基于Python的猫眼电影数据可视化分析系统

文章目录

前言
一、项目介绍
二、功能介绍
三、核心代码
四、效果图
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前言

基于Python的猫眼电影数据可视化分析系统，是一个集数据采集、清洗、分析、可视化及智能推荐于一体的综合性平台，旨在帮助用户深入理解电影市场动态，为决策提供数据支持。

一、项目介绍

开发语言：Python python框架：Django 软件版本：python3.7/python3.8 数据库：mysql 5.7或更高版本数据库工具：Navicat11 开发软件：PyCharm/vs code

二、功能介绍

基于Python的猫眼电影数据可视化分析系统，是一个集数据采集、清洗、分析、可视化及智能推荐于一体的综合性平台，旨在帮助用户深入理解电影市场动态，为决策提供数据支持。以下是对该系统的详细介绍：一、系统功能数据采集：系统利用Python的requests库或Scrapy框架，自动从猫眼电影网站抓取电影相关数据，包括票房、评分、演员、导演、上映日期、用户评论等，确保数据的全面性和及时性。数据清洗与处理：采集到的原始数据可能包含重复、缺失或异常值，系统使用Pandas库进行数据清洗，去除无效信息，填充缺失值，确保数据质量。同时，对数据进行标准化处理，便于后续分析。数据分析：系统利用NumPy、Pandas等库对数据进行统计分析，包括票房趋势分析、评分分布分析、电影类型分析等，揭示电影市场的内在规律。数据可视化：通过Matplotlib、Seaborn或Echarts等可视化库，系统将分析结果以图表形式直观展示，如折线图展示票房走势、柱状图对比电影评分、饼图呈现电影类型分布等，帮助用户快速理解数据。智能推荐：系统采用协同过滤推荐算法，结合用户收藏记录、浏览偏好及电影相似性，为用户生成个性化电影推荐列表，提升用户体验。票房预测：利用线性回归等预测算法，系统可根据电影类型、排片率、上映档期等特征值，预测未来票房走势，为影视发行方调整排片策略、投资者评估项目收益提供数据支撑。二、系统优势高效性：系统自动化采集和处理数据，减少人工操作，提高分析效率。准确性：通过数据清洗和标准化处理，确保数据质量，提高分析结果的准确性。直观性：利用可视化技术，将复杂数据以图表形式展示，便于用户理解和分析。个性化：智能推荐功能根据用户偏好生成个性化推荐列表，提升用户体验。预测性：票房预测功能为影视从业者提供决策支持，降低投资风险。三、技术实现开发语言：Python，因其丰富的数据处理和可视化库，成为开发该系统的理想选择。后端框架：Flask或Django，用于搭建Web架构，实现前后端高效交互。前端框架：Layui或Vue，用于设计用户界面，提供美观、易用的交互体验。数据库：MySQL或MongoDB，用于存储采集到的电影数据和用户数据。爬虫技术：requests库或Scrapy框架，用于从猫眼电影网站抓取数据。数据分析与可视化库：NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Echarts等，用于数据处理、分析和可视化展示。四、应用场景影视从业者：通过系统了解电影市场动态，优化制作和发行策略。投资者：利用票房预测功能评估项目收益，降低投资风险。普通观众：通过个性化推荐功能发现感兴趣的电影，提升观影体验。研究人员：利用系统提供的数据进行分析和研究，揭示电影市场的内在规律。

三、核心代码

部分代码：

def users_login(request):
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
req_dict = request.session.get("req_dict")
if req_dict.get('role')!=None:
del req_dict['role']
datas = users.getbyparams(users, users, req_dict)
if not datas:
msg['code'] = password_error_code
msg['msg'] = mes.password_error_code
return JsonResponse(msg)

req_dict['id'] = datas[0].get('id')
return Auth.authenticate(Auth, users, req_dict)

def users_register(request):
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
req_dict = request.session.get("req_dict")

error = users.createbyreq(users, users, req_dict)
if error != None:
msg['code'] = crud_error_code
msg['msg'] = error
return JsonResponse(msg)

def users_session(request):
'''
'''
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {"code": normal_code,"msg":mes.normal_code, "data": {}}

req_dict = {"id": request.session.get('params').get("id")}
msg['data'] = users.getbyparams(users, users, req_dict)[0]

return JsonResponse(msg)

def users_logout(request):
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {
"msg": "退出成功",
"code": 0
}

return JsonResponse(msg)

def users_page(request):
'''
'''
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code,
"data": {"currPage": 1, "totalPage": 1, "total": 1, "pageSize": 10, "list": []}}
req_dict = request.session.get("req_dict")
tablename = request.session.get("tablename")
try:
__hasMessage__ = users.__hasMessage__
except:
__hasMessage__ = None
if __hasMessage__ and __hasMessage__ != "否":

if tablename != "users":
req_dict["userid"] = request.session.get("params").get("id")
if tablename == "users":
msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \\
msg['data']['pageSize'] = users.page(users, users, req_dict)
else:
msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \\
msg['data']['pageSize'] = [],1,0,0,10