?開發(fā)背景

? ? ? ? 隨著數(shù)字化娛樂產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，電影已經(jīng)成為人們?nèi)粘Ｉ畈豢苫蛉钡囊徊糠?。在這個數(shù)字時代，豆瓣電影成為了電影愛好者們獲取電影信息、評價和分享的主要平臺之一。同時，電影產(chǎn)業(yè)也在不斷演進(jìn)，觀眾對于電影的品質(zhì)和多樣性提出了更高的要求，這使得電影數(shù)據(jù)的收集、分析和可視化變得尤為重要。

? ? ? ? ?因此，我們決定開發(fā)基于Python和爬蟲技術(shù)的豆瓣電影數(shù)據(jù)可視化分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)的核心功能包括用戶管理、資訊管理、系統(tǒng)管理、電影信息管理、收藏電影、豆瓣電影數(shù)據(jù)爬取以及可視化大屏展示。用戶管理和資訊管理使得用戶能夠輕松管理他們的電影收藏和獲取最新的電影資訊。系統(tǒng)管理部分確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性。電影信息管理和豆瓣電影數(shù)據(jù)爬取功能讓用戶可以訪問廣泛的電影信息，并通過數(shù)據(jù)分析來發(fā)現(xiàn)電影趨勢和評價。最重要的是，可視化大屏展示部分將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)在直觀的可視化圖表中，使用戶能夠更深入地了解電影行業(yè)的動態(tài)，從而更好地選擇觀看的電影、進(jìn)行電影投資決策，或者為電影制作提供反饋。

? ? ? ?這個系統(tǒng)的開發(fā)旨在滿足電影愛好者、制片方、電影院和投資者等多方面的需求，為他們提供有力的工具，以更好地理解電影市場、電影評價和電影趨勢。通過爬蟲技術(shù)的應(yīng)用，系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)大規(guī)模的電影數(shù)據(jù)采集，包括電影基本信息、評論、評分等。通過Python的數(shù)據(jù)分析工具和可視化庫，用戶可以輕松分析這些數(shù)據(jù)，制定決策和戰(zhàn)略。

? ? ? ?總之，這個系統(tǒng)的開發(fā)背景源于數(shù)字化時代電影產(chǎn)業(yè)的需求和電影愛好者對更多電影信息的渴望。它旨在為用戶提供更豐富的電影體驗(yàn)，同時為電影產(chǎn)業(yè)的各個參與者提供了更多的洞察和機(jī)會，以推動電影產(chǎn)業(yè)的不斷創(chuàng)新和發(fā)展。這個系統(tǒng)代表了Python和爬蟲技術(shù)在電影數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的應(yīng)用，為電影產(chǎn)業(yè)的未來提供了有力的支持。

項目功能演示

Python豆瓣電影爬蟲+數(shù)據(jù)可視化分析項目演示視頻在這~

?精彩頁面設(shè)計

核心代碼

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

# 用戶管理功能 - 用戶信息存儲

user_database = {}

def register_user(username, password):

? ? user_database[username] = password

def login_user(username, password):

? ? if username in user_database and user_database[username] == password:

? ? ? ? return True

? ? else:

? ? ? ? return False

# 資訊管理功能 - 獲取豆瓣電影資訊

def get_movie_news():

? ? news_url = 'https://movie.douban.com/news'

? ? response = requests.get(news_url)

? ? soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

? ? news_headlines = [headline.text for headline in soup.find_all('h2', class_='title')]

? ? return news_headlines

# 系統(tǒng)管理功能 - 用戶權(quán)限控制

def check_user_permission(username):

? ? # 此處可以根據(jù)用戶角色分配不同的權(quán)限

? ? return True

# 電影信息管理功能 - 豆瓣電影數(shù)據(jù)爬取

def scrape_movie_data(movie_url):

? ? response = requests.get(movie_url)

? ? soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

? ? title = soup.find('span', {'property': 'v:itemreviewed'}).text

? ? director = soup.find('a', {'rel': 'v:directedBy'}).text

? ? actors = [actor.text for actor in soup.find_all('a', {'rel': 'v:starring'})]

? ? release_date = soup.find('span', {'property': 'v:initialReleaseDate'})['content']

? ? rating = soup.find('strong', {'property': 'v:average'}).text

? ? movie_data = {

? ? ? ? 'Title': title,

? ? ? ? 'Director': director,

? ? ? ? 'Actors': ', '.join(actors),

? ? ? ? 'Release Date': release_date,

? ? ? ? 'Rating': rating

? ? }

? ? return movie_data

# 收藏電影功能 - 用戶收藏電影列表

user_movie_collection = {}

def add_movie_to_collection(username, movie_data):

? ? if username in user_movie_collection:

? ? ? ? user_movie_collection[username].append(movie_data)

? ? else:

? ? ? ? user_movie_collection[username] = [movie_data]

# 可視化大屏功能 - 分析并展示電影數(shù)據(jù)

def visualize_movie_data(movie_data):

? ? df = pd.DataFrame(movie_data)

? ??

? ? # 繪制電影評分的直方圖

? ? plt.figure(figsize=(8, 6))

? ? plt.hist(df['Rating'], bins=10, edgecolor='k')

? ? plt.xlabel('Rating')

? ? plt.ylabel('Frequency')

? ? plt.title('Distribution of Movie Ratings')

? ? plt.show()

if __name__ == '__main__':

? ? # 用戶注冊和登錄示例

? ? register_user('user1', 'password1')

? ? login_successful = login_user('user1', 'password1')

? ??

? ? # 獲取豆瓣電影資訊

? ? news_headlines = get_movie_news()

? ??

? ? # 電影數(shù)據(jù)爬取示例

? ? movie_url = 'https://movie.douban.com/subject/1292052/'

? ? movie_data = scrape_movie_data(movie_url)

? ??

? ? # 收藏電影示例

? ? if login_successful:

? ? ? ? add_movie_to_collection('user1', movie_data)

? ??

? ? # 可視化電影數(shù)據(jù)示例

? ? visualize_movie_data([movie_data])