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【电影可视化大屏源码】基于python的影片数据爬取与数据分析_python大屏可视化源码

python大屏可视化源码

目录

一、整体目录:

文档含项目摘要、前言、技术介绍、可行性分析、流程图、结构图、ER属性图、数据库表结构信息、功能介绍、测试致谢等约1万字等

二、运行截图

三、代码部分(示范):

四、数据库表(示范):

数据库表有注释,可以导出数据字典及更新数据库时间,欢迎交流学习

五、项目技术栈:

六、项目调试学习(点击查看)

七、项目交流


基于Python的影片数据爬取与数据分析课题,是在当前信息化、数字化时代背景下应运而生的一项重要技术课题。其背景、目的和意义可以从以下几个方面进行详细阐述:
课题背景
1. 电影产业的快速发展和数据化:随着电影产业的迅猛发展,以及观众对电影信息需求的增长,产生了大量的电影数据,包括票房、评分、评论、演员信息等。这些数据对于理解电影市场的动态、预测趋势以及指导电影创作和营销具有重要意义。
2. 数据获取的挑战:虽然电影数据广泛分布在互联网上,如豆瓣、猫眼等平台,但大部分数据并非以开放的格式提供,需要通过特定的技术手段进行爬取。
3. Python的普及与优势:Python作为一种易学易用的编程语言,其拥有强大的数据分析库(如Pandas、NumPy)和网页爬取库(如Requests、Scrapy),使得它成为处理此类数据爬取和分析任务的首选工具。
课题目的
1. 数据获取:通过爬虫技术从不同电影信息平台获取影片数据,包括影片的基本信息、评分、评论等。
2. 数据分析:对爬取到的数据进行清洗、整理和分析,挖掘数据背后的信息,如影片的受欢迎程度、观众的偏好等。
3. 决策支持:通过数据分析为电影制作方、发行方提供决策支持,帮助他们更好地理解市场趋势和观众需求。
课题意义
1. 产业应用:对电影产业而言,这种数据分析可以帮助制作方和发行方更好地了解市场状况,指导影片的选题、制作、宣传和发行,提高影片的市场竞争力。
2. 学术研究:对于学术研究而言,这些数据为研究电影产业的发展规律、文化影响力等提供了丰富的实证材料。
3. 公众服务:对于公众,尤其是电影爱好者而言,这种数据分析可以提供更加个性化的电影推荐服务,满足不同观众群体的需求。
4. 技术进步:此课题的研究也有助于推动Python在数据处理、网络爬虫等领域的应用技术进步。
综上所述,基于Python的影片数据爬取与数据分析课题具有深厚的背景、明确的目的和重大的意义,值得在技术、产业和学术等多个层面进行深入研究和推广。


一、整体目录:

文档含项目摘要、前言、技术介绍、可行性分析、流程图、结构图、ER属性图、数据库表结构信息、功能介绍、测试致谢等约1万字等

二、运行截图

三、代码部分(示范):

商品推荐、内容推荐算法

  1. /**
  2. * 前端智能排序
  3. */
  4. @IgnoreAuth
  5. @RequestMapping("/autoSort")
  6. public R autoSort(@RequestParam Map<String, Object> params,NaichashangpinEntity naichashangpin, HttpServletRequest request,String pre){
  7. EntityWrapper<NaichashangpinEntity> ew = new EntityWrapper<NaichashangpinEntity>();
  8. Map<String, Object> newMap = new HashMap<String, Object>();
  9. Map<String, Object> param = new HashMap<String, Object>();
  10. Iterator<Map.Entry<String, Object>> it = param.entrySet().iterator();
  11. while (it.hasNext()) {
  12. Map.Entry<String, Object> entry = it.next();
  13. String key = entry.getKey();
  14. String newKey = entry.getKey();
  15. if (pre.endsWith(".")) {
  16. newMap.put(pre + newKey, entry.getValue());
  17. } else if (StringUtils.isEmpty(pre)) {
  18. newMap.put(newKey, entry.getValue());
  19. } else {
  20. newMap.put(pre + "." + newKey, entry.getValue());
  21. }
  22. }
  23. params.put("sort", "clicknum");
  24. params.put("order", "desc");
  25. PageUtils page = naichashangpinService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, naichashangpin), params), params));
  26. return R.ok().put("data", page);
  27. }
  28. /**
  29. * 协同算法(按用户购买推荐)
  30. */
  31. @RequestMapping("/autoSort2")
  32. public R autoSort2(@RequestParam Map<String, Object> params,NaichashangpinEntity naichashangpin, HttpServletRequest request){
  33. String userId = request.getSession().getAttribute("userId").toString();
  34. String goodtypeColumn = "naichafenlei";
  35. List<OrdersEntity> orders = ordersService.selectList(new EntityWrapper<OrdersEntity>().eq("userid", userId).eq("tablename", "naichashangpin").orderBy("addtime", false));
  36. List<String> goodtypes = new ArrayList<String>();
  37. Integer limit = params.get("limit")==null?10:Integer.parseInt(params.get("limit").toString());
  38. List<NaichashangpinEntity> naichashangpinList = new ArrayList<NaichashangpinEntity>();
  39. //去重
  40. List<OrdersEntity> ordersDist = new ArrayList<OrdersEntity>();
  41. for(OrdersEntity o1 : orders) {
  42. boolean addFlag = true;
  43. for(OrdersEntity o2 : ordersDist) {
  44. if(o1.getGoodid()==o2.getGoodid() || o1.getGoodtype().equals(o2.getGoodtype())) {
  45. addFlag = false;
  46. break;
  47. }
  48. }
  49. if(addFlag) ordersDist.add(o1);
  50. }
  51. if(ordersDist!=null && ordersDist.size()>0) {
  52. for(OrdersEntity o : ordersDist) {
  53. naichashangpinList.addAll(naichashangpinService.selectList(new EntityWrapper<NaichashangpinEntity>().eq(goodtypeColumn, o.getGoodtype())));
  54. }
  55. }
  56. EntityWrapper<NaichashangpinEntity> ew = new EntityWrapper<NaichashangpinEntity>();
  57. params.put("sort", "id");
  58. params.put("order", "desc");
  59. PageUtils page = naichashangpinService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, naichashangpin), params), params));
  60. List<NaichashangpinEntity> pageList = (List<NaichashangpinEntity>)page.getList();
  61. if(naichashangpinList.size()<limit) {
  62. int toAddNum = (limit-naichashangpinList.size())<=pageList.size()?(limit-naichashangpinList.size()):pageList.size();
  63. for(NaichashangpinEntity o1 : pageList) {
  64. boolean addFlag = true;
  65. for(NaichashangpinEntity o2 : naichashangpinList) {
  66. if(o1.getId().intValue()==o2.getId().intValue()) {
  67. addFlag = false;
  68. break;
  69. }
  70. }
  71. if(addFlag) {
  72. naichashangpinList.add(o1);
  73. if(--toAddNum==0) break;
  74. }
  75. }
  76. }
  77. page.setList(naichashangpinList);
  78. return R.ok().put("data", page);
  79. }

数据库配置连接

  1. validationQuery=SELECT 1
  2. jdbc_url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ssmt375d?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&tinyInt1isBit=false
  3. jdbc_username=aicood
  4. jdbc_password=aicood
  5. #jdbc_url=jdbc:sqlserver://127.0.0.1:1433;DatabaseName=ssmt375d
  6. #jdbc_username=sa
  7. #jdbc_password=123456

四、数据库表(示范):

数据库表有注释,可以导出数据字典及更新数据库时间,欢迎交流学习

五、项目技术栈:

  1. Python:Python是一种高级编程语言,在项目开发中,Python用作后端开发语言。
  2. Flask:Flask是一个使用Python语言编写的轻量级Web应用程序框架。它被设计为一个小型、灵活的框架,非常适合小型网站、Web服务的API以及其他需要快速开发的Web应用。
  3. Pymysql:pymysql是一个Python的MySQL数据库连接器,它提供了Python与MySQL数据库之间的连接、查询、插入、更新和删除等数据库操作。
  4. Vue.js:Vue.js是一个用于构建用户界面的JavaScript框架。Vue的核心库只关注视图层,不仅易于学习,而且容易与其他库或现有项目集成。
  5. Element UI:Element UI是Vue.js的一个组件库,它提供了一系列的Web组件,包括表格、表单、弹窗、导航栏等。能够帮助开发者快速构建出风格一致的页面。
  6. CSS3:CSS3是层叠样式表(CSS)的第三个版本,它在项目开发中用于控制HTML元素的呈现方式。CSS3加入了很多新特性,如动画、过渡、阴影等,使得网页的视觉效果更加丰富和细腻。
  7. MySQL 5.7:MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统。版本5.7是MySQL的一个主要版本,它引入了诸如JSON数据类型、改进的查询优化器、多源复制等新特性。MySQL用于项目存储、检索和管理数据

六、项目调试学习点击查看

七、更多项目展示

大屏可视化项目

基于django的财经新闻文本挖掘分析与可视化应用
基于Python的沧州地区空气质量数据分析及可视化
django基于大数据的房价数据分析
基丁Python的个性化电影推荐系统的设计与实现
django基于Python的热门旅游景点数据分析系统的设计与实现
django基于协同过滤的图书推荐系统的设计与实现
django基于Spark的国漫推荐系统的设计与实现
django基于大数据的学习资源推送系统的设计与实现
django基于协同过滤算法的小说推荐系统
python基于爬虫的个性化书籍推荐系统
python基于Flask的电影论坛
django基于python的影片数据爬取与数据分析
django基丁Python可视化的学习系统的设计与实现
django基于协同过滤算法的招聘信息推荐系统

 

时尚前沿渐变色ui

首页动态显示图

前后台配色统一美观

人性化的后台功能 

八、欢迎项目交流

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