基于Python大数据的B站热门视频的数据分析及可视化系统

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系统展示

【2025最新】基于Python大数据+Flask+Vue+MySQL的B站热门视频的数据分析及可视化系。

• 开发语言：Python
• 数据库：MySQL
• 技术：Flask、Hadoop、Hive、Vue、Scrapy、Selenium
• 工具：Pycharm、Navicat

后台界面

前台界面

摘要

  本文设计并实现了一个基于Python大数据处理的B站热门视频数据分析及可视化系统。该系统利用Python强大的数据处理和可视化能力，对B站热门视频的多维度数据进行深度挖掘与分析，包括播放量、弹幕数、评论数等关键指标。通过构建数据模型与可视化界面，系统直观展示了视频流行趋势、用户行为模式及平台运营特点，为视频创作者、平台管理者及广告商提供了有力的数据支持。

研究意义

  随着B站用户量的持续增长和视频内容的日益丰富，如何高效分析并利用这些数据成为亟待解决的问题。本研究通过构建B站热门视频数据分析及可视化系统，不仅提升了数据处理的效率和准确性，还促进了数据的可视化呈现，增强了数据的可读性和应用价值。该系统有助于视频创作者优化内容创作策略，平台管理者提升运营效率，广告商精准投放广告，对B站生态的健康发展具有重要意义。

研究目的

  本研究旨在通过Python大数据处理技术，实现对B站热门视频数据的全面、深入的分析与可视化展示。具体目标包括：构建一套高效的数据采集、处理与存储机制；开发多维度数据分析模型，挖掘视频流行趋势和用户行为模式；设计用户友好的可视化界面，直观展示分析结果；为视频创作者、平台管理者及广告商提供数据支持与决策参考。

文档目录

代码

# coding:utf-8
__author__ ="ila"import logging, os, json, configparser
import time
from datetime import datetime

from flask import request, jsonify,session
from sqlalchemy.sql import func,and_,or_,case
from utils.jwt_auth import Auth
from configs import configs
from utils.helper import*import random
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.utils import formataddr
from email.header import Header
from utils.baidubce_api import BaiDuBce
from api.models.config_model import config

# 删除接口@main_bp.route("/pythonxdpl44x6/news/delete", methods=['POST'])defpythonxdpl44x6_news_delete():'''
    '''if request.method =='POST':
        msg ={"code": normal_code,"msg":"success","data":{}}
        req_dict = session.get("req_dict")

        error=news.delete(
            news,
            req_dict
        )if error!=None:
            msg['code']= crud_error_code
            msg['msg']= error
        return jsonify(msg)

总结

  本研究成功设计并实现了基于Python大数据的B站热门视频数据分析及可视化系统，实现了对海量视频数据的快速处理与可视化呈现。系统不仅提升了数据分析的效率和精度，还增强了数据的可读性和应用价值，为视频创作者、平台管理者及广告商提供了有力的数据支持。该系统的成功实施展示了Python在大数据处理与可视化领域的强大能力，为类似项目的开展提供了有益的参考与借鉴。

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