分享一个基于python+爬虫的豆瓣电影数据可视化分析系统源码

💕💕作者：计算机源码社
💕💕个人简介：本人七年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、微信小程序、爬虫、大数据等，大家有这一块的问题可以一起交流！
💕💕学习资料、程序开发、技术解答、文档报告

💕💕JavaWeb项目
💕💕微信小程序项目
💕💕Python项目
💕💕Android项目

开发背景

   随着数字化娱乐产业的蓬勃发展，电影已经成为人们日常生活不可或缺的一部分。在这个数字时代，豆瓣电影成为了电影爱好者们获取电影信息、评价和分享的主要平台之一。同时，电影产业也在不断演进，观众对于电影的品质和多样性提出了更高的要求，这使得电影数据的收集、分析和可视化变得尤为重要。

   因此，我们决定开发基于Python和爬虫技术的豆瓣电影数据可视化分析系统。该系统的核心功能包括用户管理、资讯管理、系统管理、电影信息管理、收藏电影、豆瓣电影数据爬取以及可视化大屏展示。用户管理和资讯管理使得用户能够轻松管理他们的电影收藏和获取最新的电影资讯。系统管理部分确保系统的稳定性和安全性。电影信息管理和豆瓣电影数据爬取功能让用户可以访问广泛的电影信息，并通过数据分析来发现电影趋势和评价。最重要的是，可视化大屏展示部分将数据呈现在直观的可视化图表中，使用户能够更深入地了解电影行业的动态，从而更好地选择观看的电影、进行电影投资决策，或者为电影制作提供反馈。

   这个系统的开发旨在满足电影爱好者、制片方、电影院和投资者等多方面的需求，为他们提供有力的工具，以更好地理解电影市场、电影评价和电影趋势。通过爬虫技术的应用，系统能够实现大规模的电影数据采集，包括电影基本信息、评论、评分等。通过Python的数据分析工具和可视化库，用户可以轻松分析这些数据，制定决策和战略。

   总之，这个系统的开发背景源于数字化时代电影产业的需求和电影爱好者对更多电影信息的渴望。它旨在为用户提供更丰富的电影体验，同时为电影产业的各个参与者提供了更多的洞察和机会，以推动电影产业的不断创新和发展。这个系统代表了Python和爬虫技术在电影数据分析领域的应用，为电影产业的未来提供了有力的支持。

项目功能演示

Python豆瓣电影爬虫+数据可视化分析系统功能演示视频

精彩页面设计

核心代码

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 用户管理功能 - 用户信息存储
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

# 资讯管理功能 - 获取豆瓣电影资讯
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

# 系统管理功能 - 用户权限控制
def check_user_permission(username):
    # 此处可以根据用户角色分配不同的权限
    return True

# 电影信息管理功能 - 豆瓣电影数据爬取
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

# 收藏电影功能 - 用户收藏电影列表
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]

# 可视化大屏功能 - 分析并展示电影数据
def visualize_movie_data(movie_data):
    df = pd.DataFrame(movie_data)
    
    # 绘制电影评分的直方图
    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__':
    # 用户注册和登录示例
    register_user('user1', 'password1')
    login_successful = login_user('user1', 'password1')
    
    # 获取豆瓣电影资讯
    news_headlines = get_movie_news()
    
    # 电影数据爬取示例
    movie_url = 'https://movie.douban.com/subject/1292052/'
    movie_data = scrape_movie_data(movie_url)
    
    # 收藏电影示例
    if login_successful:
        add_movie_to_collection('user1', movie_data)
    
    # 可视化电影数据示例
    visualize_movie_data([movie_data])


1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90