【毕业设计】大数据 电影数据分析与可视化系统 - python Django 大数据 可视化

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0 前言

🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。

为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是

🚩 **基于大数据的电影数据分析与可视化系统 **

🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)

• 难度系数：3分
• 工作量：4分
• 创新点：4分

🧿 选题指导, 项目分享：

https://gitee.com/dancheng-senior/project-sharing-1/blob/master/%E6%AF%95%E8%AE%BE%E6%8C%87%E5%AF%BC/README.md

1 课题背景

研究中国用户电影数据,有助于窥探中国电影市场发展背后的规律,理解其来龙去脉,获知未来走向。如今互联网上中国用户的电影数据集缺失,缺少如MovieLens、Kaggle等独立机构完成长期收集电影数据工作,研究人员只能自行收集或下载来自国外的公共电影数据集,不具有本地属性。
本项目爬取豆瓣网相关电影信息，建立数据库。并根据此数据库进行了可视化分析,从中提取出大量数据背后信息,多维度分析了电影在公映时间、观众分布、类别占比、各国市场情况的关系,从评论词云、文本情感角度挖掘单部电影呈现的规律。

2 效果实现

评论情感得分随时间变化情况如下

热门评论列表情况如下

3 爬虫及实现

简介
网络爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。爬虫对某一站点访问，如果可以访问就下载其中的网页内容，并且通过爬虫解析模块解析得到的网页链接，把这些链接作为之后的抓取目标，并且在整个过程中完全不依赖用户，自动运行。若不能访问则根据爬虫预先设定的策略进行下一个 URL的访问。在整个过程中爬虫会自动进行异步处理数据请求，返回网页的抓取数据。在整个的爬虫运行之前，用户都可以自定义的添加代理，伪 装 请求头以便更好地获取网页数据。
爬虫流程图如下：

部分代码实现

import re
import requests
import json
import time
from openpyxl import load_workbook, Workbook
from requests import RequestException

defget_detail_page(html):try:
        headers ={"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.100 Safari/537.36"}
        cookies ={}
        response = requests.get(url=html, headers=headers, cookies=cookies)
        response.encoding ='utf-8'if response.status_code ==200:return response.text
        returnNoneexcept RequestException:print('获取详情页错误')
        time.sleep(3)return get_detail_page(html)defparse_index_page(html):
    html = get_detail_page(html)
    html = html[12:-1]
    data = json.loads(html)
    id_list =[]if data:for item in data:
            id_list.append(item['url'])return id_list

defparse_detail_page(data):
    html = get_detail_page(data)
    info =[]# 获取电影名称
    name_pattern = re.compile('<span property="v:itemreviewed">(.*?)</span>')
    name = re.findall(name_pattern, html)
    info.append(name[0])# 获取评分
    score_pattern = re.compile('rating_num" property="v:average">(.*?)</strong>')
    score = re.findall(score_pattern, html)
    info.append(score[0])# 获取导演
    director_pattern = re.compile('rel="v:directedBy">(.*?)</a>')
    director = re.findall(director_pattern, html)print(director)
    info.append(str(director[0]))# 获取演员
    actor_pattern = re.compile('rel="v:starring">(.*?)</a>')
    actor = re.findall(actor_pattern, html)
    info.append(str(actor[0]))# 获取年份
    year_pattern = re.compile('<span class="year">\((.*?)\)</span>')
    year = re.findall(year_pattern, html)
    info.append(year[0])# 获取类型
    type_pattern = re.compile('property="v:genre">(.*?)</span>')type= re.findall(type_pattern, html)
    info.append(type[0].split(' /')[0])# 获取时长try:
        time_pattern = re.compile('property="v:runtime" content="(.*?)"')
        time = re.findall(time_pattern, html)
        info.append(time[0])except:
        info.append('1')# 获取语言
    language_pattern = re.compile('pl">语言:</span>(.*?)<br/>')
    language = re.findall(language_pattern, html)
    info.append(language[0].split(' /')[0])# 获取评价人数
    comment_pattern = re.compile('property="v:votes">(.*?)</span>')
    comment = re.findall(comment_pattern, html)
    info.append(comment[0])# 获取地区
    area_pattern = re.compile(' class="pl">制片国家/地区:</span>(.*?)<br/>')
    area = re.findall(area_pattern, html)
    info.append(area[0].split(' /')[0])return info

html ='https://movie.douban.com/j/search_subjects?type=movie&tag=%E5%86%B7%E9%97%A8%E4%BD%B3%E7%89%87&sort=rank&page_limit=20&page_start='

wc = Workbook()
sheet = wc.active
sheet.title ="New"
ws = wc['New']
sheet['A1']='name'
sheet['B1']='score'
sheet['C1']='director'
sheet['D1']='actor'
sheet['E1']='year'
sheet['F1']='type'
sheet['G1']='time'
sheet['H1']='language'
sheet['I1']='comment'
sheet['J1']='area'
ws = wc[wc.sheetnames[0]]
wc.save('豆瓣电影.xlsx')

ti =1for i inrange(20,50):print(i)
    html1 = html+str(i*20)
    u = parse_index_page(html1)print(u)for t in u:
        time.sleep(0.5)
        b = parse_detail_page(t)print(b)
        ws.append(b)
        wc.save('豆瓣电影.xlsx')
        ti +=1

4 Flask框架

简介
Flask是一个基于Werkzeug和Jinja2的轻量级Web应用程序框架。与其他同类型框架相比，Flask的灵活性、轻便性和安全性更高，而且容易上手，它可以与MVC模式很好地结合进行开发。Flask也有强大的定制性，开发者可以依据实际需要增加相应的功能，在实现丰富的功能和扩展的同时能够保证核心功能的简单。Flask丰富的插件库能够让用户实现网站定制的个性化，从而开发出功能强大的网站。

Flask项目结构图

部分相关代码

from flask import Flask, render_template, jsonify
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from snownlp import SnowNLP
import jieba
import numpy as np

app = Flask(__name__)
app.config.from_object('config')# 中文停用词
STOPWORDS =set(map(lambda x: x.strip(),open(r'./stopwords.txt', encoding='utf8').readlines()))

headers ={'accept':"text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9",'accept-language':"en-US,en;q=0.9,zh-CN;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh;q=0.6",'cookie':'ll="108296"; bid=ieDyF9S_Pvo; __utma=30149280.1219785301.1576592769.1576592769.1576592769.1; __utmc=30149280; __utmz=30149280.1576592769.1.1.utmcsr=(direct)|utmccn=(direct)|utmcmd=(none); _vwo_uuid_v2=DF618B52A6E9245858190AA370A98D7E4|0b4d39fcf413bf2c3e364ddad81e6a76; ct=y; dbcl2="40219042:K/CjqllYI3Y"; ck=FsDX; push_noty_num=0; push_doumail_num=0; douban-fav-remind=1; ap_v=0,6.0','host':"search.douban.com",'referer':"https://movie.douban.com/",'sec-fetch-mode':"navigate",'sec-fetch-site':"same-site",'sec-fetch-user':"?1",'upgrade-insecure-requests':"1",'user-agent':"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.88 Safari/537.36 Edg/79.0.309.56"}

login_name =None# --------------------- html render [email protected]('/')defindex():return render_template('index.html')@app.route('/search')defsearch():return render_template('search.html')@app.route('/search/<movie_name>')defsearch2(movie_name):return render_template('search.html')@app.route('/hot_movie')defhot_movie():return render_template('hot_movie.html')@app.route('/movie_category')defmovie_category():return render_template('movie_category.html')# ------------------ ajax restful api [email protected]('/check_login')defcheck_login():"""判断用户是否登录"""return jsonify({'username': login_name,'login': login_name isnotNone})@app.route('/register/<name>/<pasw>')defregister(name, pasw):
    conn = sqlite3.connect('user_info.db')
    cursor = conn.cursor()

    check_sql ="SELECT * FROM sqlite_master where type='table' and name='user'"
    cursor.execute(check_sql)
    results = cursor.fetchall()# 数据库表不存在iflen(results)==0:# 创建数据库表
        sql ="""
                CREATE TABLE user(
                    name CHAR(256),
                    pasw CHAR(256)
                );
                """
        cursor.execute(sql)
        conn.commit()print('创建数据库表成功！')

    sql ="INSERT INTO user (name, pasw) VALUES (?,?);"
    cursor.executemany(sql,[(name, pasw)])
    conn.commit()return jsonify({'info':'用户注册成功！','status':'ok'})@app.route('/login/<name>/<pasw>')deflogin(name, pasw):global login_name
    conn = sqlite3.connect('user_info.db')
    cursor = conn.cursor()

    check_sql ="SELECT * FROM sqlite_master where type='table' and name='user'"
    cursor.execute(check_sql)
    results = cursor.fetchall()# 数据库表不存在iflen(results)==0:# 创建数据库表
        sql ="""
                CREATE TABLE user(
                    name CHAR(256),
                    pasw CHAR(256)
                );
                """
        cursor.execute(sql)
        conn.commit()print('创建数据库表成功！')

    sql ="select * from user where name='{}' and pasw='{}'".format(name, pasw)
    cursor.execute(sql)
    results = cursor.fetchall()

    login_name = name
    iflen(results)>0:return jsonify({'info': name +'用户登录成功！','status':'ok'})else:return jsonify({'info':'当前用户不存在！','status':'error'})

5 Ajax技术

Ajax 是一种独立于 Web 服务器软件的浏览器技术。

Ajax使用 JavaScript 向服务器提出请求并处理响应而不阻塞的用户核心对象XMLHttpRequest。通过这个对象，您的 JavaScript 可在不重载页面的情况与 Web 服务器交换数据，即在不需要刷新页面的情况下，就可以产生局部刷新的效果。

前端将需要的参数转化为JSON字符串，再通过get/post方式向服务器发送一个请并将参数直接传递给后台，后台对前端请求做出反应，接收数据，将数据作为条件查询，但会j’son字符串格式的查询结果集给前端，前端接收到后台返回的数据进行条件判断并作出相应的页面展示。

$.ajax({url:'http://127.0.0.1:5000/updatePass',type:"POST",data:JSON.stringify(data.field),contentType:"application/json; charset=utf-8",dataType:"json",success:function(res){if(res.code ==200){
                        layer.msg(res.msg,{icon:1});}else{
                        layer.msg(res.msg,{icon:2});}}})

6 Echarts

ECharts（Enterprise Charts）是百度开源的数据可视化工具，底层依赖轻量级Canvas库ZRender。兼容了几乎全部常用浏览器的特点，使它可广泛用于PC客户端和手机客户端。ECharts能辅助开发者整合用户数据，创新性的完成个性化设置可视化图表。支持折线图（区域图）、柱状图（条状图）、散点图（气泡图）、K线图、饼图（环形图）等，通过导入 js 库在 Java Web 项目上运行。

7 最后