毕业设计：基于python游戏数据采集可视化分析系统+爬虫+Django框架（源码+文档）✅

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毕业设计：2023-2024年计算机毕业设计1000套（建议收藏）

毕业设计：2023-2024年最新最全计算机专业毕业设计选题汇总

1、项目介绍

Python语言、Django框架 Scrapy爬虫框架、Echarts可视化、HTML、游侠网游戏数据爬取
http://www.youxiawang.com
字段：名称、时间、链接、类型、评分、热度、评分人数、简介
游戏数据采集可视化分析系统

2、项目界面

（1）游戏数据可视化分析

（2）游戏数据查看

（3）后台管理

（4）注册登录界面

（5）数据爬取

3、项目说明

在当今数字化时代，数据已经成为推动决策的重要力量。对于游戏行业而言，了解玩家的喜好、游戏的市场表现以及游戏类型的流行趋势等信息至关重要。为了满足这一需求，我们基于Python语言、Django框架、Scrapy爬虫框架以及Echarts可视化技术，打造了一款专注于游侠网游戏数据爬取与可视化分析的系统。

该系统的主要功能是从游侠网（http://www.youxiawang.com）爬取游戏数据，并进行深入的分析和可视化展示。我们选取的关键字段包括游戏的名称、发布时间、游戏链接、类型、评分、热度、评分人数以及简介等，这些信息能够全面反映游戏的各方面情况。

首先，Scrapy爬虫框架负责从游侠网抓取数据。Scrapy是一个快速、高级的Web爬取框架，它可以帮助我们高效地获取网页数据。通过配置Scrapy的爬虫规则，我们可以精确地定位到目标数据，并将其抓取到本地数据库中。

接下来，Django框架负责数据的存储、管理和分析。Django是一个成熟、稳定的Web开发框架，它提供了丰富的功能组件和强大的ORM（对象关系映射）系统。我们将抓取到的数据存储在Django的模型中，并通过ORM系统进行管理和查询。同时，Django还提供了强大的模板系统和视图系统，我们可以利用这些系统构建出功能丰富的Web应用。

在数据分析方面，我们利用Python的数据处理库（如pandas）对游戏数据进行清洗、转换和聚合等操作。通过这些操作，我们可以从原始数据中提取出有价值的信息，如游戏的平均评分、评分分布、热度变化趋势等。

最后，Echarts可视化技术负责将分析结果以图表的形式展示出来。Echarts是一个使用JavaScript实现的开源可视化库，它提供了丰富的图表类型和灵活的配置选项。我们可以根据分析需求选择合适的图表类型（如柱状图、折线图、饼图等），并通过Echarts的配置选项对图表进行定制和优化。最终，这些图表将被嵌入到Django的模板中，并通过Web应用展示给用户。

通过这款游戏数据采集可视化分析系统，用户可以轻松地了解游侠网上游戏的各项数据指标，并根据这些指标进行深入的分析和决策。同时，该系统还具有良好的扩展性和可定制性，可以根据用户需求进行灵活的定制和优化。我们相信，这款系统将为游戏行业的从业者提供有力的数据支持和分析工具，帮助他们更好地把握市场动态和玩家需求。

4、核心代码

from django.shortcuts import render,HttpResponse,reverse,redirect
from django.contrib.auth.decorators import login_required
from KeShiHua import models
from django.db.models import Q
from django.shortcuts import get_object_or_404,HttpResponseRedirect
import json
import random

# Create your views here.


@login_required
def index(request):
    if request.method == 'GET':
        datas = models.XinXi.objects.all()
        return render(request,r"app\table.html",locals())
    elif request.method == 'POST':
        data = request.POST
        projects_name = data.get('search')
        if not projects_name:
            return redirect('web:index')
        datas = models.XinXi.objects.filter(Q(name__icontains=projects_name)|Q(type__icontains=projects_name)|Q(jianjie__icontains=projects_name))
        return render(request,r"app\table.html",locals())




@login_required
def fenxi(request):
    if request.method == 'GET':
        return render(request,'app/tubiao.html',locals())

def mean(a):
    if len(a) == 0:
        return 0
    return round(sum(a) / len(a),2)

@login_required
def tubiao(request):
    if request.method == 'GET':
        datas = models.XinXi.objects.all()

        # #各类型数量
        types1 = []
        for da1 in datas:
            types1.append(da1.type)
        type_name = []
        type_count = []
        for ty1 in list(set(types1)):
            type_name.append(ty1)
            type_count.append(types1.count(ty1))

        #各类型游戏平均热度
        redu_name = []
        redu_count = []
        for ty1 in list(set(types1)):
            redu_name.append(ty1)
            data11 = models.XinXi.objects.filter(type=ty1)
            redu_count.append(mean([da3.rendu for da3 in data11]))

        #各评分数占比
        a1 = models.XinXi.objects.filter(pingfen__range=(0,5))
        a2 = models.XinXi.objects.filter(pingfen__range=(5, 6))
        a3 = models.XinXi.objects.filter(pingfen__range=(6, 7))
        a4 = models.XinXi.objects.filter(pingfen__range=(7, 9))
        a5 = models.XinXi.objects.filter(pingfen__range=(9, 10))
        pingfe_name = ['0-5','5-6','6-7','7-8','9-10']
        pingfe_count = [len(a1),len(a2),len(a3),len(a4),len(a5)]
        pingfe_dict = []
        for i in range(len(pingfe_name)):
            pingfe_dict.append({'name':pingfe_name[i],'value':pingfe_count[i]})


        #热度和评分散点关系图
        redu_pingfen_dict2 = []
        for resu in datas:
            redu_pingfen_dict2.append([resu.rendu, resu.pingfen])

        # 评价人数和评分关系图
        pingjia_count_pingjia_dict2 = []
        for resu in datas:
            pingjia_count_pingjia_dict2.append([resu.pingfen_count, resu.pingfen])

        return render(request,'app/keshihua.html',locals())


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