租房位置智能分析器 (Optimal Rental Location Finder)

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这是一个基于 FastAPI 和 Google Gemini 的智能租房位置分析工具。它可以根据用户提供的两个工作或学习地址，结合高德地图服务，智能分析并推荐最合适的租房区域。前端界面友好，后端处理逻辑强大，旨在帮助用户在通勤便利性、生活成本和生活质量之间找到最佳平衡。

✨ 主要功能

• 双地址通勤分析：输入两个通勤点，系统将分析两点之间的交通状况。
• 智能区域推荐：基于地理位置中点、交通便利性和周边设施，推荐3个最合适的租房区域。
• 详细通勤报告：为每个推荐区域提供到两个工作地的详细通勤方案，包括步行、地铁/公交线路、换乘信息、预估时间和费用。
• 生活设施概览：展示推荐区域周边的购物、餐饮、医疗、娱乐等生活配套设施。
• 成本与实用建议：提供租金预估、区域对比、选房要点、看房清单等全方位的租房建议。
• 前后端一体化：使用 FastAPI 同时提供后端 API 和前端静态文件，简化部署流程。

🛠️ 技术栈

• 后端:
  • FastAPI: 高性能的 Python Web 框架。
  • Google Gemini: 用于生成智能分析和推荐报告。
  • Aiohttp: 用于异步调用高德地图 MCP 服务。
  • Uvicorn: ASGI 服务器。
• 前端:
  • HTML5
  • CSS3
  • JavaScript
  • Marked.js: 用于在前端渲染 Markdown 格式的分析报告。
• 服务:
  • 高德地图 MCP: 提供地理编码、路线规划、周边搜索等地图服务。

🚀 安装与设置

1. 克隆仓库

   git clone <your-repo-url>
   cd <your-repo-directory>

2. 创建并激活虚拟环境 (推荐)

   python -m venv venv
   # Windows
   venv\Scripts\activate
   # macOS/Linux
   source venv/bin/activate

3. 安装依赖

   pip install -r requirements.txt

   注意: requirements.txt 文件需要您手动创建，内容如下：

   fastapi
   uvicorn
   python-dotenv
   google-generativeai
   aiohttp
   

4. 配置环境变量 在项目根目录下创建一个 .env 文件，并填入您的 API 密钥：

   GOOGLE_API_KEY="YOUR_GOOGLE_API_KEY"
   AMAP_MCP_KEY="YOUR_AMAP_MCP_KEY"

   • GOOGLE_API_KEY: 您的 Google Gemini API 密钥。
   • AMAP_MCP_KEY: 您的高德地图 Web 服务 API 密钥。

▶️ 运行应用

在项目根目录下运行以下命令以启动服务：

# 使用默认端口 8000
python house.py

# 或者指定一个自定义端口，例如 9000
python house.py --port 9000

服务启动后，在您的浏览器中打开 http://127.0.0.1:PORT (其中 PORT 是您指定的端口号，默认为 8000) 即可访问应用。

📝 使用方法

1. 打开应用主页。
2. 输入两个工作/学习地址（已提供默认值）。
3. （可选）输入您的预算范围和其它偏好。
4. 点击“开始分析”按钮。
5. 等待约1-2分钟，系统将生成并展示详细的租房分析报告。