄文柱.三明学院公租房管理信息系统的研究与分析[D].云南大学,2017.
[13]罗腾.公共租赁住房管理系统的研究与分析[D].云南大学,2016.
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[15]王惠平.基于数据挖掘的公租房管理系统设计与实现[D].苏州大学,2016.
[16]秦欣欣.潍坊市住房保障管理系统的设计与实现[D].山东大学,2015.
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[18]兰伟.房地产中介公司租房管理信息系统设计与实现[D].电子科技大学,2014.
6、核心代码
# # -*- coding: utf-8 -*-# 数据爬取文件import scrapy
import pymysql
import pymssql
from ..items import ZufangItem
import time
from datetime import datetime,timedelta
import datetime as formattime
import re
import random
import platform
import json
import os
import urllib
from urllib.parse import urlparse
import requests
import emoji
import numpy as np
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
from selenium.webdriver import ChromeOptions, ActionChains
from scrapy.http import TextResponse
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
# 租房
class ZufangSpider(scrapy.Spider):name = 'zufangSpider'spiderUrl = 'https://m.anjuke.com/zufang/m/house/api_houselist_data_Jgs?page={}&search_firstpage=1&search_param=%7B%22city_id%22%3A3%2C%22platform%22%3A3%2C%22select_type%22%3A1%2C%22page_size%22%3A30%2C%22cityDomain%22%3A%22gz%22%2C%22cityListName%22%3A%22gz%22%2C%22sid%22%3A%22d0548cba8e891a9978f6c74d3fafb675%22%7D&font_encrypt='start_urls = spiderUrl.split(";")protocol = ''hostname = ''realtime = Falseheaders = {"Cookie":"输入自己的cookie"}def __init__(self,realtime=False,*args, **kwargs):super().__init__(*args, **kwargs)self.realtime = realtime=='true'def start_requests(self):plat = platform.system().lower()if not self.realtime and (plat == 'linux' or plat == 'windows'):connect = self.db_connect()cursor = connect.cursor()if self.table_exists(cursor, '9krj0476_zufang') == 1:cursor.close()connect.close()self.temp_data()returnpageNum = 1 + 1for url in self.start_urls:if '{}' in url:for page in range(1, pageNum):next_link = url.format(page)yield scrapy.Request(url=next_link,headers=self.headers,callback=self.parse)else:yield scrapy.Request(url=url,headers=self.headers,callback=self.parse)# 列表解析def parse(self, response):_url = urlparse(self.spiderUrl)self.protocol = _url.schemeself.hostname = _url.netlocplat = platform.system().lower()if not self.realtime and (plat == 'linux' or plat == 'windows'):connect = self.db_connect()cursor = connect.cursor()if self.table_exists(cursor, '9krj0476_zufang') == 1:cursor.close()connect.close()self.temp_data()returndata = json.loads(response.body)try:list = data["data"]["list"]except:passfor item in list:fields = ZufangItem()try:fields["title"] = str( item["property"]["base"]["title"])except:passtry:fields["photo"] = str( item["property"]["base"]["default_photo"])except:passtry:fields["postdate"] = str( item["property"]["base"]["post_date"])except:passtry:fields["renttype"] = str( item["property"]["base"]["rent_type"])except:passtry:fields["price"] = float( item["property"]["base"]["attribute"]["price"])except:passtry:fields["areanum"] = float( item["property"]["base"]["attribute"]["area_num"])except:passtry:fields["floor"] = int( item["property"]["base"]["attribute"]["floor"])except:passtry:fields["geju"] = str( item["property"]["base"]["attribute"]["room_num"]+"室"+item["property"]["base"]["attribute"]["toilet_num"]+"厅")except:passtry:fields["address"] = str( item["community"]["base"]["name"])except:passtry:fields["laiyuan"] = str("https://gz.zu.anjuke.com/fangyuan/"+str( item["property"]["base"]["house_id"]))except:passyield fields# 详情解析def detail_parse(self, response):fields = response.meta['fields']return fields# 数据清洗def pandas_filter(self):engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost/spider9krj0476?charset=UTF8MB4')df = pd.read_sql('select * from zufang limit 50', con = engine)# 重复数据过滤df.duplicated()df.drop_duplicates()#空数据过滤df.isnull()df.dropna()# 填充空数据df.fillna(value = '暂无')# 异常值过滤# 滤出 大于800 和 小于 100 的a = np.random.randint(0, 1000, size = 200)cond = (a<=800) & (a>=100)a[cond]# 过滤正态分布的异常值b = np.random.randn(100000)# 3σ过滤异常值，σ即是标准差cond = np.abs(b) > 3 * 1b[cond]# 正态分布数据df2 = pd.DataFrame(data = np.random.randn(10000,3))# 3σ过滤异常值，σ即是标准差cond = (df2 > 3*df2.std()).any(axis = 1)# 不满⾜条件的⾏索引index = df2[cond].index# 根据⾏索引，进⾏数据删除df2.drop(labels=index,axis = 0)# 去除多余html标签def remove_html(self, html):if html == None:return ''pattern = re.compile(r'<[^>]+>', re.S)return pattern.sub('', html).strip()# 数据库连接def db_connect(self):type = self.settings.get('TYPE', 'mysql')host = self.settings.get('HOST', 'localhost')port = int(self.settings.get('PORT', 3306))user = self.settings.get('USER', 'root')password = self.settings.get('PASSWORD', '123456')try:database = self.databaseNameexcept:database = self.settings.get('DATABASE', '')if type == 'mysql':connect = pymysql.connect(host=host, port=port, db=database, user=user, passwd=password, charset='utf8')else:connect = pymssql.connect(host=host, user=user, password=password, database=database)return connect# 断表是否存在def table_exists(self, cursor, table_name):cursor.execute("show tables;")tables = [cursor.fetchall()]table_list = re.findall('(\'.*?\')',str(tables))table_list = [re.sub("'",'',each) for each in table_list]if table_name in table_list:return 1else:return 0# 数据缓存源def temp_data(self):connect = self.db_connect()cursor = connect.cursor()sql = '''insert into `zufang`(id,title,photo,postdate,renttype,price,areanum,floor,geju,address,laiyuan)selectid,title,photo,postdate,renttype,price,areanum,floor,geju,address,laiyuanfrom `9krj0476_zufang`where(not exists (selectid,title,photo,postdate,renttype,price,areanum,floor,geju,address,laiyuanfrom `zufang` where`zufang`.id=`9krj0476_zufang`.id))'''cursor.execute(sql)connect.commit()connect.close()💕💕作者：计算机源码社
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