【Python毕设|课设】基于Python的豆瓣电影数据分析与可视化系统（已经采集最新电影-哪吒2）-文末附下载方式以及往届论文

基于Python的豆瓣电影数据分析与可视化系统（获取方式访问文末官网）

项目简介

在大数据与人工智能技术迅速发展的背景下，我们精心打造了一款基于Python的豆瓣电影数据分析与可视化系统，旨在为电影爱好者与专业人士提供全方位、个性化的观影服务体验。如今，电影观赏的需求已经超越了单一的娱乐享受，用户越来越关注个性化推荐、深度解析与社区互动的综合体验。

该系统包括六大核心模块：数据采集、数据概览、电影检索、数据管理、词云分析和多维可视化，构建了一个全面的服务框架。首先，系统通过Python技术从豆瓣平台抓取丰富的电影信息（如影片详情、评分、评论、标签等），确保数据采集的精准与合规。

所有采集的数据经过整理和清洗后，系统自动生成简洁明了的数据概览报告，概述了包括平均评分、热门类型、高评分导演和演员等关键指标。用户还可以通过强大的搜索功能，基于影片名称、关键词、导演、演员、类型和上映年份等多维度条件，快速定位自己感兴趣的内容。

平台还提供电影数据的精细化管理功能，允许用户对已有数据进行编辑操作，便于个性化整理与长期跟踪。通过词云图技术，平台能动态展示电影标题、演员、评分、简介等文本数据中的高频词汇，直观呈现热门话题、明星影响力以及观众情感倾向等。

此外，系统集成了多种数据可视化工具，通过时间序列分析、地理分析、类型分析等多维度展示，全面解析和呈现电影数据。

技术栈

开发环境

功能模块

数据采集

通过Python编程技术抓取豆瓣电影数据，包括影片基本信息（如标题、年份、类型）、导演、演员、评分、评论、简介等多元信息。

数据概览

对采集的电影数据进行清洗和整合，平台自动生成数据概览报告，涵盖平均评分、最受欢迎类型、热门导演和演员等关键指标，帮助用户快速了解数据集的整体特征与市场趋势。

电影检索

提供基于影片名称、关键词、导演、演员、类型、上映年份等条件的精确检索功能，满足用户的个性化需求。

数据管理

允许用户对采集的电影数据进行管理，如删除不需要的数据，以及对影片的图片、主演等属性进行编辑。

词云分析

使用词云图技术动态展示电影标题、演员、评分、简介等文本数据中的高频词汇，揭示观众关注的焦点和市场趋势。

数据可视化

平台支持丰富的可视化图表，帮助用户从不同角度解析电影数据，包括时间序列分析、评分分析、类型分析、导演与演员分析等。

数据库设计

表名：comments

表名：movie

表名：user

功能实现

电影检索模块

@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
    )

配套论文目录

运行截图

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作者：是云小糊糊