本系统运用bootstrap前端，flask,hadoop为后端，python语言，写个经济可行性

对于基于Bootstrap前端、Flask和Hadoop为后端的二手房价大数据分析系统，从经济可行性的角度来看，它具有以下优势：

1. 市场需求大：随着互联网的快速发展，数据分析和大数据技术的应用也越来越广泛。同时，房地产市场也是一个庞大的市场，对于二手房价的预测和市场分析也有很大的需求。因此，基于Bootstrap、Flask和Hadoop的二手房价大数据分析系统具有很大的市场需求。

2. 技术成熟度高：Bootstrap和Flask作为目前最流行的前后端开发框架之一，具有很高的技术成熟度和稳定性。同时，Hadoop作为大数据处理领域的领先技术，也具有很高的技术成熟度和稳定性。因此，这个系统具有很高的技术可行性。

3. 投资回报高：通过对二手房市场的数据分析，可以为购房者提供更加准确的房价预测和市场趋势分析，这将帮助购房者做出更加明智的决策。同时，对于房地产中介公司和开发商来说，这个系统也能够提供更加精准的市场分析和销售数据，从而帮助他们更好地把握市场动态和开发方向。因此，这个系统具有很高的投资回报率。

4. 维护成本低：采用Bootstrap和Flask作为前后端开发框架，可以大大降低系统的维护成本，同时Hadoop的分布式特性也可以降低系统的运维成本。因此，这个系统具有很低的维护成本。

综上所述，基于Bootstrap、Flask和Hadoop的二手房价大数据分析系统具有很大的市场需求和投资回报，同时技术成熟度也很高，具有很好的经济可行性。

相关问题

flask前端得到后端的数据返回一个弹窗窗口怎么实现

要实现前端得到后端的数据并在弹窗窗口中显示，可以使用以下步骤：

1. 在前端页面中定义一个弹窗窗口，比如使用Bootstrap的Modal组件。

2. 在前端页面中使用ajax向后端发送请求，获取数据。

3. 在ajax的回调函数中将后端返回的数据填充到弹窗窗口中。

下面是一个简单的示例代码：

前端页面：

<!-- 弹窗窗口 -->
<div class="modal fade" id="myModal" tabindex="-1" role="dialog" aria-labelledby="myModalLabel">
  <div class="modal-dialog" role="document">
    <div class="modal-content">
      <div class="modal-header">
        <h4 class="modal-title" id="myModalLabel">弹窗标题</h4>
      </div>
      <div class="modal-body">
        <p id="modal-content"></p>
      </div>
      <div class="modal-footer">
        <button type="button" class="btn btn-default" data-dismiss="modal">关闭</button>
      </div>
    </div>
  </div>
</div>

<!-- 发送ajax请求 -->
<button id="btn-show-modal">显示弹窗</button>

<script>
$(function() {
  $('#btn-show-modal').click(function() {
    $.ajax({
      url: '/data',
      type: 'GET',
      success: function(data) {
        $('#modal-content').text(data);
        $('#myModal').modal('show');
      },
      error: function() {
        alert('请求失败！');
      }
    });
  });
});
</script>

后端代码：

from flask import Flask, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/data')
def get_data():
    data = '后端返回的数据'
    return jsonify(data)

if __name__ == '__main__':
    app.run()

这里使用jQuery的ajax方法发送GET请求，获取后端返回的数据，并将其填充到弹窗窗口中。注意需要引入jQuery和Bootstrap的相关库。后端使用Flask框架，定义一个路由返回数据。

python语言写bootstrap怎么计时

在Python中，我们可以借助内置的time模块来实现计时功能。具体步骤如下：

1. 首先，需要导入time模块：`import time`

2. 在需要计时的部分之前，使用`time.time()`函数来记录开始时间：`start_time = time.time()`

3. 在需要计时的部分之后，再次使用`time.time()`函数来记录结束时间：`end_time = time.time()`

4. 计算程序的运行时间，可以通过`end_time - start_time`得到程序运行的秒数。

完整的代码示例如下：

import time

start_time = time.time()

# 需要计时的部分
# ...

end_time = time.time()

elapsed_time = end_time - start_time
print("程序运行时间为：", elapsed_time, "秒")

以上就是使用Python语言来实现计时功能的基本步骤。我们可以通过在需要计时的代码块前后记录时间，在结束时计算时间差来得到代码的运行时间。