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博主介绍：CodeMentor毕业设计领航者、全网关注者30W+群落，InfoQ特邀专栏作家、技术博客领航者、InfoQ新星培育计划导师、Web开发领域杰出贡献者，博客领航之星、开发者头条/腾讯云/AWS/Wired等平台优选内容创作者、深耕Web开发与学生毕业设计实战指导，与高校教育者/资深讲师/行业专家深度对话🤝

技术专长：Spring Framework、Angular、MyBatis、HTML5+CSS3、Servlet、Ruby on Rails、Node.js、Rust、网络爬虫、数据可视化、微信小程序、iOS应用开发、云计算、边缘计算、自然语言处理等项目的规划与实施。

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开发背景

基于Python的二手房源信息爬取与分析的开发背景主要源于以下几个方面：

一、房地产市场的发展需求

随着房地产市场的快速发展，二手房交易已成为房地产市场的重要组成部分。对于购房者、投资者及房地产从业者而言，准确、及时地获取并分析二手房市场数据至关重要。传统的手工数据收集与分析方法不仅效率低下，而且难以全面反映市场动态。因此，开发一套基于Python的二手房源信息爬取与分析系统，能够实现对二手房市场数据的自动化收集与分析，为相关人员提供有价值的信息支持。

二、信息技术和数据科学的进步

信息技术的飞速发展为二手房源信息的爬取与分析提供了技术支持。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，在数据处理和网络爬虫方面有着广泛的应用。通过Python编程，可以实现对目标网站的数据抓取，并借助数据科学的相关技术和工具，对抓取到的数据进行清洗、预处理、分析及可视化展示。

三、数据驱动决策的需求

在房地产市场中，数据驱动决策已成为一种趋势。通过对二手房源信息的爬取与分析，可以获取到房屋的价格、户型、面积、位置等关键信息，进而分析出市场的价格走势、热门区域、购房者的行为习惯等。这些信息对于购房者选择合适的房源、投资者做出投资决策以及房地产开发商进行市场调研和战略规划都具有重要的指导意义。

四、政策支持和市场推动

国家和地方政府也出台了一系列相关政策，鼓励和支持房地产市场的信息化和智能化发展。同时，随着大数据、人工智能等技术的不断应用，房地产市场也迎来了新的发展机遇。二手房源信息爬取与分析系统的开发，正是顺应了这一发展趋势，为房地产市场的健康发展提供了有力的技术支持。

综上所述，基于Python的二手房源信息爬取与分析的开发背景是多方面的，包括房地产市场的发展需求、信息技术和数据科学的进步、数据驱动决策的需求以及政策支持和市场推动等。这些因素共同推动了系统的开发与应用，为房地产市场的信息化和智能化发展提供了有力的支撑。

代码实现

/*** 登录相关*/
@RequestMapping("users")
@RestController
public class UserController{@Autowiredprivate UserService userService;@Autowiredprivate TokenService tokenService;/*** 登录*/@IgnoreAuth@PostMapping(value = "/login")public R login(String username, String password, String role, HttpServletRequest request) {UserEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", username));if(user != null){if(!user.getRole().equals(role)){return R.error("权限不正常");}if(user==null || !user.getPassword().equals(password)) {return R.error("账号或密码不正确");}String token = tokenService.generateToken(user.getId(),username, "users", user.getRole());return R.ok().put("token", token);}else{return R.error("账号或密码或权限不对");}}/*** 注册*/@IgnoreAuth@PostMapping(value = "/register")public R register(@RequestBody UserEntity user){
//        ValidatorUtils.validateEntity(user);if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) {return R.error("用户已存在");}userService.insert(user);return R.ok();}/*** 退出*/@GetMapping(value = "logout")public R logout(HttpServletRequest request) {request.getSession().invalidate();return R.ok("退出成功");}/*** 密码重置*/@IgnoreAuth@RequestMapping(value = "/resetPass")public R resetPass(String username, HttpServletRequest request){UserEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", username));if(user==null) {return R.error("账号不存在");}user.setPassword("123456");userService.update(user,null);return R.ok("密码已重置为：123456");}/*** 列表*/@RequestMapping("/page")public R page(@RequestParam Map<String, Object> params,UserEntity user){EntityWrapper<UserEntity> ew = new EntityWrapper<UserEntity>();PageUtils page = userService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.allLike(ew, user), params), params));return R.ok().put("data", page);}/*** 信息*/@RequestMapping("/info/{id}")public R info(@PathVariable("id") String id){UserEntity user = userService.selectById(id);return R.ok().put("data", user);}/*** 获取用户的session用户信息*/@RequestMapping("/session")public R getCurrUser(HttpServletRequest request){Integer id = (Integer)request.getSession().getAttribute("userId");UserEntity user = userService.selectById(id);return R.ok().put("data", user);}/*** 保存*/@PostMapping("/save")public R save(@RequestBody UserEntity user){
//        ValidatorUtils.validateEntity(user);if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) {return R.error("用户已存在");}userService.insert(user);return R.ok();}/*** 修改*/@RequestMapping("/update")public R update(@RequestBody UserEntity user){
//        ValidatorUtils.validateEntity(user);userService.updateById(user);//全部更新return R.ok();}/*** 删除*/@RequestMapping("/delete")public R delete(@RequestBody Integer[] ids){userService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));return R.ok();}
}

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