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1、项目介绍

技术栈
Python语言、Flask框架、MySQL数据库、Echarts可视化工具、requests爬虫框架、scikit-learn机器学习（多元线性回归预测模型），用于链家一手房数据的采集、分析与房价预测。

功能模块
· 系统首页——数据概况
· 房屋信息搜索、小区搜索
· 楼盘数据管理
· 商品房价格分析
· 售房情况、标签分析、未交房数量
· 室量分析、面积分析
· 房价预测模块
· 装修情况分析、房屋类型分析
· 词云图分析
· 楼盘小区详情页
· 后台数据管理

项目介绍
本系统基于Python语言与Flask框架开发，采用requests爬虫框架定向抓取链家平台一手房数据，涵盖价格、位置、户型、面积、装修情况等核心信息，经清洗后存储于MySQL数据库。前端借助Echarts可视化工具，通过柱状图、折线图、饼图、雷达图、词云、矩形树图等多种形式，多维度展示城市房价分布、开盘走势、售房状态、户型占比、面积区间、装修类型等分析结果。系统集成scikit-learn机器学习库构建多元线性回归预测模型，支持用户输入城市、户型、建筑面积等特征后实时输出单价预测值。平台还提供房屋与小区搜索、楼盘详情展示、后台数据增删改查及导出功能，实现从数据采集、多维度分析、智能预测到后台管理的完整闭环，为购房者、投资者及行业从业者提供市场洞察与决策参考。

2、项目界面

（1）系统首页----数据概况
该页面展示系统核心数据与可视化模块，包含房价预测统计、系统数据概括，通过地图、雷达图、词云图等形式呈现省份平均房价、各城市房源个数、楼盘名称词云等信息，还提供开始预测入口与多维度分析导航选项。

（2）房屋信息搜索、小区搜索
该页面提供搜索框与城市筛选按钮，支持按楼盘名称或城市快速检索目标房源，下方以卡片形式展示匹配的楼盘图片，便于用户直观浏览和查找商品房信息。

（3）楼盘数据
该页面以表格形式展示楼盘名称、封面、城市、室量、建筑面积、价格等商品房详细信息，支持数据增删改查操作，提供复制、excel、pdf 导出及列可见性设置功能，还可通过搜索框快速检索目标数据。

（4）商品房价格分析
该页面提供城市选择下拉框，通过柱状图展示目标城市的价格区间分布、开盘时间与城市价格走势折线图，还呈现总价区间散点图，多维度直观呈现该城市商品房价格相关的分布与趋势数据。

（5）售房情况、标签分析、未交房数量
该页面集成多维度可视化分析功能模块，包含各地区未交房数柱状图、商品房房源情况饼图、标签分析折线图，可直观展示房源分布、房屋状态及标签关联数据，实现商品房数据的全面可视化呈现。

（6）室量分析、面积分析
该页面通过商品房室量占比矩形树图直观展示不同室型的分布占比，以面积图呈现建筑面积区间分布，还支持最小与最大区间的快速定位，多维度呈现商品房户型与面积的结构分布特征。

（7）预测模块：sklearn机器学习 多元线性回归预测模型
该页面提供城市、户型、建筑面积、房屋类型、售房情况等特征输入框，用户填写相关信息后点击预测按钮，即可获取对应的商品房单价预测结果，实现基于机器学习的房价智能预测功能。

（8）装修情况分析、房屋类型分析
该页面提供城市选择功能，通过饼图展示目标城市商品房装修占比，通过环形图呈现商品房类型占比，直观呈现不同城市下商品房的装修情况与类型结构分布，辅助用户了解房源种类特征。

（9）词云图分析
该页面以词云图形式直观展示楼盘名称中的高频词汇，通过字体大小差异凸显出现频次较高的名称关键词，帮助用户快速把握楼盘命名的热门元素与命名规律，实现楼盘名称特征的可视化分析。

（10）楼盘小区详情页
该页面展示碧桂园云顶的具体信息，包含楼盘地理位置、户型、建筑面积等基础数据，呈现广州楼盘、公交直达等配套标签，搭配楼盘效果图，全面展示单个商品房项目的详细情况与配套资源。

（11）后台数据管理
该页面以表格形式展示商品房的标题、封面、城市、户型、面积、价格等核心数据，提供创建、批量操作及单条数据编辑功能，实现商品房数据的集中管理与维护，保障数据的高效更新与管控。

3、项目说明

一、技术栈简要说明
本系统采用Python语言作为核心开发语言，基于Flask框架构建后端服务架构，处理业务逻辑与数据交互。使用requests爬虫框架定向抓取链家平台一手房数据，涵盖价格、位置、户型、面积、装修情况等核心信息，经清洗后存储于MySQL数据库。前端借助Echarts可视化工具，将分析结果以柱状图、折线图、饼图、雷达图、词云、矩形树图等多种形式直观呈现。系统集成scikit-learn机器学习库构建多元线性回归预测模型，实现基于多特征的房价智能预测功能。

二、功能模块详细介绍
· 系统首页——数据概况
该模块作为系统总览入口，集中展示房价预测统计与系统数据概括。通过地图形式呈现省份平均房价分布，雷达图展示多维度指标对比，词云图凸显楼盘名称高频词汇。页面同时提供开始预测入口与多维度分析导航选项，方便用户快速进入核心功能。

· 房屋信息搜索、小区搜索
该模块提供搜索框与城市筛选按钮，支持用户按楼盘名称或城市快速检索目标房源。搜索结果以卡片形式展示匹配楼盘的图片与基本信息，便于直观浏览与筛选，提升房源查找效率。

· 楼盘数据
该模块以表格形式详细展示楼盘名称、封面图片、所在城市、室量、建筑面积、价格等商品房核心信息。支持数据的增删改查操作，提供复制、Excel导出、PDF导出及列可见性设置功能，并配备搜索框快速检索目标数据，满足多样化的数据管理需求。

· 商品房价格分析
该模块提供城市选择下拉框，针对目标城市以柱状图展示价格区间分布，以折线图呈现开盘时间与城市价格走势，以散点图展示总价区间分布情况。多图联动直观呈现该城市商品房价格相关的分布特征与变化趋势。

· 售房情况、标签分析、未交房数量
该模块集成多维度可视化分析功能，包含各地区未交房数量柱状图、商品房房源情况饼图、标签分析折线图。通过图表组合直观展示房源区域分布、房屋状态构成及标签关联数据，实现商品房数据的全面可视化呈现。

· 室量分析、面积分析
该模块采用矩形树图展示商品房不同室型的分布占比，以面积图呈现建筑面积区间分布情况，并支持最小与最大区间的快速定位。多维度呈现商品房户型结构与面积区间的整体特征。

· 房价预测模块
该模块基于scikit-learn多元线性回归预测模型，提供城市、户型、建筑面积、房屋类型、售房情况等特征输入框。用户填写相关信息后点击预测按钮，系统实时计算并返回对应的商品房单价预测结果，实现智能化房价预估功能。

· 装修情况分析、房屋类型分析
该模块提供城市选择功能，针对目标城市以饼图展示商品房装修占比，以环形图呈现商品房类型占比。直观对比不同城市下装修偏好与房屋类型结构，辅助用户了解区域房源种类特征。

· 词云图分析
该模块以词云图形式直观展示楼盘名称中的高频词汇，通过字体大小差异凸显出现频次较高的关键词，帮助用户快速把握楼盘命名的热门元素与命名规律，实现楼盘名称特征的可视化分析。

· 楼盘小区详情页
该模块展示单个商品房项目的详细信息，包括楼盘地理位置、户型、建筑面积等基础数据，呈现如“广州楼盘”“公交直达”等配套标签，搭配楼盘效果图，全面呈现单个小区的具体配套与资源情况。

· 后台数据管理
该模块以表格形式展示商品房的标题、封面图片、城市、户型、面积、价格等核心数据，提供创建新记录、批量操作及单条数据编辑功能。实现商品房数据的集中管理与维护，保障平台内容的高效更新与准确管控。

三、项目总结
本系统基于Flask框架与多种技术栈，构建了一个覆盖数据采集、多维度分析、智能预测与后台管理的一手房信息服务平台。系统通过requests爬虫实现链家数据的自动化采集，借助Echarts可视化工具将价格分布、户型结构、装修类型、区域特征等复杂数据转化为直观图表，帮助用户快速把握市场格局。基于scikit-learn的多元线性回归预测模块，支持用户输入关键特征后实时获取房价预估结果，为购房决策提供数据参考。搜索功能、详情页面与后台管理模块共同构成完整的数据服务闭环，有效提升房产信息获取、分析与管理的效率。

4、部分代码

from flask import Flask,session,render_template,Blueprint,redirect,request
from config import Config
import re
from db import db
# 添加后台管理
from flask_admin import Admin
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from flask_admin.contrib.sqla import ModelView
# 添加模型引用，模型在models文件夹已定义完成
from models.history import History
from models.house_info import house_info
from models.user import User
from flask_babelex import Babel
# 使用flask_babelex可以显示中文，该模块用于做国际化
# babel = Babel(app)



import os
app = Flask(__name__)
# 使用flask_babelex可以显示中文，该模块用于做国际化
babel = Babel(app)

app.config.from_object(Config)
db.init_app(app)



# 添加后台管理
# 初始化Flask admin
# admin = Admin(app, name="Flask Admin")
admin = Admin(app, name=u"后台管理系统", template_mode="bootstrap3")

# -----------------------------------------------------------------------------
# 3、第三步： 定义数据模型AdminView
# 定义模型   【History、User、house_info】
# 已完成，请见 models文件夹

# 4、第四步： 注册加入视图    （将模型添加到后台管理）
# admin.add_view(MyModelView(User, db.session))   参考1
# admin.add_view(ModelView(User, db.session))     参考2

admin.add_view(ModelView(house_info, db.session))
admin.add_view(ModelView(History, db.session))
# admin.add_view(ModelView(User, db.session))     # 与52行冲突


# 注册蓝图
from views.user import user
from views.page import page

app.register_blueprint(user.ub)   # 这行不要注释。否则报错
app.register_blueprint(page.pb)


@app.route('/')
def index():
    return redirect('/user/login')


@app.before_request
def before_requre():
    pat = re.compile(r'^/static')
    if re.search(pat,request.path):
        return
    if request.path == "/user/login" :
        return
    if request.path == '/user/registry':
        return
    uname = session.get('username')
    if uname:
        return None

    return redirect("/user/login")

@app.route('/<path:path>')
def catch_all(path):
    return render_template('404.html')

if __name__ == '__main__':
    app.run()

5、项目获取

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