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随着互联网技术的发展,音乐成为了人们生活中不可或缺的一部分,而网易云音乐作为国内最受欢迎的音乐平台之一,积累了大量的用户和歌单数据。针对这些数据,开发者们可以进行各种分析和挖掘,从而更好地理解用户需求和市场趋势。
本项目就是基于这个背景而设计的,旨在通过Python技术实现对网易云音乐热门歌单数据的采集、清洗、处理和可视化分析,并将结果保存到MySQL数据库中,最终通过Flask构建的数据服务接口实现数据的展示和管理。
运行环境:推荐Python3.6及以上,推荐python3.6.8;
开发工具:PyChram(推荐);
操作系统:windows 10 8G内存以上(其他windows以及macOS支持,但不推荐);
浏览器:Firefox(推荐)、Google Chrome(推荐)、Edge;
数据库:MySQL8.0(推荐)及其他版本(支持,但容易异常尤其MySQL5.7(不含)以下版本);
数据库可视化工具:Navicat Premium 15(推荐)以及其他Navicat版本
简述:
后端:Flask、PyMySql、pandas、requests、bs4
前端:HTML、Jquery、Ajax、LayUI、Echarts
详细:
本项目主要采用了Python的request库、bs4库实现了网易云歌单数据的采集,然后使用pymysql将数据保存到MySQL数据库中。在数据清洗和处理方面,采用了Pandas等库来进行数据清洗和处理,从而得到干净、规范的数据。
在可视化分析方面,采用了Echarts技术实现歌单创建省份数量中国地图、最受欢迎的歌单类型TOP7,歌单分享量和评论数变化,歌单歌曲数量范围,最受欢迎的歌单TOP5、歌单收藏量变化、语种类型歌单播放量等多种分析图表,使得数据更加直观、易于理解。
在后台数据管理方面,采用了Layui技术实现了用户登陆注册、用户管理、公告管理以及歌单数据管理等多种功能,方便管理员对数据进行管理和维护。
本项目实现了以下主要功能:
网易云歌单数据的采集和处理,包括歌单基本信息、歌曲列表、评论数、分享量、创建时间等多种数据。
将数据保存到MySQL数据库中,以便后续进行数据分析和管理。
实现了数据可视化分析功能,包括歌单创建省份数量中国地图、最受欢迎的歌单类型TOP7,歌单分享量和评论数变化,歌单歌曲数量范围,最受欢迎的歌单TOP5、歌单收藏量变化、语种类型歌单播放量等多种分析图表。
实现了后台数据管理功能,包括用户登陆注册、用户管理、公告管理以及歌单数据管理等多种功能。
源码、安装教程文档、项目简介文档以及其它相关文档已经上传到是云猿实战官网,可以通过下面官网进行获取项目!
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