Python+Django链家二手房数据采集分析平台开发指南

1. 项目概述

这个基于Python和Django框架的链家二手房数据采集分析平台，是我去年指导的一个计算机专业毕业设计项目。它完美融合了爬虫技术、Web开发和数据分析三大核心技能点，特别适合想要展示全栈开发能力的毕业生。

平台主要实现了三个核心功能：

1. 通过Requests库定时抓取链家网的二手房源数据
2. 使用Django框架构建数据存储和管理后台
3. 基于ECharts实现多维度的房源数据可视化分析

提示：选择链家网作为数据源是因为它的页面结构相对稳定，且二手房数据维度丰富（价格、面积、户型、朝向等），非常适合做数据分析练习。

2. 技术架构设计

2.1 整体技术栈选型

code复制前端：HTML5 + Bootstrap + ECharts
后端：Django 3.2 + Django REST framework
数据存储：MySQL 8.0 + Redis
爬虫：Requests + BeautifulSoup4
数据分析：Pandas + NumPy

选择这套技术栈主要基于以下考虑：

• Django自带Admin后台，可以快速构建数据管理界面
• Requests比Scrapy更轻量，适合定向抓取固定网站
• ECharts的社区版完全够用且文档丰富

2.2 数据库设计关键表

python复制class House(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=200)  # 房源标题
    district = models.CharField(max_length=50)  # 行政区
    street = models.CharField(max_length=50)  # 街道
    price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2)  # 总价
    unit_price = models.IntegerField()  # 单价(元/平米)
    area = models.DecimalField(max_digits=6, decimal_places=2)  # 面积
    # 其他字段...

3. 爬虫模