摘要

本课题研究用于同过B/S的架构来解决房地产过热的情况下，深圳的二手房源的信息不对称问题，从而让潜在购房者能够更加理性的看房买房，避免恐慌入市而引发的房地产泡沫。研究的方法是分为以下几个步骤：分析B/S的背景与目前深圳网络地产信息面临的问题，设计B/S模型，通过scrapy爬虫框架从各大房产门户网站上爬取深圳市的二手房源信息、将爬取的数据作为市场价格数据，从深圳统计年鉴中获取深圳居住土地挂牌面积与单价；本系统采用的工具与语言有：使用intellij idea为后端开发IDE工具，java作为数据后端语言，html5作为前端开发语言，python作为业务后端开发语言数据库技术为mysql。最终呈现给用于的形态就是通过浏览器获取二手房源数据以及深圳统计局数据，人们可以通过浏览器进行筛选自己想要的数据，同时参考官方的数据根据供需关系来判断是否要买房以及房价是否在合理的层面。

最终目的是达到让人们可以更加客观的看待房地产市场，运用客观的数据进行判断，减少地产商以及中介的干扰，理性买房，避免盲目入市。同时B/S架构的特点也决定了其容易推广且更加易用。

关键词　深圳 二手房 B/S系统 scrapy框架 Intellij java python html5 mysql 大数据 客观理性

目录

摘要 1

引言 3

第1章 通过曼昆经济学原理分析地产问题 4

1.1市场经济中房地产的属性 4

1.2深圳房地产未来的走势分析 4

第2章B/S系统背景分析 6

1.1 B/S系统优势 6

1.2 基于B/S系统的深圳二手房需求分析 6

1.2.1 用户需求 6

1.2.2 需要达到的目的 6

1.2.3 满足需求与目的的手段 7

第3章 系统模块设计 8

3.1系统总框架 8

3.1.1 产品结构设计 8

3.1.2 通讯框架设计 10

3.2 系统技术要点 10

3.2.1使用scrapy爬取房地产门户网站数据作为数据服务器原始数据 10

3.2.2 使用html5进行web端开发，用于用户交互界面与数据展示 11

3.2.3 使用mysql作为数据库，而数据服务器的逻辑撰写则使用java 11

3.2.4 使用Django来进行web服务的开发 11

3.3数据模块设计与数据获取 11

3.3.1 数据库服务器设计 12

3.3.2 scrapy爬取数据逻辑 15

3.4 UI与交互设计 17

3.4.1 登录逻辑 17

3.4.2 页面结构 20

3.5网络通讯协议 29

参考文献 32

致谢 33