整個系統(tǒng)包括兩大部分，如需要完整源碼，可私信博主
一部分是使用python構(gòu)建的爬蟲，可爬取豆瓣電影數(shù)據(jù)并將爬取的數(shù)據(jù)存儲在csv中，同時寫入MySQL數(shù)據(jù)庫。第二部分是針對爬取的數(shù)據(jù)進(jìn)行多維數(shù)據(jù)清晰和分析，采用Flask框架進(jìn)行前端的可視化呈現(xiàn)。
爬蟲部分的基本原理：
豆瓣電影信息的url格式為：https://movie.douban.com/subject/id。例如：https://movie.douban.com/subject/26683290/
豆瓣是從2005年創(chuàng)辦的，2005年以前的電影信息id很可能是最早的id。
搜索1999，得到一個1998年的電影。https://movie.douban.com/subject/1303954/。 id編號是七位的數(shù)字：1303954。搜索2016，得到最新的電影。https://movie.douban.com/subject/26928204/。 id編號是八位的數(shù)字：26928204。
由此猜測，目前(2016年)豆瓣電影的id大致是1300000到27000000。
由于反爬蟲的設(shè)計，id是不連續(xù)的。為了提高命中率，需要對id的分布規(guī)律進(jìn)行分析。
根據(jù)關(guān)鍵詞種子，遍歷搜索結(jié)果
豆瓣電影提供了搜索接口。通過關(guān)鍵詞搜索得到相關(guān)記錄的鏈接。
比如按年份獲取，關(guān)鍵詞可為：2005,2006，…2016。
比如分分類獲取，關(guān)鍵詞可為：動作，冒險，愛情，記錄…。
基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲的電影數(shù)據(jù)可視化分析系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)綜述
一、引言
隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)爬蟲和數(shù)據(jù)可視化技術(shù)已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的重要工具。在電影行業(yè)，通過爬取電影網(wǎng)站的數(shù)據(jù)，并結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分析，可以實現(xiàn)多維度的電影信息可視化，為觀眾、制片方和發(fā)行方提供有價值的參考信息。本文旨在綜述基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲的電影數(shù)據(jù)可視化分析系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)過程，重點介紹如何使用Python實現(xiàn)爬蟲，采用機器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，并通過Flask框架和VUE技術(shù)實現(xiàn)前端可視化。
二、網(wǎng)絡(luò)爬蟲的設(shè)計與實現(xiàn)
網(wǎng)絡(luò)爬蟲是一種自動化程序，能夠模擬人類瀏覽網(wǎng)頁的行為，自動抓取網(wǎng)頁上的數(shù)據(jù)。在本系統(tǒng)中，我們采用Python語言編寫爬蟲程序，利用requests庫發(fā)送HTTP請求，獲取豆瓣電影網(wǎng)站的數(shù)據(jù)。為了提高爬蟲的效率和穩(wěn)定性，我們采用了多線程、異步IO等技術(shù)，并設(shè)置了合理的請求間隔和重試機制，以避免對目標(biāo)網(wǎng)站造成過大的訪問壓力。
在爬蟲的設(shè)計過程中，我們還需要考慮數(shù)據(jù)的清洗和預(yù)處理。由于網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的格式和結(jié)構(gòu)復(fù)雜多樣，我們需要通過正則表達(dá)式、XPath等技術(shù)提取出有用的信息，并進(jìn)行去重、去噪、格式化等操作，以便后續(xù)的數(shù)據(jù)分析。
三、基于機器學(xué)習(xí)算法的數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析是電影數(shù)據(jù)可視化分析系統(tǒng)的核心環(huán)節(jié)。在本系統(tǒng)中，我們采用機器學(xué)習(xí)算法對爬取到的電影數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。具體來說，我們可以利用文本挖掘技術(shù)提取電影標(biāo)題、簡介、評論等文本信息中的關(guān)鍵詞和主題，通過聚類算法將相似的電影進(jìn)行分組；同時，我們還可以利用分類算法預(yù)測電影的類型、風(fēng)格等屬性；此外，我們還可以利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)電影之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，如導(dǎo)演與演員的合作關(guān)系、類型相似的電影等。
四、基于Flask框架和VUE技術(shù)的前端可視化
前端可視化是將數(shù)據(jù)分析結(jié)果以直觀、易懂的方式呈現(xiàn)給用戶的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在本系統(tǒng)中，我們采用Flask框架和VUE技術(shù)實現(xiàn)前端可視化。Flask是一個輕量級的Web框架，能夠快速構(gòu)建Web應(yīng)用程序；VUE則是一個流行的前端框架，具有豐富的組件庫和靈活的數(shù)據(jù)綁定機制，能夠?qū)崿F(xiàn)復(fù)雜的前端交互效果。
通過Flask框架，我們搭建了一個Web服務(wù)器，用于處理前端發(fā)送的請求，并返回相應(yīng)的數(shù)據(jù)或頁面。在前端，我們使用VUE框架構(gòu)建用戶界面，并通過Ajax等技術(shù)與后端進(jìn)行通信，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的動態(tài)加載和展示。我們利用圖表庫（如ECharts）將數(shù)據(jù)分析結(jié)果以圖表的形式展示給用戶，如柱狀圖、餅圖、散點圖等，使用戶能夠直觀地了解電影數(shù)據(jù)的分布情況和關(guān)聯(lián)關(guān)系。
五、結(jié)論與展望
本文綜述了基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲的電影數(shù)據(jù)可視化分析系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)過程。通過Python實現(xiàn)爬蟲，采用機器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，以及利用Flask框架和VUE技術(shù)實現(xiàn)前端可視化，我們構(gòu)建了一個功能強大、易于使用的電影數(shù)據(jù)可視化分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠為觀眾提供豐富的電影信息，為制片方和發(fā)行方提供市場分析和決策支持。
未來，我們可以進(jìn)一步優(yōu)化爬蟲算法，提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性；同時，我們可以探索更多的機器學(xué)習(xí)算法和可視化技術(shù)，以實現(xiàn)對電影數(shù)據(jù)的更深入分析和更豐富的展示方式。此外，我們還可以考慮將系統(tǒng)與其他數(shù)據(jù)源進(jìn)行整合，以獲取更全面的電影信息，為用戶提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。
效果展示：
爬取后的電影信息數(shù)據(jù)
前端可視化呈現(xiàn)效果
部分源碼：
SQL部分
drop database if exists douban;
create database douban default charset utf8mb4;
use douban;
drop table if exists movie;
create table movie (
`douban_id` varchar(16) not null primary key comment '豆瓣的標(biāo)記id當(dāng)主鍵,順便用來去重',
`title` varchar(1024) not null default '' comment '標(biāo)題',
`directors` text comment '導(dǎo)演',
`scriptwriters` text comment '編劇',
`actors` text comment '演員',
`types` text comment '類別',
`release_region` text comment '上映地區(qū)',
`release_date` text comment '上映日期',
`alias` text comment '別名',
`languages` text comment '語言',
`duration` text comment '播放時長',
`score` text comment '評分',
`description` text comment '描述',
`tags` text comment '標(biāo)簽',
`create_at` timestamp not null default current_timestamp
) engine=innodb default charset=utf8mb4;
/* type說明：
1表示劇照，
2表示海報，
3表示壁紙
完整的圖片url為:
https://movie.douban.com/photos/photo/photo_id
example:
https://movie.douban.com/photos/photo/2285200316/
*/
drop table if exists photo;
create table photo (
`id` int not null auto_increment,
`douban_id` varchar(16),
`type` tinyint,
`photo_id` varchar(16),
primary key(`id`)
) charset=utf8;
爬蟲主程序：
# coding=utf-8
import random
import requests
import configparser
import constants
from login import CookiesHelper
from page_parser import MovieParser
from utils import Utils
from storage import DbHelper
def init():
config = configparser.ConfigParser()
config.read('config.ini')
user = config['douban']['user'],
password = config['douban']['password']
cookie_helper = CookiesHelper.CookiesHelper(
user,
password
)
cookies = cookie_helper.get_cookies()
print(cookies)
# 讀取抓取配置
start_id = int(config['common']['start_id'])
end_id = int(config['common']['end_id'])
# 讀取配置文件信息
user = config['douban']['user'],
password = config['douban']['password']
return cookies, start_id, end_id, user, password
def run():
cookies, start_id, end_id, user, password = init()
# 獲取模擬登錄后的cookies
cookie_helper = CookiesHelper.CookiesHelper(
user,
password
)
cookies = cookie_helper.get_cookies()
print(cookies)
# 實例化爬蟲類和數(shù)據(jù)庫連接工具類
movie_parser = MovieParser.MovieParser()
db_helper = DbHelper.DbHelper()
# 通過ID進(jìn)行遍歷
for i in range(start_id, end_id):
headers = {'User-Agent': random.choice(constants.USER_AGENT)}
# 獲取豆瓣頁面(API)數(shù)據(jù)
r = requests.get(
constants.URL_PREFIX + str(i),
headers=headers,
cookies=cookies
)
r.encoding = 'utf-8'
# 提示當(dāng)前到達(dá)的id(log)
print('id: ' + str(i))
# 提取豆瓣數(shù)據(jù)
movie_parser.set_html_doc(r.text)
movie = movie_parser.extract_movie_info()
# 如果獲取的數(shù)據(jù)為空，延時以減輕對目標(biāo)服務(wù)器的壓力,并跳過。
if not movie:
Utils.Utils.delay(constants.DELAY_MIN_SECOND, constants.DELAY_MAX_SECOND)
continue
# 豆瓣數(shù)據(jù)有效，寫入數(shù)據(jù)庫
movie['douban_id'] = str(i)
if movie:
db_helper.insert_movie(movie)
Utils.Utils.delay(constants.DELAY_MIN_SECOND, constants.DELAY_MAX_SECOND)
# 釋放資源
db_helper.close_db()
if __name__ == '__main__':
print("開始抓取\n")
init()
run()
