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