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基于Python flask 的豆瓣电影排行榜豆瓣电影评分可视化豆瓣电影评分预测系统本系统包括了影视系统的爬虫与分析。通过采用Python编程语言使用flask框架搭建影视系统并使用相关技术实现对豆瓣网站的爬取、数据存储和可视化分析可以更好地了解影视市场的状况和人们对影视的喜好为影视制作和推广提供参考。 具体来说通过编写爬虫程序采集豆瓣网站上影视的相关信息并将这些信息存储到数据库中。然后我们使用Python中的数据分析工具如pandas、matplotlib等对数据进行可视化分析以便更好地了解影视市场的现状和人们对影视的喜好。最后我们将分析结果呈现在Web界面上使用户可以更加直观地了解影视市场和人们对影视的评价从而更好地了解影视市场的趋势和人们的需求。 2 技术栈
开发语言Python后端框架flask、爬虫前端html数据库Sqlite系统架构B/S开发工具pycharm
具体实现
1.设计豆瓣电影自动化爬虫程序自动获取电影数据
其中需要设计一个自动化的爬虫程序对于豆瓣网站因为它的反爬措施比较严格电影页面的数据是采用动态加载的原理进行展示的初步分析需要采用JSON数据获取豆瓣电影的URL然后通过请求到具体的电影页面在进行解析和定位具体的电影字段数据。
获取数据的时候需要模拟浏览器对网站进行请求需要加入请求头然后分析不同JSON数据包中的参数发现具体的规律之后可以设置对应的程序进行获取数据集。如果IP频繁的访问网站不仅会给目标网站带来负载压力还会被网站识别为恶意爬虫所以设计爬虫程序的时候需要加入延时函数采用正态分布的思想模拟人的速度点击和访问网站的频率可以增强爬虫的稳定性。
其次由于有时候获取数据的时候会有有一些字段在某些电影中不存在所以为了保障程序的稳定健壮的持续运行需要设置智能化爬虫。初步的分析需要对字段的数据值进行一个判断如果没有获取到数据那么就自动赋值为空值这样就可以避免程序中断。
2.对爬取到的数据进行清洗和预处理包括多维度数据字段清洗和扩充
由于我们获取的大量的数据中存在一些不规则的字段比如演员、上映时间、电影时长等这些字段中包含其他的中文字符我们需要对其进行结构化清洗保证数据的有效性便于后续的分析其次数据中存在一些空值需要进行处理然后将其保存为一个新的数据。
其次在处理时间字段的时候将中文字段去除之后然后对数据字段进行扩充比如年、月、日、周数等可以方便后续的数据分析增加分析的维度保障数据的有效进行。
3.将清洗好的数据存储到Sqlite数据库中
将预处理好的数据存入在MySQL中便于后续的管理和调用数据MySQL作为一个结构化的数据库可以存储大量的数据并且可以帮助我们采用SQL语句进行查询和数据分析具有非常高效的特点。
4 具体效果图
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