基于python+django+vue的电影数据分析及可视化系统

作者:计算机学姐
开发技术:SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等,“文末源码”

专栏推荐:前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、Vue项目源码、SSM项目源码

精品专栏:Java精选实战项目源码、Python精选实战项目源码

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系统展示

【2025最新】基于python+django+vue+MySQL的电影数据分析及可视化系统,前后端分离。

  • 开发语言:python
  • 数据库:MySQL
  • 技术:python、django、vue
  • 工具:IDEA/Ecilpse、Navicat、Maven

后台界面

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前台界面

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摘要

  本项目开发了一个基于Python、Django后端与Vue.js前端的电影数据分析及可视化系统。该系统集成了电影数据的爬取、清洗、存储、分析及可视化功能,为用户提供电影票房趋势、观众偏好、题材热度等多维度分析。通过直观的数据图表展示,帮助电影行业从业者更好地了解市场动态,优化决策过程。

研究意义

  随着电影产业的快速发展,海量电影数据亟待深入挖掘与分析。本项目的研究意义在于,通过构建高效的数据分析及可视化系统,为电影制作、发行、宣传等各个环节提供科学依据。这不仅有助于提升电影质量,还能促进电影市场的健康发展,满足观众日益增长的多元化需求。

研究目的

  本项目旨在设计并实现一个功能完善、操作便捷的电影数据分析及可视化系统。具体研究目的包括:1) 开发自动化的电影数据爬取与清洗流程,确保数据的时效性与准确性;2) 构建数据分析模型,深入挖掘电影市场的内在规律;3) 利用Vue.js实现数据可视化,使分析结果直观易懂;4) 提供用户友好的界面,便于电影行业从业者快速上手并使用系统。

文档目录

1.绪论
  1.1 研究背景
  1.2 研究意义
  1.3 研究现状
  1.4 研究内容
2.相关技术
  2.1 Python语言
  2.2 B/S架构
  2.3 MySQL数据库
  2.4 Django框架
  2.5 Vue框架
3.系统分析
  3.1 系统可行性分析
    3.1.1 技术可行性分析
    3.1.2 经济可行性分析
    3.1.3 操作可行性分析
  3.2 系统性能分析
    3.2.1 易用性指标
    3.2.2 可扩展性指标
    3.2.3 健壮性指标
    3.2.4 安全性指标
  3.3 系统流程分析
    3.3.1 操作流程分析
    3.3.2 登录流程分析
    3.3.3 信息添加流程分析
    3.3.4 信息删除流程分析
  3.4 系统功能分析
4.系统设计
  4.1 系统概要设计
  4.2 系统功能结构设计
  4.3 数据库设计
    4.3.1 数据库E-R图设计
    4.3.2 数据库表结构设计
5.系统实现
  5.1 前台功能实现
  5.2 后台功能实现
6.系统测试
  6.1 测试目的及方法
  6.2 系统功能测试
    6.2.1 登录功能测试
    6.2.2 添加功能测试
    6.2.3 删除功能测试
  6.3 测试结果分析

代码

<template>  <div>  <h1>电影列表</h1>  <ul>  <li v-for="movie in movies" :key="movie.id">  {{ movie.title }} - {{ movie.director }} ({{ movie.release_year }})  </li>  </ul>  </div>  
</template>  <script>  
import axios from 'axios';  export default {  data() {  return {  movies: []  };  },  created() {  this.fetchMovies();  },  methods: {  fetchMovies() {  axios.get('http://localhost:8000/api/movies/')  .then(response => {  this.movies = response.data;  })  .catch(error => {  console.error("Failed to fetch movies:", error);  });  }  }  
};  
</script>

总结

  本项目成功地将Python、Django与Vue.js技术应用于电影数据分析及可视化领域,实现了从数据收集到分析展示的完整流程。系统不仅提高了电影数据分析的效率和精度,还通过丰富的可视化图表为用户提供了直观的决策支持。未来,随着技术的不断进步和数据的持续积累,该系统有望进一步拓展功能,为电影产业的繁荣发展贡献力量。

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