基于Python的大数据电影数据分析与可视化

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
• 五、文章目录
• 源码获取

前言

  本研究设计并实现了一个基于Python的大数据电影数据分析与可视化。在系统架构设计上，采用 B/S（浏览器/服务器）模式，结合Django框架与 Vue.js 前端技术，构建了前后端分离的系统结构。数据库设计方面，通过规范化表结构与优化查询逻辑，确保了数据的高效存储与访问。推荐算法部分，设计了一种混合推荐模型，融合协同过滤与内容推荐的优势，以实现更精准的个性化推荐。系统实现过程中，后端服务保持了较高的稳定性，前端界面注重用户体验，同时与 MySQL 数据库实现了无缝对接。测试结果表明，系统在功能完整性、性能表现、安全性及跨平台兼容性等方面基本达到预期目标。然而，推荐算法在处理数据稀疏性与冷启动问题时仍存在一定局限性，且在大规模数据集下的计算效率有待进一步提升。本研究为电影数据分析与可视化的设计与实现提供了可行的技术方案与实践经验。未来研究方向包括：引入深度学习算法以提升推荐精度，整合多维度用户行为数据以增强模型泛化能力，探索强化学习与实时计算技术的结合，从而进一步优化系统性能，为用户提供更智能化的推荐服务，推动电影产业数字化转型的深入发展。

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
前端框架:vue.js

二、功能介绍

本设计中使用软件有flask、 PyCharm、 anaconda、Google浏览器；采用技术是pyecharts、MongoDB、python第三方库、HTML5、CSS、js等。
本设计主要研究内容是利用Python爬虫对豆瓣评分top250的电影进行爬取，获取电影相关信息，并对获取到的数据进行数据分析。通过数据可视化，将数据具体化更加直观地了解电影信息。预想实现的模块功能有：
①抓取top250电影的上映时间、国家、评分、类型、评价人数、导演、参演演员信息；
②豆瓣top250电影评价人数统计柱状图
③豆瓣Top250电影产源国家数量占比饼图
④Top250电影导演作品数top10统计柱状图
⑤Top250电影类型数量占比饼图
⑥Top250影片优秀演员参演统计漏斗图
⑦Top250影片作品评分折线图
⑧Top250影片词云图

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 return JsonResponse(msg)

四、效果图

五、文章目录

目 录
摘 要 III
Abstract IV
1 绪 论 1
1.1 研究背景与意义​ 1
1.1.1 研究背景​ 1
1.1.2 研究意义​ 1
1.2文献综述 2
1.2.1 国外研究现状​ 2
1.2.2 国内研究现状​ 2
1.2.3 研究现状总结​ 2
1.3 研究方法与技术路线​ 3
1.3.1 研究方法​ 3
1.3.2 技术路线​ 3
1.4 本文的主要研究内容 4
2 相关技术与原理​ 5
2.1 Python 编程语言​ 5
2.2 Django 框架​ 5
2.3 Vue 前端框架​ 5
2.4 MySQL 数据库​ 5
2.5 推荐算法原理​ 6
2.5.1 协同过滤算法​ 6
2.5.2 基于内容的推荐算法​ 6
2.5.3 混合推荐算法​ 6
2.6 本章小结​ 6
3 系统分析 8
3.1 可行性分析 8
3.1.1 技术层面的可行性 8
3.1.2 经济维度的可行性 8
3.1.3 操作便利性的可行性 8
3.2 功能需求剖析 8
3.2.1 管理员功能需求 8
3.3 非功能需求探究 9
3.3.1 性能需求 9
3.3.2 安全需求 9
3.3.3 可扩展性需求 9
3.4.1 数据来源 9
3.4.2 数据处理与存储 9
4 系统设计 10
4.1 系统总体架构规划 10
4.1.1 架构模式抉择 10
4.1.2 模块划分与交互 10
4.2 数据库设计 11
4.2.1 概念设计 11
4.2.2 逻辑设计 11
4.2.3 物理设计 12
4.3 推荐算法设计与实现 19
4.3.1 算法选型与优化 19
4.3.2 模型训练与更新 19
4.3.3 推荐结果生成 20
5 系统实现 21
5.1 后端开发实现 21
5.1.1 Django 项目搭建 21
5.1.2 数据库访问与操作 21
5.1.3 业务逻辑实现 21
5.2 前端开发实现 22
5.2.1 Vue 项目搭建 22
5.2.2 页面设计与交互 22
5.2.3 与后端接口对接 23
5.3 前端效果呈现 23
6 系统测试 25
6.1 测试概述 25
6.1.1 测试目的 25
6.1.2 测试方法 25
6.2 功能测试 25
6.2.1 管理员功能测试 25
6.2.2 数据处理与存储功能测试 30
6.3 性能测试 31
6.3.1 响应时间测试 31
6.3.2 吞吐量测试 31
6.4 安全测试 31
6.4.1 数据加密测试 31
6.4.2 权限控制测试 31
6.5 兼容性测试 31
6.5.1 浏览器兼容性测试 31
6.5.2 服务器环境兼容性测试 31
6.6 测试结果与分析 32
结 论 33
参考文献 35
致 谢 36

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