【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

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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

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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。

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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

/**
     * 前端智能排序
     */
	@IgnoreAuth
    @RequestMapping("/autoSort")
    public R autoSort(@RequestParam Map<String, Object> params,NaichashangpinEntity naichashangpin, HttpServletRequest request,String pre){
        EntityWrapper<NaichashangpinEntity> ew = new EntityWrapper<NaichashangpinEntity>();
        Map<String, Object> newMap = new HashMap<String, Object>();
        Map<String, Object> param = new HashMap<String, Object>();
		Iterator<Map.Entry<String, Object>> it = param.entrySet().iterator();
		while (it.hasNext()) {
			Map.Entry<String, Object> entry = it.next();
			String key = entry.getKey();
			String newKey = entry.getKey();
			if (pre.endsWith(".")) {
				newMap.put(pre + newKey, entry.getValue());
			} else if (StringUtils.isEmpty(pre)) {
				newMap.put(newKey, entry.getValue());
			} else {
				newMap.put(pre + "." + newKey, entry.getValue());
			}
		}
		params.put("sort", "clicknum");
        
        params.put("order", "desc");
		PageUtils page = naichashangpinService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, naichashangpin), params), params));
        return R.ok().put("data", page);
    }
 
 
	/**
     * 协同算法（按用户购买推荐）
     */
    @RequestMapping("/autoSort2")
    public R autoSort2(@RequestParam Map<String, Object> params,NaichashangpinEntity naichashangpin, HttpServletRequest request){
    	String userId = request.getSession().getAttribute("userId").toString();
    	String goodtypeColumn = "naichafenlei";
    	List<OrdersEntity> orders = ordersService.selectList(new EntityWrapper<OrdersEntity>().eq("userid", userId).eq("tablename", "naichashangpin").orderBy("addtime", false));
        List<String> goodtypes = new ArrayList<String>();
    	Integer limit = params.get("limit")==null?10:Integer.parseInt(params.get("limit").toString());
    	List<NaichashangpinEntity> naichashangpinList = new ArrayList<NaichashangpinEntity>();
	//去重
    	List<OrdersEntity> ordersDist = new ArrayList<OrdersEntity>();
    	for(OrdersEntity o1 : orders) {
    		boolean addFlag = true;
    		for(OrdersEntity o2 : ordersDist) {
    			if(o1.getGoodid()==o2.getGoodid() || o1.getGoodtype().equals(o2.getGoodtype())) {
    				addFlag = false;
    				break;
    			}
    		}
    		if(addFlag) ordersDist.add(o1);
    	}
        if(ordersDist!=null && ordersDist.size()>0) {
        	for(OrdersEntity o : ordersDist) {
        		naichashangpinList.addAll(naichashangpinService.selectList(new EntityWrapper<NaichashangpinEntity>().eq(goodtypeColumn, o.getGoodtype())));
        	}
        }
    	EntityWrapper<NaichashangpinEntity> ew = new EntityWrapper<NaichashangpinEntity>();
	params.put("sort", "id");
	params.put("order", "desc");
	PageUtils page = naichashangpinService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, naichashangpin), params), params));
        List<NaichashangpinEntity> pageList = (List<NaichashangpinEntity>)page.getList();
        if(naichashangpinList.size()<limit) {
        	int toAddNum = (limit-naichashangpinList.size())<=pageList.size()?(limit-naichashangpinList.size()):pageList.size();
            for(NaichashangpinEntity o1 : pageList) {
                boolean addFlag = true;
                for(NaichashangpinEntity o2 : naichashangpinList) {
                    if(o1.getId().intValue()==o2.getId().intValue()) {
                        addFlag = false;
                        break;
                    }
                }
                if(addFlag) {
                    naichashangpinList.add(o1);
                    if(--toAddNum==0) break;
                }
            }
        }
        page.setList(naichashangpinList);
	return R.ok().put("data", page);
    }

数据库配置连接

validationQuery=SELECT 1
 
jdbc_url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ssmt375d?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&tinyInt1isBit=false
jdbc_username=aicood
jdbc_password=aicood
 
#jdbc_url=jdbc:sqlserver://127.0.0.1:1433;DatabaseName=ssmt375d
#jdbc_username=sa
#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

 

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八、欢迎项目交流