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[毕业设计]2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总
感兴趣的可以先收藏起来,还有大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助更多的人 。
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)
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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('/') def every(): return render_template('login.html') @app.route("/home") def home(): 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']) def login(): if request.method == 'POST': request.form = dict(request.form) def filter_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)) if not len(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']) def registry(): if request.method == 'POST': request.form = dict(request.form) if request.form['password'] != request.form['passwordCheked']: return '两次密码不符' else: def filter_fn(item): return request.form['email'] in item users = querys('select * from user', [], 'select') filter_list = list(filter(filter_fn, users)) if len(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']) def search(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'] def filter_fn(item): if item[3].find(searchWord) == -1: return False else: return True data = list(filter(filter_fn,allData)) return render_template( 'search.html', data=data, email=email ) @app.route("/time_t",methods=['GET','POST']) def time_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']) def rate_t(type): email = session['email'] typeAll = getTypesAll() rows,columns = getMean() x,y,y1 = getCountryRating() if type == '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']) def address_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']) def type_t(): email = session['email'] result = getMovieTypeData() return render_template('type_t.html',result=result,type_t=type_t,email=email) @app.route('/actor_t') def actor_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>") def movie(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>') def tables(id): if id == 0: tablelist = getTableList() else: deleteTableId(id) tablelist = getTableList() return render_template('tables.html',tablelist=tablelist) @app.route('/title_c') def title_c(): return render_template('title_c.html') @app.route('/summary_c') def summary_c(): return render_template('summary_c.html') @app.route('/casts_c') def casts_c(): return render_template('casts_c.html') @app.route('/comments_c',methods=['GET','POST']) def comments_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_request def before_requre(): pat = re.compile(r'^/static') if re.search(pat,request.path): return if request.path == "/login" : return if request.path == '/registry': return uname = session.get('email') if uname: return None return redirect("/login") if __name__ == '__main__': app.run()
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。
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