基于Python的房价预测可视化分析系统-论文、源码、开题报告

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4?系统设计

4.1?系统架构设计

本系统使用B/S模块进行开发，包括服务器和客户端。浏览器客户端主要通过浏览器进行访问系统，查看房屋数据的数据信息，而服务器端通过爬虫来爬取房屋数据的数据，然后存入数据库。从框架层次上本系统确定包括数据层、业务层和表现层。可以更好的管理系统的代码结构，各自负责不同的任务，实现代码的整理，提高开发速度，更有利于后期的升级维护和协作开发。基于Python的房价预测系统如图4.1所示：

图4.1 ?系统框架模型图

表示层就是我们所见的系统界面，它是使用html、javascript以及Css和div视图页面。用户界面主要用于显示数据，收集客户输入的数据以及和用户相应的操作界面。表示层也可以通过一些框架进行实现，简化了界面设计的工作量，更有利于界面的风格统一和后期的修改。

数据访问层为系统提供基础的数据处理，实现数据库表的信息，增加信息、查询和删除等功能，数据访问层又可以分为实体层和数据库处理。数据访问层将处理后的数据返回给业务逻辑层，也可以接受业务逻辑层的数据，对数据进行数据保存，最终返回保存状态，给业务逻辑层进行判断。

业务逻辑层是所有系统的核心部分，在基于Python的房价预测系统中业务逻辑层是非常重要的层次，它是表示层和数据访问层的桥梁，实现系统的业务逻辑判断。

4.2?系统功能设计

4.2.1数据采集功能设计

在数据采集中，通过python进行爬虫设计，完成商品销售数据、价格数据的采集处理。数据采集主要包括了分析目标网站、目标网站的数据爬取、数据清洗处理、数据存储。其中，数据采集阶段的功能模块如图4.2所示。

图4.2??数据采集功能模块图

本系统使用58同城网作为目标网站，先分析该网站的结构，然后对网页的数据进行爬取，在爬取过程中会遇到一些重复的商品销售数据，需要对数据进行清洗，通过数据处理获取到相对完整的房产价格，并把处理后的数据存储在对象中，通过循环对象来构造数据存储的插入语句，再进行数据存储，将数据保存在MySQL数据库中。

4.2.2数据管理功能设计

完成数据采集后，数据存储在MySQL中，基于Python的房价预测系统可以对爬取的数据进行管理，管理员登录数据库，可以查看每一条房产价格的内容以及爬取的目标网址，也可以对单条的房产价格进行删除。此外，管理还具有系统管理、用户管理等功能。前台用户具有注册登录，信息查看等功能，其中大屏数据包括房屋名称统计、价格趋势统计、房型统计、类型统计、区域统计。其中，基于Python的房价预测系统的数据管理功能模块如图4.3所示。

图4.3??数据管理功能模块图

在系统前台，所有的用户都可以通过浏览器访问基于Python的房价预测系统，查看所有大屏数据。在系统后台，管理员对数据进行管理。

其中普通用户功能如下：

（1）登录注册

（2）查看系统简介信息。

（3）查看房屋资讯信息。

（4）房产楼盘信息查看，包括楼盘名称、价格区间、开盘日期、地址、楼盘图片。

（5）房屋信息查看，包括房屋名称、户型、楼层、小区、面积、价格等。

（6）房产信息评论（查看其他会员的评论信息，登录后发布房产评论）。

（7）对各不同的房产数据进行点赞、踩、收藏。

（8）个人中心，修改个人信息，修改个人密码。查看个人收藏的房屋数据，移除收藏。

（9）信息反馈，发布反馈信息给管理员，给出系统建设意见和建议。

系统后台的管理员功能如下：

（1）管理所有爬取的数据信息：更新房产、房屋数据信息。包括爬取的网址、房产标题、图片、名称、标签、价格、开盘日期、交房日期、户型、地址。

（2）管理用户信息：用户信息的添加，删除。

（3）管理房屋类型信息：房屋类型信息的添加，删除。

（4）管理区域信息：区域信息的添加，删除。

（5）系统管理：管理系统轮播图广告信息，自定义图片内容。

（6）数据可视化大屏：通过大屏展示所有的房屋统计、价格趋势统计、热销户型统计、热销区域等。

（7）留言反馈管理，查看会员反馈的信息，及时处理。

（8）系统简介管理，修改系统简介信息。

4.3?系统流程设计

4.3.1爬虫流程设计

在爬虫工作前，先分析需要爬取的网站url地址，查看网页的html布局，并使用对应的关键字进行文章检索，本系统中用到的python类库主要包括requests、pymysql、beautifulSoup、json等。基于Python的房价预测系统爬虫采集流程如图4.4所示。

图4.4??系统爬虫采集流程图

先初始化url地址，然后获取当前页面的url列表，并将url放在待处理队列。在循环中，爬取列表数据，先通过request库构造请求头，模拟真实客户端的数据请求方法，避免目标网站防爬机制，然后使用beautifulSoup方法进行数据抓取。beautifulSoup可以从HTML网页中提取数据，减少抓取的工作量。beautifulSoup是python专门为爬取数据提供的一个基础类库，提供了HTML解析器，可以轻松的提取到页面中所有的文本记录。当爬取完数据后对数据进行判断，查看数据是否符合要求，最后将数据存储到数据库中。在存储的时候需要调用pymysql的方法，先连接数据库并指定字段的对应关系。存储完数据后，即完成了单次爬取的操作流程，接着继续下一条，直到结束所有的采集流程。

4.3.2数据可视化流程

本系统所采集的数据，主要包括房产价格的信息，内容涵盖房屋数据的标题、内容简介，爬取日期，目标网站的url地址，获取完数据后对数据进行可视化处理，通过python的管理系统进行数据展示，其中数据可视化处理流程如下图4.5所示。

图4.5 数据可视化处理流程图

在房屋数据信息中，可以通过条件进行查询，输入条件后点击查询，先调用查询的业务逻辑方法。该方法先收集用户输入的条件记录，然后对条件信息进行判断，并将条件加入到查询的sql语句方法中。通过对应的条件来查询数据库中的记录，数据库操作层将查询的结果反馈到界面界面，对这些数据集合进行解析，并绑定到html页面进行显示。点击某一条记录的信息，通过ID值来进行传递，通过ID值获取到对应的详细记录，界面绑定了爬取记录的URL地址，点击地址可以跳转到目标网站。

4.4?数据库设计

本基于网络爬虫的基于Python的房价预测系统采用MYSQL数据库作为数据存储，下面介绍数据库中的各个表的详细信息。

表: 房屋数据信息表

字段	列名	类型	是否主键	是否空	说明
1	Col_id	int(4)	NO	Null	主键id
2	Col_title	nvarchar(500)	NO	Null	标题
3	Col_con	nvarchar(500)	NO	Null	内容
4	Col_url	nvarchar(500)	NO	Null	目标url
5	Col_riqi	Datatime	NO	Null	爬取日期

表: 管理员信息表

字段	列名	类型	是否主键	是否空	说明
1	Col_username	nvarchar(500)	PK	No	用户名
2	Col_password	nvarchar(500)	NO	Null	密码

表: 会员信息表

字段	列名	类型	是否主键	是否空	说明
1	col_user_id	int(4)	主键	No	无
2	col_user_name	text(16)		Yes	无
3	col_user_pw	text(16)		Yes	无
4	col_user_type	int(4)		Yes	无
5	col_user_realname	text(16)		Yes	无
6	col_user_address	text(16)		Yes	无
7	col_user_sex	text(16)		Yes	无
8	col_user_tel	text(16)		Yes	无
9	col_user_email	text(16)		Yes	无

表: 价格信息表

字段	列名	类型	是否主键	是否空	说明
1	Col_id	int(4)	PK	No
2	Col_zhuid	nvarchar(40)	NO	Null	主表id
3	Col_con	nvarchar(400)	NO	Null	内容
4	Col_jiage	int(4)	NO	Null	价格

表: 浏览记录信息表

字段	列名	类型	是否主键	是否空	说明
1	Col_id	int(4)	NO	Null
2	Col_zhuid	nvarchar(40)	NO	Null	主表id
3	Col_riqi	datetime	NO	Null	日期
4	Col_userid	int(4)	NO	Null	浏览人

5?系统实现

5.1数据采集的实现

启动项目，运行爬虫程序，首先通过指定的URL进行过滤，然后将待抓取的URL放入抓取队列中。接着读取URL，解析DNS，下载网页内容，将文本内容通过BeautifulSoup进行存储。

其中爬取到的数据如5.1所示。

图5.1?采集的数据列表

分析HTML，获取对方文本，通过BeautifulSoup. find_all方法查找a链接下的信息，样式为post-item-title。于是得到代码：

soup.find_all("a", class_="post-item-title")

可以读取到所有a链接，并且样式名称为post-item-title的内容。该内容就是本系统需要的爬取内容，包括了房屋数据的标题、URL地址和内容。再通过for语句循环爬取到的对象结果，使用MySQL的cursor.execute方法进行数据保存，最后commit提交方法把数据插入到数据库。本爬虫用到的类库如下：

import requests

import json

from bs4 import BeautifulSoup

import re

import pymysql

5.2数据库操作的实现

在系统后台使用Django框架进行开发，首先在该后台项目中创建setting.py文件，文件中先需要导入MySQL类库包，然后使用install_as_MySQLdb方法，创建数据库，这时程序具备了访问数据库的功能。另外，在python安装目录中，需要安装pymysql的驱动，使用pip install?pymysql进行安装。

安装好MySQL驱动后，在setting.py文件中，需要配置数据库的链接名称和密码：

'default': {????'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',//指定mysql数据库实例，也可以更换其它类型数据库????'NAME': fangchan,//指定基于Python的房价预测系统数据库名称????'USER': 'root',//数据库访问用户名????'PASSWORD': '123',//数据库访问密码????'HOST': '127.0.0.1',//数据库的主机IP地址，如果部署外网上，需要真实IP????'PORT': '3306',//数据库的端口号。}

???配置了数据库连接串，即可实现数据库的操作。

5.3系统首页的实现

前台使用VUE技术进行数据查询，在首页中，先建立和服务器端连接请求，然后发送方法调用，接收返回值。首页主要包括了用户注册登录、所有的房产价格信息、房屋信息、留言反馈。其中首页的界面如5.4所示。

??

图5.4?系统首页界面

登录用户账号后才可使用系统所有功能。具体操作为用户点击登录账号，在账号栏输入用户账号，密码栏输入用户密码，随后输入正确的验证码后点击登录，方可进入用户系统功能模块，密码错误用户名错误和验证码错误都会导致无法登录。

5.4房价预测大屏显示

大屏板块信息包括了房屋名称统计、价格趋势统计、房型统计、类型统计、区域统计。最终显示的界面如5.5所示。

图5.5?房屋数据大屏查看

大屏数据展示使用DataV组件库，可以添加新组件库，开箱即用，通过读取数据库中对应数据库表的数据，设置宽高或配置简单的数据即可显示。

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