基于Python+Flask+MySQL+HTML的爬取豆瓣电影top-250数据并进行可视化的数据可视化平台和数据预测
时间: 2025-03-23 10:16:29 浏览: 45
### 构建基于Python Flask MySQL HTML的豆瓣电影Top-250数据爬取与可视化Web应用
#### 数据采集部分
为了完成数据采集，可以采用`requests`库发送HTTP请求，并通过`BeautifulSoup`解析HTML页面结构。具体来说，可以从豆瓣电影Top-250首页抓取基本信息（如名称、评分等），并通过进一步访问每部电影详情页来获取更详细的属性。
以下是基本的数据采集流程代码示例：
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
def fetch_movie_data(url):
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
movies = []
for item in soup.select('div.item'):
title = item.find('span', class_='title').get_text()
rating = float(item.find('span', class_='rating_num').get_text())
link = item.a['href']
detail_response = requests.get(link, headers=headers)
detail_soup = BeautifulSoup(detail_response.text, 'html.parser')
director = detail_soup.find('a', rel='v:directedBy').get_text() if detail_soup.find('a', rel='v:directedBy') else ''
year = int(re.search(r'(\d{4})', detail_soup.find('span', property="v:initialReleaseDate").get_text()).group(1))
movie_info = {
'title': title,
'rating': rating,
'director': director,
'year': year,
'link': link
}
movies.append(movie_info)
return movies
```
上述代码实现了从豆瓣Top-250页面提取电影标题、评分以及导演和年份等信息[^1]。
---
#### 数据存储部分
将收集到的数据保存至MySQL数据库中以便后续查询和分析。可以通过SQLAlchemy简化ORM操作过程。
安装依赖包：
```bash
pip install sqlalchemy pymysql
```
定义模型类并与表映射关联：
```python
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
db = SQLAlchemy()
class Movie(db.Model):
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
title = db.Column(db.String(255), nullable=False)
rating = db.Column(db.Float, nullable=False)
director = db.Column(db.String(255), nullable=True)
year = db.Column(db.Integer, nullable=False)
link = db.Column(db.Text, nullable=False)
def __repr__(self):
return f'<Movie {self.title}>'
```
初始化数据库连接配置：
```python
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+pymysql://username:password@localhost/db_name'
db.init_app(app)
with app.app_context():
db.create_all()
```
批量插入数据方法：
```python
movies = fetch_movie_data('https://movie.douban.com/top250')
for movie in movies:
new_movie = Movie(
title=movie['title'],
rating=movie['rating'],
director=movie['director'],
year=movie['year'],
link=movie['link']
)
db.session.add(new_movie)
db.session.commit()
```
以上步骤完成了数据持久化工作[^3]。
---
#### Web界面开发
使用Flask框架搭建前端交互环境，结合HTML模板渲染动态内容。同时引入PyECharts生成图表组件嵌入页面之中。
安装所需工具链：
```bash
pip install pyecharts flask-bootstrap
```
编写路由逻辑处理函数：
```python
@app.route('/')
def index():
movies = Movie.query.all()
ratings = [m.rating for m in movies]
years = [m.year for m in movies]
bar_chart = (
Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="800px", height="400px"))
.add_xaxis(list(set(years)))
.add_yaxis("数量统计", [years.count(y) for y in set(years)])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="年度影片分布"))
)
pie_chart = (
Pie(init_opts=opts.InitOpts(width="800px", height="400px"))
.add("", [(str(m.rating), 1) for m in movies])
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
)
return render_template('index.html', bar_chart=bar_chart.render_embed(), pie_chart=pie_chart.render_embed())
```
创建视图文件`templates/index.html`布局样式：
```html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>豆瓣Top250数据分析</title>
{{ include_pyecharts_js }}
</head>
<body>
<h1>豆瓣Top250电影数据概览</h1>
<!-- 条形图 -->
<div>{{ bar_chart | safe }}</div>
<!-- 饼状图 -->
<div>{{ pie_chart | safe }}</div>
</body>
</html>
```
这样便能直观展现各类维度下的趋势变化情况[^4]。
---
#### 数据预测模块
针对历史记录中的数值型字段尝试建立回归模型或者时间序列算法来进行未来可能走向推测；而对于分类标签则可选用决策树之类的监督学习手段加以辅助判断。
例如利用Scikit-Learn训练线性拟合关系：
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = [[m.year] for m in movies[:20]] # 取前若干样本作为特征输入
y = [m.rating for m in movies[:20]]
model = LinearRegression().fit(X, y)
predicted_rating = model.predict([[2025]]) # 对指定年份做出估值猜测
print(f"预计2025年的平均评分为:{predicted_rating}")
```
此处仅为简单示范说明思路而已，在实际应用场景下还需考虑更多因素影响权重分配等问题[^2]。
---
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### SQL Server Compact Edition (SQL CE)
SQL Server Compact Edition（简称SQL CE）是微软公司提供的一个嵌入式数据库解决方案，它支持多种平台和编程语言。SQL CE适合用于资源受限的环境，如小型应用程序、移动设备以及不需要完整数据库服务器功能的场合。
SQL CE具备如下特点：
- **轻量级**: 轻便易用，对系统资源占用较小。
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- **兼容性**: 支持标准的SQL语法，并且在一定程度上与SQL Server数据库系统兼容。
- **编程接口**: 提供了丰富的API供开发者进行数据库操作，支持.NET Framework和本机代码。
### 样例代码的知识点
“Evc Sql CE 程序样例代码”这部分信息表明，存在一些示例代码，这些代码可以指导开发者如何使用SQL CE进行数据库操作。样例代码一般会涵盖以下几个方面：
1. **数据库连接**: 如何创建和管理到SQL CE数据库的连接。
2. **数据操作**: 包括数据的增删改查（CRUD）操作，这些是数据库操作中最基本的元素。
3. **事务处理**: 如何在SQL CE中使用事务，保证数据的一致性和完整性。
4. **数据表操作**: 如何创建、删除数据表，以及修改表结构。
5. **数据查询**: 利用SQL语句查询数据，包括使用 SELECT、JOIN等语句。
6. **数据同步**: 如果涉及到移动应用场景，可能需要了解如何与远程服务器进行数据同步。
7. **异常处理**: 在数据库操作中如何处理可能发生的错误和异常。
### 标签中的知识点
标签“Evc Sql CE 程序样例代码”与标题内容基本一致，强调了这部分内容是关于使用SQL CE的示例代码。标签通常用于标记和分类信息，方便在搜索引擎或者数据库中检索和识别特定内容。在实际应用中，开发者可以根据这样的标签快速找到相关的样例代码，以便于学习和参考。
### 总结
根据标题、描述和标签，我们可以确定这篇内容是关于SQL Server Compact Edition的程序样例代码。由于缺乏具体的代码文件名列表，无法详细分析每个文件的内容。不过，上述内容已经概述了SQL CE的关键特性，以及开发者在参考样例代码时可能关注的知识点。
对于希望利用SQL CE进行数据库开发的程序员来说，样例代码是一个宝贵的资源，可以帮助他们快速理解和掌握如何在实际应用中运用该数据库技术。同时，理解SQL CE的特性、优势以及编程接口，将有助于开发者设计出更加高效、稳定的嵌入式数据库解决方案。
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- 高级例子中还可能包含对GEF扩展点的使用，以实现更高级的定制功能，如自定义图形节点的外观、样式以及编辑行为。
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