SH-Analysis-System_Based-on-Flask

Web Programme(Web程序) == WeiFang Second-hand House Data Analysis And Forecast System（潍坊市二手房数据分析预测系统）

这个项目是我的本科毕业设计《基于Python的二手房数据分析预测系统》，遵循MVT设计模式，基于B/S架构与高内聚低耦合原则，整个项目开发按照四个步骤进行：需求分析、数据获取、系统搭建与测试部署。

如果有类似课题的同学，可以参考一下。

项目结构解读

• Flask Total System Part——基于Flask的整体网站系统
  • blueprints——蓝图(V)
    • display.py：可视化图表模块
    • forecast.py：预测模块
    • forms.py：表单验证模块
    • func.py：一级页面模块
    • user.py：用户模块
  • static——静态资源(V)
  • templates——模板文档(T)
  • app.py：启动文件
  • config.py：配置信息
  • exts.py：插件
  • models.py：模型文件(M)
• Second-hand House Data File——二手房数据文件
  • sh_data.csv：清洗后数据
  • forecast.csv：预测部分所需数据
• Secondhouse_Spider Part——爬虫程序
  • lianjia_house.py：爬虫
  • Spider_wf.py：数据存储程序
• Word Cloud part——词云程序
  • word_cloud.py：生成词云

爬虫程序图：

Flask系统结构图：

部署流程图：