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✅ Python房源数据采集+分析+预测平台 requests爬虫+sklearn回归大数据实战项目（建议收藏）机器学习（附源码）

news 2025/9/20 5:36:12

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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、sklearn机器学习（多元线性回归）、requests爬虫
数据源：链家一手房（商品房）价格、面积、户型、装修、楼层、朝向、小区、经纬度等全维度字段
功能：requests定时爬取→数据清洗→Flask后端存储→Echarts多图联动→多元线性回归预测单价→词云/价格区间/室量分析→后台管理导出

研究背景：购房决策需要海量真实数据支撑，公开API稀缺；Python+爬虫+ML可快速构建地域化房价洞察工具。
研究意义：将“爬-存-析-预测-可视化”完整链路封装成轻量级Flask系统，为购房者、房产中介、高校房产课程提供零门槛、可复用的开源方案，也可直接作为毕业设计与大数据实训项目。

2、项目界面

（1）系统首页----数据概况
在这里插入图片描述

（2）房屋信息搜索、小区搜索
在这里插入图片描述

（3）楼盘数据
在这里扩展介绍

（4）商品房价格分析
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（5）售房情况、标签分析、未交房数量
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（6）室量分析、面积分析
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（7）预测模块：sklearn机器学习多元线性回归预测模型
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（8）装修情况分析、房屋类型分析
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（9）词云图分析
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（10）楼盘小区详情页
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（11）后台数据管理
在这里插入图片描述

3、项目说明

摘要
本文设计并实现了基于Python的房源数据分析及其可视化系统，旨在为购房者、中介及高校房产课程提供便捷、高效的房价洞察工具。研究对象为链家一手房（商品房）数据，研究手段包括requests网络爬虫、数据清洗、Flask后端、MySQL存储、Echarts可视化与sklearn多元线性回归预测。系统首先通过requests定时抓取楼盘名称、均价、总价、室量、面积、装修、楼层、朝向、经纬度等关键字段；其次利用Pandas完成缺失值填补、异常值剔除、字段类型统一；再次采用Flask构建RESTful后端，实现数据分页、条件搜索、排序与导出；最后通过Echarts联动展示价格分布、面积-单价散点、装修占比、词云热词，并调用sklearn多元线性回归模型预测单价，帮助用户把握市场趋势。

关键词：Python语言；房屋数据分析；可视化系统；房价预测

系统功能模块
① 数据爬取：采用requests+Session池模拟浏览器，随机UA与IP代理绕过反爬，定时抓取新房列表页与详情页，支持断点续爬与增量更新。
② 数据清洗：缺失值采用中位数/众数填补，异常值通过3σ原则剔除；价格统一为“元/㎡”，面积统一为“㎡”，楼层转换为数字编码，方便后续建模。
③ 后端接口：Flask-RESTful提供楼盘列表、价格区间、室量分布、装修类型等API，支持分页、模糊搜索、多字段排序，返回JSON供前端调用。
④ 可视化大屏：Echarts双轴柱状图展示各区均价；散点图呈现面积-单价关系；饼图统计装修占比；词云突出热词楼盘名；所有图表支持一键导出PNG/CSV。
⑤ 价格预测：选取面积、楼层、室量、装修、朝向等特征，采用sklearn多元线性回归，十折交叉验证，R²达0.78，可单条或批量预测单价。
⑥ 后台管理：Django-Admin风格管理页，可手动补录楼盘、修正价格、设置爬虫周期；普通用户仅查看与导出，保障数据安全。

系统成果
用户可通过Web直观浏览区域均价、热词楼盘、价格走势；输入面积、室量、装修等参数即可在线预测单价；导出功能支持Excel/CSV，方便做购房对比表。整体代码开源、环境一键配置，是毕业设计、房产数据分析课程、中介市场报告的理想模板。

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2admin.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 pageapp.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):returnif request.path == "/user/login" :returnif request.path == '/user/registry':returnuname = session.get('username')if uname:return Nonereturn redirect("/user/login")@app.route('/<path:path>')
def catch_all(path):return render_template('404.html')if __name__ == '__main__':app.run()