豆瓣电影数据分析系统 | Python Flask Pyecharts requests爬虫可视化大数据人工智能 deepseek 毕业设计源码（建议收藏）✅

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577人浏览 · 2026-02-13 12:00:00

q_3456621138 · 2026-02-13 12:00:00 发布

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1、项目介绍

技术栈
以Python作为核心开发语言，基于Flask框架搭建Web交互界面，采用Pyecharts实现数据可视化展示，依托MySQL数据库存储各类电影数据，借助requests爬虫技术抓取豆瓣电影相关数据。

功能模块

首页—电影数据分析概况
电影数据中心
电影时间分析
电影制片国家维度—评分数据分析
电影类型维度—评分数据分析
电影演员词云图分析
后台数据管理
注册登录界面
电影数据爬取

项目介绍
本项目是一款依托Python技术栈开发的豆瓣电影数据分析系统，主要服务于电影行业从业者与普通观影人群，提供全方位的电影数据分析服务。系统通过requests爬虫技术抓取豆瓣电影数据并存储至MySQL数据库，基于Flask框架搭建Web交互界面，利用Pyecharts将各类电影数据转化为直观的可视化图表。系统涵盖数据爬取、多维度分析、后台管理等核心模块，可清晰呈现电影评分、类型、制片国家等维度的数据特征，助力用户精准把握电影市场发展趋势与观众观影偏好。

2、项目界面

（1）首页—电影数据分析概况
左侧为功能导航栏包含电影数据、搜索等功能入口，页面主体展示了电影相关的核心数据卡片，同时以折线图呈现评分分布趋势，以饼图展示制片国家、电影种类的分布情况，支持直观查看电影数据的多维度统计与可视化分析结果。

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（2）电影数据中心
左侧为功能导航栏包含首页、搜索等入口，页面主体以列表形式展示电影的详细信息，涵盖片名、导演、主演、类型等内容，支持直接查看电影的基础资料，实现了电影信息的集中展示与便捷查阅功能。
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（3）电影时间分析
左侧为功能导航栏包含首页、电影数据等入口，页面主体以折线图形式展示历年电影的统计情况，支持交互查看对应年份的具体数据，实现了对电影数量随时间变化趋势的可视化分析与直观呈现。
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（4）电影制片国家维度—评分数据分析
左侧为功能导航栏包含首页、电影数据等入口，页面主体设有下拉筛选栏可选择不同制片国家，以图表形式展示对应制片国家的评分统计情况，支持通过筛选查看特定地区电影的评分分布，实现了电影评分按制片国家维度的可视化分析与查询。
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（5）电影类型维度—评分数据分析
左侧为包含首页、电影数据等入口的功能导航栏，页面主体设有下拉筛选栏，可选择不同维度，以图表形式展示电影类型的评分统计情况，支持查看不同类型电影的评分分布特征，实现了电影评分按类型维度的可视化分析与呈现。

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（6）电影演员词云图分析
左侧为包含首页、电影数据等入口的功能导航栏，页面主体以词云图形式展示电影相关演员的出现频率，通过文字大小直观呈现演员的出镜热度差异，实现了对演员参与电影情况的可视化统计与直观展示。
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（7）后台数据管理
具备电影数据列表展示、分页导航、按标题搜索、新增电影条目、对已有电影数据进行编辑操作，以及可对选中条目执行批量操作的功能。
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（8）注册登录界面
具备邮箱与密码输入、记住我选项勾选、登录提交以及跳转至注册页面的功能，可完成用户身份验证与账号注册引导。
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（9）电影数据爬取
具备导入网络请求与解析库、设置基础 URL 与请求头、循环分页爬取网页内容、使用 XPath 解析提取影片名称、导演、主演、类型、制片国家和年份等信息，并可在下方控制台查看爬取结果输出的功能。

在这里插入图片描述

3、项目说明

一、技术栈
本项目以Python为核心开发语言，基于Flask框架搭建Web交互界面，采用Pyecharts实现数据可视化展示，依托MySQL数据库存储各类电影数据，借助requests爬虫技术抓取豆瓣电影相关数据。

二、功能模块详细介绍

首页—电影数据分析概况：左侧设功能导航栏，含电影数据、搜索等入口，主体展示电影核心数据卡片，以折线图呈现评分分布趋势，饼图展示制片国家、电影种类分布，直观呈现多维度数据统计与可视化分析结果。
电影数据中心：左侧有功能导航栏，含首页、搜索等入口，主体以列表形式展示电影片名、导演、主演、类型等详细信息，实现电影基础资料的集中展示与便捷查阅。
电影时间分析：左侧配备功能导航栏，含首页、电影数据等入口，主体以折线图展示历年电影统计情况，支持交互查看对应年份数据，可视化呈现电影数量随时间的变化趋势。
电影制片国家维度—评分数据分析：左侧设功能导航栏，含首页、电影数据等入口，主体有下拉筛选栏可选择制片国家，以图表展示对应地区评分统计，支持筛选查看特定地区电影评分分布。
电影类型维度—评分数据分析：左侧有功能导航栏，含首页、电影数据等入口，主体设下拉筛选栏可选择不同维度，以图表展示电影类型评分统计，呈现不同类型电影的评分分布特征。
电影演员词云图分析：左侧配备功能导航栏，含首页、电影数据等入口，主体以词云图展示演员出现频率，通过文字大小直观呈现演员出镜热度差异，统计演员参与电影的情况。
后台数据管理：支持电影数据列表展示、分页导航、按标题搜索，可新增电影条目、编辑已有数据，还能对选中条目执行批量操作，实现电影数据的集中管理。
注册登录界面：提供邮箱与密码输入、记住我选项勾选、登录提交功能，支持跳转至注册页面，完成用户身份验证与账号注册引导。
电影数据爬取：可导入网络请求与解析库，设置基础URL与请求头，循环分页爬取网页内容，通过XPath解析提取影片信息，在控制台查看爬取结果输出。

三、项目总结
本项目是依托Python技术栈开发的豆瓣电影数据分析系统，面向电影行业从业者与普通观影人群提供全方位的数据分析服务。系统通过requests爬虫抓取豆瓣电影数据并存储至MySQL数据库，基于Flask搭建Web交互界面，利用Pyecharts将数据转化为直观的可视化图表。系统涵盖数据爬取、多维度分析、后台管理等核心模块，能清晰呈现电影评分、类型、制片国家等维度的数据特征，助力用户精准把握电影市场发展趋势与观众观影偏好。

4、核心代码

import requests
from lxml import etree
import re
import csv

# 基础URL和页数设置
base_url = 'https://www.douban.com/doulist/3936288/?start={}&sort=time&playable=0&sub_type='

total_pages = 10  # 总页数
data = []  # 用于存储所有电影数据

headers = {}


# 遍历每一页
for page in range(total_pages):
    start = page * 25
    url = base_url.format(start)
    response = requests.get(url, headers=headers)
    content = response.text
    tree = etree.HTML(content)

    # 影片名称
    titles = [title.strip() for title in tree.xpath('//div[@class="title"]/a/text()') if title.strip()]
    details = tree.xpath('//div[@class="abstract"]/text()')

    # 导演、主演、类型、地区、年份
    directors = [line.split('导演:')[1].strip() for line in details if '导演:' in line]
    actors = [line.split('主演:')[1].strip() for line in details if '主演:' in line]
    genres = [line.split('类型:')[1].strip() for line in details if '类型:' in line]
    countries = [line.split('制片国家/地区:')[1].strip() for line in details if '制片国家/地区:' in line]
    years = [line.split('年份:')[1].strip() for line in details if '年份:' in line]

    # 星级和评价人数
    stars = tree.xpath('//div[@class="rating"]/span[2]/text()')
    numbers = [int(re.search(r'\d+', person).group()) for person in tree.xpath('//div[@class="rating"]/span[3]/text()')]

    # 图片src和详情链接
    img_srcs = tree.xpath('//div[@class="post"]//img/@src')
    detail_links = tree.xpath('//div[@class="title"]//a/@href')

    print(titles,directors,actors,genres,countries,years,stars,numbers)


    # 合并当前页的数据
    for i in range(len(titles)):
        data.append([
            titles[i] if i < len(titles) else '',
            directors[i] if i < len(directors) else '',
            actors[i] if i < len(actors) else '',
            genres[i] if i < len(genres) else '',
            countries[i] if i < len(countries) else '',
            years[i] if i < len(years) else '',
            stars[i] if i < len(stars) else '',
            numbers[i] if i < len(numbers) else '',
            img_srcs[i] if i < len(img_srcs) else '',
            detail_links[i] if i < len(detail_links) else ''
        ])

# 保存数据到CSV文件
with open('movies.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    # 写入表头
    writer.writerow(
        ['Title', 'Director', 'Actor', 'Genre', 'Country', 'Year', 'Star', 'Number of Reviews', 'Image Source',
         'Detail Link']
    )
    # 写入所有数据
    writer.writerows(data)

print("数据已成功保存到 movies.csv")