豆瓣电影数据可视化分析系统 | Python Flask 爬虫 Echarts多维度分析大数据人工智能毕业设计源码-平芜编程栈

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1、项目介绍

技术栈
Python、Flask框架、MySQL数据库、requests爬虫技术、Echarts可视化工具

功能模块

电影制片地区饼图分析
电影数据信息
首页
电影数据漏斗图分析
饼图分析
电影类型数据柱状图
导演作品柱状图分析
评分与评论人数散点图
每年电影数量折线图
数据采集页面

项目介绍
本项目是基于Python开发的豆瓣电影数据可视化分析系统，整合Flask、MySQL、requests及Echarts等技术，搭建了从豆瓣电影数据采集、清洗、存储到多维度可视化分析的完整体系。系统通过requests爬虫抓取电影相关数据，经清洗后存入MySQL数据库，再借助Echarts将数据转化为饼图、柱状图、折线图等多种可视化图表，覆盖地区、类型、年份等多维度分析维度，解决了电影数据分散、分析低效、展示不直观的问题，为电影爱好者和行业研究者提供了便捷的数据分析工具。

2、项目界面

（1）电影制片地区饼图分析
包含可视化导航栏可切换不同图表类型，当前展示电影制片地区饼图，能呈现不同地区的制片占比，还可通过交互查看对应地区的制片数据情况。

（2）电影数据信息
左侧设有可视化导航栏可切换不同功能页面，当前展示电影列表模块，呈现电影的各类基础信息与相关数据，能集中展示多部电影的详细内容，方便用户查看电影的多维度信息。

（3）首页
左侧设有可视化导航栏，包含主页、列表页及多种图表类型的入口，可实现不同功能页面的切换，当前主页展示系统名称及相关信息，作为系统的初始访问界面，为用户提供功能导航的入口。

（4）电影数据漏斗图分析
左侧配有可视化导航栏可切换不同功能页面，当前展示的是漏斗图模块，呈现电影评分区间的漏斗图，能直观展示不同评分区间的分布情况，同时支持交互查看对应区间的相关数据，助力用户分析电影评分的分布特征。

（5）饼图分析
左侧有可视化导航栏可切换不同功能页面，当前展示的是饼图模块，呈现电影类型数量的饼图，能清晰展示不同电影类型的数量占比情况，同时支持交互查看对应类型的相关数据，帮助用户直观了解电影类型的分布特征。

（6）电影类型数据柱状图
左侧设有可视化导航栏可切换不同功能页面，当前展示的是柱状图模块，呈现电影类型数量的柱状图，能直观展示不同电影类型的数量对比情况，帮助用户清晰了解各电影类型的数量分布差异，同时支持交互查看对应类型的详细数据。

（7）导演作品柱状图分析
左侧配有可视化导航栏可切换不同功能页面，当前展示的是柱状图模块，呈现导演作品数量的相关柱状图，能直观展示不同导演的作品数量对比情况，帮助用户了解导演作品的数量分布，同时支持交互查看对应导演的详细数据。

（8）评分与评论人数散点图
左侧设有可视化导航栏可切换不同功能页面，当前展示的是散点图模块，呈现电影评分与评论人数的散点图，能直观呈现两者间的关联分布情况，支持交互查看对应数据点的详细信息，帮助用户分析评分与评论人数的潜在关系。

（9）每年电影数量折线图
左侧设有可视化导航栏可切换不同功能页面，当前展示的是折线图模块，呈现每年优秀电影数量的折线图，能直观展示不同年份优秀电影数量的变化趋势，支持交互查看对应年份的详细数据，帮助用户了解电影数量随年份的波动情况。

（10）数据采集页面
展示了爬虫脚本的代码编辑界面，可编写代码实现电影导演、编剧等信息的采集，同时能查看系统运行时的请求日志，支持数据采集相关的代码编写、运行及过程监控，助力完成电影数据的爬取工作。

3、项目说明

一、技术栈
本项目以Python为核心开发语言，采用Flask框架搭建Web交互环境，MySQL数据库实现结构化数据存储，借助requests爬虫技术采集豆瓣电影数据，依托Echarts可视化工具将数据转化为各类直观图表，形成“数据采集-存储-可视化分析”的完整技术链路。

二、功能模块

电影制片地区饼图分析：设有可视化导航栏可切换图表类型，当前展示制片地区饼图，呈现不同地区制片占比，支持交互查看对应地区的制片数据。
电影数据信息：左侧配备可视化导航栏切换功能页面，展示电影列表模块，集中呈现多部电影的基础信息与核心数据，方便查看多维度内容。
首页：左侧可视化导航栏包含主页、列表页及各类图表入口，可切换不同功能页面，主页展示系统名称与相关信息，作为初始访问的功能导航入口。
电影数据漏斗图分析：左侧导航栏可切换页面，展示评分区间漏斗图，直观呈现不同评分区间分布，支持交互查看对应区间数据，分析评分分布特征。
饼图分析：左侧导航栏切换功能页面，展示电影类型数量饼图，清晰呈现不同类型占比，支持交互查看对应类型数据，了解类型分布特征。
电影类型数据柱状图：左侧导航栏切换页面，展示类型数量柱状图，直观对比不同类型数量，呈现分布差异，支持交互查看类型详细数据。
导演作品柱状图分析：左侧导航栏切换页面，展示导演作品数量柱状图，对比不同导演作品数量，呈现分布情况，支持交互查看导演详细数据。
评分与评论人数散点图：左侧导航栏切换页面，展示评分与评论人数散点图，呈现两者关联分布，支持交互查看数据点详情，分析潜在关系。
每年电影数量折线图：左侧导航栏切换页面，展示年度优秀电影数量折线图，呈现数量变化趋势，支持交互查看年份数据，了解数量波动情况。
数据采集页面：展示爬虫脚本代码编辑界面，可编写代码采集导演、编剧等电影信息，查看系统请求日志，支持爬虫代码编写、运行与过程监控。

三、项目总结
本项目是面向豆瓣电影数据的可视化分析系统，核心解决电影数据分散、分析低效、展示不直观的痛点。系统通过requests爬虫抓取豆瓣电影的名称、制片地区、评分等多维度数据，经清洗后存入MySQL数据库，再借助Echarts将数据转化为饼图、柱状图、折线图等十余种可视化图表，覆盖地区、类型、年份、导演等分析维度。系统界面功能划分清晰，支持图表交互与数据实时采集更新，既为电影爱好者提供直观的市场趋势与影片筛选依据，也为行业研究者提供数据化的分析参考，实现了电影数据从无序采集到有序分析、直观展示的闭环，具备较强的实用价值与易用性。

4、核心代码

frombs4importBeautifulSoupimportreimporturllib.request,urllib.errorimportxlwtimporttimeimportrandomimportsqlite3defmain():baseurl="https://movie.douban.com/top250?start="#1.爬取网页datalist=getData(baseurl)savepath='豆瓣Top250.xls'saveData(datalist,savepath)# askURL(baseurl)#爬取网页defgetData(baseurl):#存储详情页链接href_list=[]#存储所有电影的信息datalist=[]''' 0*25=0 1*25=25 ... '''#调用获取页面信息的函数 10次foriinrange(0,10):time.sleep(random.random()*5)url=baseurl+str(i*25)#保存网页源码html=askURL(url)#2.逐一解析数据bs=BeautifulSoup(html,'html.parser')#找到所有的class=item的div,并保存到列表中item_list=bs.find_all('div',class_='item')#查找符合要求的字符串foriteminitem_list:#正则表达式是字符串匹配，需要把item转化为字符串item=str(item)#提取详情页链接detail_href=re.findall(r'<a href="(.*?)">',item)[0]# print(detail_href)href_list.append(detail_href)# print(href_list)# print(item)forhrefinhref_list:time.sleep(random.random()*5)#获取详情页源码detail_html=askURL(href)# print(detail_html)#保存一部电影的所有信息data=[]# 获取片名title=''try:title=re.findall(r'"v:itemreviewed">(.*?)</span>',detail_html)[0]except:print("获取片名失败")data.append(title)# 获取导演名director=''try:director=re.findall(r'"v:directedBy">(.*?)</a>',detail_html)[0]except:print("获取导演信息失败")data.append(director)# print(director)# 获取第一编剧scriptwriter=''try:scriptwriter=re.findall(r"编剧.*?: <span class='attrs'><a href=.*?>(.*?)</a>",detail_html)[0]except:print("获取编剧信息失败")data.append(scriptwriter)# 获取第一主演star=''try:star=re.findall(r'rel="v:starring">(.*?)</a>',detail_html)[0]except:print("获取演员信息失败")data.append(star)# print(star)# 获取类型filmtype=''try:filmtype=re.findall(r'"v:genre">(.*?)</span>',detail_html)[0]except:print("获取电影类型信息失败")data.append(filmtype)# print(filmtype)# 获得制片国家country=''try:country=re.findall(r'<span class="pl">制片国家/地区:</span> (.*?)<br/>',detail_html)[0]except:print("获取制片国家失败")data.append(country)# print(country)# 获得语言lag=''try:lag=re.findall(r'<span class="pl">语言:</span> (.*?)<br/>',detail_html)[0]except:print("获取语言失败")data.append(lag)# print(lag)# 获得片长runtime=''try:runtime=re.findall(r'<span property="v:runtime" content="(.*?)">',detail_html)[0]except:print("获取片长失败")data.append(runtime)# print(runtime)# 获得评分 ----------------score=''try:score=re.findall(r'property="v:average">(.*?)</strong>',detail_html)[0]except:print("获取评分失败")data.append(score)# print(score)# 获得评价人数num=''try:num=re.findall(r'<span property="v:votes">(.*?)</span>人评价',detail_html)[0]except:print("获取评价人数失败")data.append(num)# print(num)year=''try:year=re.findall(r'<span class="year">(.*?)</span>',detail_html)[0]except:print("获取上映日期失败")data.append(year)# print(year)description=''try:description=re.findall(r'<meta property="og:description" content="(.*?)" />',detail_html)[0]except:print("获取简介失败")data.append(description)# print(description)image=''try:image=re.findall(r'<meta property="og:image" content="(.*?)" />',detail_html)[0]except:print("获取图片失败")data.append(image)# print(image)print(data)datalist.append(data)# print(datalist)returndatalist#得到指定一个URL的网页内容defaskURL(url):#模拟浏览器头部信息，向豆瓣服务器发送消息# headers = {# 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36'# }headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/103.0.5060.66 Safari/537.36 Edg/103.0.1264.44'}content=''#请求对象req=urllib.request.Request(url,headers=headers)try:#得到响应信息response=urllib.request.urlopen(req)#读取响应信息content=response.read().decode('utf-8')# print(content)excepturllib.error.URLErrorase:#hasattr 检查指定属性是否存在ifhasattr(e,'code'):print(e.code)ifhasattr(e,'reason'):print(e.reason)returncontentdefsaveData(datalist,savepath):# 创建workbook对象workbook=xlwt.Workbook(encoding='utf-8',style_compression=0)# 创建工作表worksheet=workbook.add_sheet('豆瓣电影Top250',cell_overwrite_ok=True)col=('电影名','导演','编剧','主演','类型','制片国家','语言','片长','评分','评价人数','上映日期','简介','图片')foriinrange(0,13):# 写入表头worksheet.write(0,i,col[i])foriinrange(0,250):print('第%d条'%(i+1))data=datalist[i]forjinrange(0,13):worksheet.write(i+1,j,data[j])workbook.save(savepath)#保存if__name__=='__main__':main()