[毕业设计]2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总
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1、项目介绍
Python语言、Flask框架、MySQL数据库、
Echarts可视化、网络爬虫技术、豆瓣电影数据
requests爬虫框架、HTML
(包含文档+源码+部署教程)
2、项目界面
(1)系统首页----数据概况
(2)电影数据
(3)电影拍摄地点分析、电影语言分析
(4)评分分析、豆瓣评分星级、年度评价评分分析
(5)电影时长分布、电影数量统计分析
(6)电影类型饼图
(7)电影数据搜索
(8)词云图分析
(9)电影数据
(10)数据采集爬虫
3、部分代码
import json
from flask import Flask,request,render_template,session,redirect
import re
from utils.query import querys
from utils.homeData import*from utils.timeData import*from utils.rateData import*from utils.addressData import*from utils.typeData import*from utils.tablesData import*from utils.actor import*from word_cloud_picture import get_img
import random
app = Flask(__name__)
app.secret_key ='This is a app.secret_Key , You Know ?'@app.route('/')defevery():return render_template('login.html')@app.route("/home")defhome():
email = session['email']
allData = getAllData()
maxRate = getMaxRate()
maxCast = getMaxCast()
typesAll = getTypesAll()
maxLang = getMaxLang()
types = getType_t()
row,column = getRate_t()
tablelist = getTableList()return render_template("index.html",
email=email,
dataLen =len(allData),
maxRate=maxRate,
maxCast=maxCast,
typeLen =len(typesAll),
maxLang = maxLang,
types=types,
row=list(row),
column=list(column),
tablelist=tablelist
)@app.route("/login",methods=['GET','POST'])deflogin():if request.method =='POST':
request.form =dict(request.form)deffilter_fns(item):return request.form['email']in item and request.form['password']in item
users = querys('select * from user',[],'select')
login_success =list(filter(filter_fns, users))ifnotlen(login_success):return'账号或密码错误'
session['email']= request.form['email']return redirect('/home',301)else:return render_template('./login.html')@app.route("/registry",methods=['GET','POST'])defregistry():if request.method =='POST':
request.form =dict(request.form)if request.form['password']!= request.form['passwordCheked']:return'两次密码不符'else:deffilter_fn(item):return request.form['email']in item
users = querys('select * from user',[],'select')
filter_list =list(filter(filter_fn, users))iflen(filter_list):return'该用户名已被注册'else:
querys('insert into user(email,password) values(%s,%s)',[request.form['email'], request.form['password']])
session['email']= request.form['email']return redirect('/home',301)else:return render_template('./register.html')@app.route("/search/<int:searchId>",methods=['GET','POST'])defsearch(searchId):
email = session['email']
allData = getAllData()
data =[]if request.method =='GET':if searchId ==0:return render_template('search.html',
idData=data,
email=email
)for i in allData:if i[0]== searchId:
data.append(i)return render_template('search.html',
data=data,
email=email
)else:
searchWord =dict(request.form)['searchIpt']deffilter_fn(item):if item[3].find(searchWord)==-1:returnFalseelse:returnTrue
data =list(filter(filter_fn,allData))return render_template('search.html',
data=data,
email=email
)@app.route("/time_t",methods=['GET','POST'])deftime_t():
email = session['email']
row,column = getTimeList()
moveTimeData = getMovieTimeList()return render_template('time_t.html',
email=email,
row=list(row),
column=list(column),
moveTimeData=moveTimeData
)@app.route("/rate_t/<type>",methods=['GET','POST'])defrate_t(type):
email = session['email']
typeAll = getTypesAll()
rows,columns = getMean()
x,y,y1 = getCountryRating()iftype=='all':
row, column = getRate_t()else:
row,column = getRate_tType(type)if request.method =='GET':
starts,movieName = getStart('长津湖')else:
searchWord =dict(request.form)['searchIpt']
starts,movieName = getStart(searchWord)return render_template('rate_t.html',
email=email,
typeAll=typeAll,type=type,
row=list(row),
column=list(column),
starts=starts,
movieName=movieName,
rows = rows,
columns = columns,
x=x,
y=y,
y1=y1
)@app.route("/address_t",methods=['GET','POST'])defaddress_t():
email = session['email']
row,column = getAddressData()
rows,columns = getLangData()return render_template('address_t.html',row=row,column=column,rows=rows,columns=columns,email=email)@app.route('/type_t',methods=['GET','POST'])deftype_t():
email = session['email']
result = getMovieTypeData()return render_template('type_t.html',result=result,type_t=type_t,email=email)@app.route('/actor_t')defactor_t():
email = session['email']
x,y = getAllActorMovieNum()
x1,y1 = getAllDirectorMovieNum()return render_template('actor_t.html',email=email,x=x,y=y,x1=x1,y1=y1)@app.route("/movie/<int:id>")defmovie(id):
allData = getAllData()
idData ={}for i in allData:if i[0]==id:
idData = i
return render_template('movie.html',idData=idData)@app.route('/tables/<int:id>')deftables(id):ifid==0:
tablelist = getTableList()else:
deleteTableId(id)
tablelist = getTableList()return render_template('tables.html',tablelist=tablelist)@app.route('/title_c')deftitle_c():return render_template('title_c.html')@app.route('/summary_c')defsummary_c():return render_template('summary_c.html')@app.route('/casts_c')defcasts_c():return render_template('casts_c.html')@app.route('/comments_c',methods=['GET','POST'])defcomments_c():
email = session['email']if request.method =='GET':return render_template('comments_c.html', email=email)else:
searchWord =dict(request.form)['searchIpt']
randomInt = random.randint(1,10000000)
get_img('commentContent','./static/4.jpg',f'./static/{randomInt}.jpg',searchWord)return render_template('comments_c.html', email=email,imgSrc=f'{randomInt}.jpg')@app.before_requestdefbefore_requre():
pat = re.compile(r'^/static')if re.search(pat,request.path):returnif request.path =="/login":returnif request.path =='/registry':return
uname = session.get('email')if uname:returnNonereturn redirect("/login")if __name__ =='__main__':
app.run()
4、项目说明
基于Flask电影数据采集可视化系统是一款利用Python的Flask框架,对电影相关数据进行采集、整理和可视化展示的应用系统。以下是该系统的主要介绍:
数据采集:系统利用网络爬虫技术,从电影相关网站上获取电影信息。这些信息包括电影名称、导演、演员、评分、票房、发行日期、类型等。用户可以根据个人需求,设置搜索的关键词、时间范围、地区限制等参数,以获取感兴趣的电影信息。
数据处理:系统对采集到的电影数据进行清洗、整理和转换,以确保数据的准确性和一致性。包括处理缺失值、异常值和重复值,进行数据格式转换等操作。
数据可视化:系统使用Python中的数据可视化库(如Matplotlib、Seaborn等),将电影数据以图表、图形等形式直观地展示出来。包括电影类型分布、票房排行榜、评分分布等。同时,用户可以根据自己的需求进行图表的定制和设置,以满足个性化的展示需求。
用户交互:系统提供友好的用户界面和交互设计,用户可以搜索、排序、过滤,选择不同的时间范围、地区、类型等维度,获取感兴趣的数据和分析结果。用户还可以根据展示效果进行图表的调整和定制。
数据分析:系统还可以利用Python中的数据分析库(如Pandas等),对电影数据进行统计和分析,例如:评分和票房之间的关系,不同类型电影的市场占比,不同导演或演员的平均评分等。这些分析结果可以帮助用户更全面地了解电影市场的状况和变化。
综上所述,基于Flask电影数据采集可视化系统是一款利用Python技术进行开发的应用系统,旨在通过数据可视化和分析提供电影市场的信息和趋势。该系统可以帮助用户更直观地了解电影市场的情况,同时也对电影从业者、研究人员等提供有价值的参考信息。该系统通过友好的用户界面和交互设计,使得用户可针对个人需求进行定制,是一款十分实用的电影数据可视化工具。
源码获取:
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