摘 要 随着社会经济的快速发展，城镇化的加速建设，房地产交易越来越火，尤其二手房交易市场居高不下，互联网涌现大批网上二手房交易网站，但是由于提供的房源质量参差不齐，对于个人用户的需求不够精确，无法做到房源精准投放，因此需要实现二手房房源推荐系统来解决用户需求，而房源推荐系统的实现首要就是需要获得足够多的房源信息，所以本毕设通过实现二手房数据爬取系统来爬取房源数据，为房源推荐系统提供数据支持。 本系统使用多线程多端爬虫的优势，设计一个基于Redis的分布式主题爬虫。本系统采用Scrapy爬虫框架来开发，使用Xpath网页提取技术对下载网页进行内容解析，使用Redis做分布式，使用MongoDB对提取的数据进行存储，使用Django开发可视化界面对爬取的结果进行友好展示，设计并实现了针对链家网二手房数据的分布式爬虫系统。 经过开发验证，本系统可以完成对链家二手房房源数据的分布式爬取，可以为房源推荐系统提供数据支持，也可以为数据分析师提供二手房数据分析的数据源。 关键词：二手房：分布式爬虫：Scrapy：可视化

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由于商品房房价的上涨和二手房的各种优势，更多的购房者将目光转移到二手房的交易市场中。而在实际的交易过程中，它们的影响程度究竟有多大？一栋二手房究竟值多少钱？影响这栋二手房房价的因素到底有哪些？一方面，这关系到购房者的切身利益，另一方面，二手房房主也想挖掘这栋房子的最大价值。然而，人们对二手房的价格大多停留在感觉上，或者在与同类二手房各个方面的对比中来判断自己的选择是否值得，而对房屋价格的评估缺乏定量的认识[1][2]。在这种情况下，本文

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python爬取二手房库存，存数数据库，生成折线图（上） 想着快要买房了，可是房价又那么的贵。那么为啥不是自己爬点二手房的价格走势图。看看那里的房子适合自己（虫啊！！！） 打算用python3 django2.1 mysql5.7 做一个走势图。 第一步 先搭建一个django 的web项目 通过如下的命令安装制定版本，且走国内的镜像。 pip install django==2.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 下载安装好的django执行文件django-admin.exe应该在在 C:\Users\你自己的用户\AppD

第一章 绪论 1 1.1 选题的来源及背景 1 1.2 国内外发展现状 1 1.3 本文主要研究内容 1 1.4 本论文的结构和组织 2 第二章 系统分析 3 2.1系统可行性分析 3 2.2需求分析 3 2.2.1用户需求分析 3 2.2.2功能需求分析 3 2.2.3非功能性需求分析 3 第三章 系统详细设计 5 3.1系统流程 5 3.2数据字典 6 3.3系统功能模块设计 7 3.4系统配置 9 3.5输入/输出设计 12 3.6界面设计 13 第四章 数据库设计 14 4.1数据库概念 14 4.2数据库逻辑设计 14 4.3数据库物理设计 17 第五章 系统实现 20 5.1用户登录模块 20 5.2房源信息管理模块 21 5.3用户管理模块 22 5.4合同管理模块 23 5.5看房申请模块 24 5.6报障申请模块 25 第六章 系统测试 26 6.1测试方法与步骤 26 6.2模块测试 26 结 论 28 参考文献 29 致谢 30

利用训练的模型对测试数据进行预测，将预测结果保存下来。

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