一、项目背景

随着城市化进程加速和人口流动加剧，住房租赁市场已成为现代城市生活的重要组成部分。据统计，2023年我国租房人口规模已突破2.4亿，预计2025年将形成超3万亿的市场规模。然而当前租房市场仍面临诸多痛点：房源信息分散且真实性难以保障、租客个性化需求匹配效率低下、中介服务不透明、租赁管理流程繁琐等问题日益突出。尤其对新生代租客而言，传统租房模式已无法满足其对智能化、个性化服务的需求。

在此背景下，基于Python+Django+Vue的智能租房推荐管理系统应运而生。本系统旨在通过技术创新解决市场痛点：一方面为租客提供精准的房源推荐服务，另一方面为房东和中介机构打造高效的管理平台。系统将整合多维数据源，包括房源特征（地段、户型、价格）、用户画像（职业、通勤、偏好）、市场动态等，运用智能算法实现供需双方的精准匹配。

项目采用前沿技术架构：后端基于Django框架构建RESTful API，处理复杂的业务逻辑和数据关系；前端使用Vue.js+ElementUI打造响应式交互界面；结合MySQL数据库管理海量房源数据。系统核心创新在于：

1. 采用混合推荐算法（协同过滤+内容推荐+时空分析）提升匹配精度

2. 集成区块链存证技术确保房源真实性

3. 开发智能管家模块实现电子签约、租金提醒、报修管理等全流程服务

4. 运用大数据可视化技术展示区域租金热力图等市场分析

该系统的实施将重塑租房体验：租客可享受"千人千面"的智能推荐，节省90%的找房时间；房东可借助数据分析实现精准定价和客源管理；监管部门能通过平台获取真实市场数据。项目不仅具有商业价值，更对规范租赁市场、促进住房资源优化配置具有重要意义，是智慧城市建设的重要实践。

二、技术介绍

技术栈 前后端分离 后端：Django 前端：Vue + ElementUI + Axios 数据库： Mysql

本系统采用先进的前后端分离架构，结合成熟稳定的技术栈，为考研学子提供高效、可靠的院校推荐服务。整个技术架构经过精心设计，兼顾开发效率、系统性能和用户体验。

后端技术栈

后端核心采用Django 4.1框架，充分发挥其"开箱即用"的优势：

• 使用Django REST Framework构建符合RESTful规范的API接口

• 通过Django ORM实现高效安全的数据库操作，支持复杂查询优化

• 集成JWT认证机制保障用户数据安全

• 利用Celery异步任务队列处理数据分析等耗时操作

• 配合Redis实现缓存加速和会话管理

• 使用Pandas+NumPy进行数据清洗和分析，处理百万级院校历史数据

前端技术栈

前端采用Vue 3组合式API开发：

• 基于Element Plus组件库构建现代化UI界面

• 使用Vue Router实现前端路由管理和导航守卫

• 通过Vuex进行全局状态管理，确保数据流清晰可控

• 采用Axios处理HTTP请求，实现请求拦截和响应过滤

• 集成ECharts实现数据可视化，直观展示院校录取趋势

• 应用Vite构建工具提升开发体验和编译效率

数据库设计

使用MySQL 8.0作为主数据库：

• 设计符合第三范式的数据库结构，确保数据一致性

• 针对院校查询场景优化索引策略，提升检索效率

• 使用分区表管理历年考研大数据

• 建立院校信息、专业数据、用户画像等多维数据关系模型

• 实施读写分离架构，通过主从复制提升并发处理能力

辅助技术

• Nginx作为反向代理服务器，实现负载均衡

• Docker容器化部署保证环境一致性

• GitLab CI/CD实现自动化测试和持续部署

• Sentry监控系统异常，保障服务稳定性

• Swagger自动生成API文档，便于前后端协作

这套技术栈充分发挥了Python在数据处理和Django在快速开发方面的优势，同时借助Vue的响应式特性和ElementUI的丰富组件，为用户提供流畅的交互体验。前后端分离的架构设计使系统具备良好的扩展性和可维护性，为未来功能升级奠定了坚实的技术基础。

三、功能介绍

管理员 轮播管理，老板管理，游客管理，租房分类，租房地区，租房管理，地址管理，租房订单 用户 登录、注册、修改密码，查看旅游信息，预定，查看收藏，查看订单，查看评论，查看租房详情、收藏、评论

Django+Vue前后端分离开发（python前后端分离开发） 多用户多表多关系 使用Echarts实时多维度统计数据 使用协同过滤推荐算法 评论审核 使用爬虫功能

四、系统实现