博主介绍：✌全网粉丝50W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战8年之久，选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌
> 🍅想要获取完整文章或者源码，或者代做，拉到文章底部即可与我联系了。🍅

点击查看作者主页，了解更多项目！

🍅感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业 。🍅

1、毕业设计：2026年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）✅

2、大数据毕业设计：2026年选题大全 深度学习 python语言 JAVA语言 hadoop和spark（建议收藏）✅

1、项目介绍

技术栈
依托Flask框架搭建系统架构，搭配MySQL数据库实现数据持久化存储，采用requests爬虫技术采集电影票房数据，结合Echarts可视化工具完成数据的图表化展示。

功能模块

• 数据采集
• 用户注册登录
• 电影数据可视化展示
• 账号管理
• 信息管理

项目介绍
本项目是一款围绕电影票房数据打造的可视化分析系统，核心通过requests爬虫技术从艺恩电影票房网站抓取票房相关数据，经处理后存入MySQL数据库实现持久化存储。系统基于Flask框架搭建整体架构，结合Echarts可视化工具将票房数据转化为多种直观的图表形式。系统分为前台操作与后台管理两大板块，前台支持用户注册登录，可查看不同年份、档期电影的票房、场次、人次等多维度数据；后台主要负责账号管理及电影数据的增删改查等维护工作，帮助用户高效、直观地分析电影市场整体表现。

2、项目界面

（1）选择不同年份、不同档期、不同电影进行分析
支持选择不同年份、档期与代表性电影，通过搜索触发数据展示，以折线面积图等形式呈现对应电影的相关数据变化，同时还具备退出登录与后台管理的功能，可辅助用户完成多维度的电影数据对比与分析。

（2）选择不同年份、不同档期、不同电影进行分析
可支持选择不同年份、档期与电影进行分析，能以折线面积图、柱状图、环形图等多种可视化形式，呈现累计票房、当前场次、当前人次及各类占比等多维度数据，辅助用户直观对比和分析电影市场表现。

（3）选择不同年份、不同档期、不同电影进行分析
支持选择不同年份、档期与电影进行分析，可通过环形图呈现相关占比，还能以堆叠条形图展示不同影片在各线城市的场次、人次等票房地域分布情况，助力用户从地域维度直观对比分析电影市场表现。

（4）选择不同年份、不同档期、不同电影进行分析
支持选择不同年份、档期与代表性电影进行分析，可通过搜索触发数据展示，以多层折线面积图的形式呈现对应档期电影的票房、场次、人次等数据的时间变化趋势，同时还具备退出登录与后台管理的功能，能辅助用户完成多维度的电影数据动态分析。

（5）选择不同年份、不同档期、不同电影进行分析
选择不同年份、档期与代表性电影进行分析，可通过搜索触发数据展示，以多层折线面积图呈现对应档期电影的票房、场次、人次等数据随时间的变化趋势，同时具备退出登录与后台管理功能，能辅助用户完成多维度的电影数据动态分析。

（6）注册登录
支持新用户注册，提供登录账号输入框、密码输入框与再次输入密码的验证输入框，完成信息填写后可通过注册按钮提交信息，后续可通过登录入口进入系统，使用电影数据可视化分析的相关功能。

（7）后台管理
可展示系统内的用户账号相关信息列表，支持通过用户名进行搜索，还能对用户执行创建、删除等操作，同时也可切换到其他后台管理模块，对电影相关数据进行维护与管理。

（8）数据采集
通过 Python 脚本按指定日期范围，批量获取每日电影票房、场次、人次等相关数据，同时支持获取不同城市级别对应的电影数据，采集到的数据会被整理并批量存入数据库，为后续的可视化分析提供数据支撑。

3、项目说明

一、技术栈
本项目依托Flask框架搭建系统整体架构，搭配MySQL数据库完成电影票房数据的持久化存储；采用requests爬虫技术定向采集艺恩电影票房网站的相关数据，结合Echarts可视化工具将结构化数据转化为折线面积图、柱状图等多种直观的图表形式展示。

二、功能模块详细介绍

• 数据采集：通过Python脚本按指定日期范围批量抓取每日电影票房、场次、人次等数据，同时支持获取不同城市级别对应的电影数据，采集完成后将数据整理并批量存入数据库，为可视化分析提供完整的数据支撑。
• 用户注册登录：支持新用户完成账号注册，提供账号、密码及密码验证输入框，填写信息后可提交注册，注册完成后用户可通过登录入口验证身份，进而使用系统的电影数据可视化分析功能。
• 电影数据可视化展示：支持选择不同年份、档期与电影开展多维度分析，通过搜索触发数据展示，以折线面积图、柱状图、环形图、堆叠条形图等形式，呈现票房、场次、人次、地域分布等数据，辅助用户直观分析电影市场表现。
• 账号管理：作为后台核心功能之一，可展示系统内用户账号信息列表，支持按用户名搜索账号，同时能对用户账号执行创建、删除等操作，实现对系统用户账号的全流程管控。
• 信息管理：隶属于后台管理模块，可切换至对应功能入口，对电影相关的票房、场次、人次等数据进行增删改查操作，保障系统内电影数据的准确性与时效性。

三、项目总结
本电影票房数据可视化分析系统聚焦电影票房数据的采集与分析，基于Flask框架搭建前后台一体化架构，通过requests爬虫从艺恩电影票房网站采集数据并存储至MySQL数据库，借助Echarts将数据转化为多类型可视化图表。系统前台支持用户注册登录后，按年份、档期、电影等维度查看分析票房数据；后台可完成账号管理与电影数据维护工作。该系统解决了电影票房数据分散、分析维度单一、展示形式不直观的问题，帮助用户高效、全面地分析电影市场整体表现，为相关决策提供数据支撑。

4、核心代码

import datetime
import requests
from service.mysql_util import MySQLConnPool

DB = MySQLConnPool()
DB.connect()



def getMovie_BoxOffice_Day_Chart(date):
    """
    影片票房地域分布
    :param date: 日期
    :return:
    """
    data = {
        'r': '0.6690016180153391',
        'datetype': 'Day',
        'date': date,
        'sdate': date,
        'edate': date,
        'bserviceprice': '1',
    }

    response = requests.post('https://ys.endata.cn/enlib-api/api/movie/getMovie_BoxOffice_Day_Chart.do',
                             headers=headers, data=data).json()

    table1s = response['data']['table1']
    results = []
    for table in table1s:
        result = {
            'CityLevel': table['CityLevel'],  # 城市区分
            "thedate": date,  # 日期
            "MovieID": table['MovieID'],  # 电影ID
            "MovieName": table['MovieName'],  # 电影名称
            "BoxOffice": table['BoxOffice'],  # 当前票房
            "ShowCount": table['ShowCount'],  # 当前场次
            "AudienceCount": table['AudienceCount'],  # 当前人次
            "hjBoxOffice": table['hjBoxOffice'],  # 黄金场票房
            "hjShowCount": table['hjShowCount'],  # 黄金场场次
            "hjAudienceCount": table['hjAudienceCount'],  # 黄金场人次
        }
        print(result)
        results.append(result)
    DB.insert(table='movie_area', data=results, is_bulk=True)


def getMovie_BoxOffice_Day_List(date):
    """
    票房详情数据
    :param date: 日期
    :return:
    """
    data = {
        'r': '0.6690016180153391',
        'datetype': 'Day',
        'date': date,
        'sdate': date,
        'edate': date,
        'bserviceprice': '1',
        'columnslist': 
        'pageindex': '1',
        'pagesize': '200',
        'order': '103',
        'ordertype': 'desc',
    }

    response = requests.post('https://ys.endata.cn/enlib-api/api/movie/getMovie_BoxOffice_Day_List.do', headers=headers,
                             data=data).json()
    table1s = response['data']['table1']
    result1s = []
    for table in table1s:
        result = {
            "thedate": date,
            "Irank": table["Irank"],  # 排名
            "MovieID": table["MovieID"],  # 电影ID
            "MovieName": table["MovieName"],  # 电影名称
            "BoxOffice": table["BoxOffice"],  # 当前票房
            "TotalBoxOffice": table["TotalBoxOffice"],  # 累计票房
            "TotalShowCount": table["TotalShowCount"],  # 累计场次
            "TotalAudienceCount": table["TotalAudienceCount"],  # 累计人次
            "ShowDay": table["ShowDay"],  # 天数
            "BoxOfficePercent": table["BoxOfficePercent"],  # 票房占比
            "ShowCount": table["ShowCount"],  # 当前场次
            "AudienceCount": table["AudienceCount"],  # 当前人次
            "AudienceCountPercent": table["AudienceCountPercent"],  # 人次占比
            "ReleaseDay": table["ReleaseDay"],  # 累计上映天数
            "AvgShowAudienceCount": table["AvgShowAudienceCount"],  # 场均人次
            "AvgShowBoxOffice": table["AvgShowBoxOffice"],  # 场均收入
            "ReleaseDate": table["ReleaseDate"],  # 上映日期
            "HjBoxOffice": table["HjBoxOffice"],  # 黄金场票房
            "HjShowCount": table["HjShowCount"],  # 黄金场场次
            "HjAudienceCount": table["HjAudienceCount"],  # 黄金场人次
            "HjOfferSeat": table["HjOfferSeat"],  # 黄金场排座
            "AvgHjAudienceCount": table["AvgHjAudienceCount"],  # 黄金场场均人次
            "BoxOfficeMoM": table["BoxOfficeMoM"],  # 票房环比
            "ShowCountMoM": table["ShowCountMoM"],  # 场次环比
            "AudienceCountMoM": table["AudienceCountMoM"],  # 人次环比
            "ShowCountPercent": table["ShowCountPercent"],  # 场次占比
            "SwBoxOffice": table["SwBoxOffice"],  # 上午场票房
            "SwShowCount": table["SwShowCount"],  # 上午场场次
            "SwAudienceCount": table["SwAudienceCount"],  # 上午场人次
            "XwBoxOffice": table["XwBoxOffice"],  # 下午场票房
            "XwShowCount": table["XwShowCount"],  # 下午场场次
            "XwAudienceCount": table["XwAudienceCount"],  # 下午场人次
            "JyBoxOffice": table["JyBoxOffice"],  # 加映场票房
            "JyShowCount": table["JyShowCount"],  # 加映场场次
            "JyAudienceCount": table["JyAudienceCount"],  # 加映场人次
            "Attendance": table["Attendance"],  # 上座率
            "HjBoxOfficePercent": table["HjBoxOfficePercent"],  # 黄金场票房占比
            "HjShowCountPercent": table["HjShowCountPercent"],  # 黄金场场次占比
            "HjAudienceCountPercent": table["HjAudienceCountPercent"],  # 黄金场人次占比
            "HjAttendance": table["HjAttendance"],  # 黄金场上座率
            "BoxOfficePercentNation": table["BoxOfficePercentNation"],  # 票房占全国比
            "OfferSeat": table["OfferSeat"],  # 当前排座
            "OfferSeatPercent": table["OfferSeatPercent"],  # 排座占比
        }

        print(result)
        result1s.append(result)
    DB.insert(table='movie_box_office', data=result1s, is_bulk=True)


if __name__ == '__main__':

    time_1 = datetime.date(2023, 12, 1)  # 指定结束日期
    time_2 = datetime.date(2023, 1, 1)  # 指定起始日期
    n = (time_1 - time_2).days + 1
    for d in range(n):
        yesterday = (time_1 - datetime.timedelta(days=d)).strftime('%Y-%m-%d')
        print(yesterday)
        getMovie_BoxOffice_Day_Chart(yesterday)
        getMovie_BoxOffice_Day_List(yesterday)

5、源码获取方式

biyesheji0005  或  biyesheji0001   绿泡泡

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦🍅

感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻