摘要：住房信息采集系统是房产投资的重要环节，是一个投资者必须完成的前期任务，住房信息采集系统是了解当地房价，选择投资地点，提高利润的关键，但目前大多数房价信息采集为人工操作，这种方式不仅工作效率低下、重复率高，而且不能够提供可靠的数据服务，其专业要求或不具备可行性，因此开发住房信息采集系统、具有多级数据分析的系统势在必行。

本住房信息采集系统用于采集与分析江门租房的房价，研究住房区域可以反映出当地的大致情况，随着数据的不断采集与挖掘，甚至建立数据模型分析出更多的信息，比如当地的房价与租房方式的关系，从区域的房价上涨预测该区域未来房价走势，通过对租房价格的信息统计，可以充分提取有价值的信息出来。

本文主要收集了江门市7个地级市房价的数据，以租房信息，住房区域信息，住房方式，住房价格为实际研究对象，对论文的选题，文献和研究方法提供了可执行的实际数据。

本论文研究发现，影响区域的房价是全范围性质的，包括该市的经济发展水平与周边经济发展水平，社会环境，基础设施有着密切的关联.

关键词： 江门房价；Django；Python；MySQL

目录

摘要

Abstract

第一章 引言-1

1.1 课题意义-1

1.2 研究内容-1

1.3 开发工具的选择-1

第二章 系统分析-3

2.1 系统可行性分析-3

2.1.1技术可行性-3

2.1.2 经济可行性-3

2.1.3 操作可行性-3

2.2 系统功能需求分析-3

2.3系统性能需求分析-4

2.4数据库需求分析-4

第三章 所用开发工具简介-5

3.1 MySQL简介-5

3.2 Python 与Django简介-5

3.3 SQL语言在Python中的应用-5

第四章 系统总体设计-7

4.1 系统需求分析-7

4.2 系统概要设计-7

4.2.1 系统结构设计-7

4.2.2 数据库设计-7

4.3 系统详细设计-8

第五章 系统应用程序设计-9

5.1 系统数据爬取及存储的实现-9

5.2 系统各窗体模块组成及实现-11

5.2.1 查询功能的实现-12

5.2.2 系统登陆窗体模块的实现-13

5.2.3 系统导航条模块的实现-14

5.3 用户管理功能的实现-16

5.3.1 用户列表-16

5.3.2 用户登录-17

5.3.3 基本信息列表-19

5.3.4 移除用户-20

5.4 数据库连接的实现-21

第六章 系统测试-23

6.1 测试目的-23

6.2 测试结果-23

结束语-26

参考文献-27

致  谢-29