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1、项目介绍
技术栈
以Python为核心开发语言，整合Vue前端、Flask后端框架，运用LSTM算法、双协同过滤推荐算法，搭配Echarts可视化、Scrapy爬虫框架及MySQL数据库完成系统搭建。
功能模块
- 主页
- 电影数据展示
- 电影数据分析
- 电影数据统计
- 电影词云图
- 电影年份类型评分分析
- 电影国家分析
- 情感预测
- 信息设置
- 用户登录
- 用户注册
- 数据采集页面
项目介绍
本项目是基于Python生态开发的豆瓣电影数据采集分析推荐系统，旨在解决电影市场信息过载、推荐不精准、影评价值未充分利用的痛点。系统采用Vue+Flask前后端架构，整合Scrapy爬虫、LSTM情感分析、双协同过滤推荐与Echarts可视化技术，搭建完整数据处理体系。通过爬虫抓取并存储豆瓣电影数据，利用LSTM解析影评情感倾向，结合算法实现个性化推荐，以可视化图表呈现数据，既能帮助用户高效找到契合偏好的电影，也为行业提供有价值的数据分析参考。
2、项目界面
（1）主页
左侧导航栏包含主页、电影库、数据分析、数据统计、词云分析等多个功能模块，可实现多维度的电影数据挖掘与分析。主页面展示评分最高的电影列表，每部影片附带基础信息，还可点击进入详情与影评分析页面，整体用于电影数据的可视化展示与深度分析。
（2）电影数据展示
左侧导航栏支持切换主页、数据分析、数据统计等功能模块。电影库支持关键词搜索，也可按影片类型、国家 / 地区进行筛选。电影库页面展示影片卡片，包含基础信息，点击可进入详情与影评分析页，整体用于影片的检索、筛选与信息查看。
（3）电影数据分析
左侧导航栏可切换至主页、电影库等其他功能模块。本页面通过折线图、面积图等可视化图表，呈现电影上映统计、优质电影发展趋势及各类型电影的上映情况，帮助用户直观把握电影市场的动态与类型分布。
（4）电影数据统计
左侧导航栏可切换到主页、电影库等其他功能模块。本页面通过柱状图、雷达图、饼图等多种可视化图表，展示不同国家 / 地区、不同电影类型的发片量排行与构成，帮助用户直观了解全球电影市场的区域与类型分布特征。
（5）电影词云图
左侧导航栏可切换至主页、电影库等其他功能模块。本页面通过生成电影相关的词云图，将高频关键词以可视化方式呈现，直观反映电影内容中的热门主题与核心元素，帮助用户快速把握电影文本信息的重点。
（6）电影年份类型评分分析
左侧导航栏可切换到主页、电影库等其他功能模块。本页面通过散点图形式，从年份、类型、评分三个维度展示电影数据，不同颜色代表不同类型，能直观呈现各类电影的评分随时间的变化趋势，助力用户分析评分与年份、类型的关联。
（7）电影国家分析
左侧导航栏可切换到主页、电影库等其他功能模块。本页面通过世界地图热力图展示不同国家的电影产出分布，搭配时间轴分析功能，能直观呈现电影产出的地域特征与时间演变趋势，帮助用户从时空维度把握全球电影市场格局。
（8）情感预测
左侧导航栏可切换到主页、电影库等其他功能模块。本页面支持输入电影评论，通过算法实时分析评论的情感倾向，并给出对应概率，帮助用户快速判断评论的正负向，可用于批量影评的情感趋势挖掘。
（9）信息设置
左侧导航栏可切换至主页、电影库等其他功能模块。本页面支持管理个人账户信息，包括上传头像、修改姓名、昵称、联系方式等资料，还可设置个人签名与住址，完成信息编辑后可保存修改或取消操作，是系统的个人信息管理入口。
（10）用户登录
页面分为左右两部分，左侧提供创建账户的入口，右侧为用户登录区域，支持输入账号密码、勾选 "记住我"，并设有 "忘记密码" 的辅助功能，验证通过后即可进入系统使用各类数据分析功能。
（11）用户注册
页面分为左右两部分，左侧提供返回已有账户登录的入口，右侧为创建账户区域，需填写昵称、用户名、密码等信息，并勾选同意服务条款后，即可完成注册，后续可登录系统使用各类数据分析功能。
（12）数据采集页面
通过爬虫采集外部平台的电影相关数据，并通过 Flask 后端接口处理情感分析等业务逻辑，为前端功能提供数据支撑。
3、项目说明
一、技术栈
本系统以Python为核心开发语言，整合Vue前端、Flask后端框架，运用LSTM算法、双协同过滤推荐算法，搭配Echarts可视化、Scrapy爬虫框架及MySQL数据库完成整体搭建，形成从数据采集到分析推荐的完整技术体系。
二、功能模块
- 主页：左侧导航栏涵盖全功能模块入口，主页面展示评分最高的电影列表及基础信息，支持点击进入影片详情与影评分析页面，实现电影数据可视化展示与深度挖掘。
- 电影数据展示：支持切换各类功能模块，电影库支持关键词搜索及影片类型、国家/地区筛选，以卡片形式展示影片基础信息，点击可查看详情与影评分析，满足影片检索、筛选与信息查看需求。
- 电影数据分析：通过折线图、面积图等可视化图表，呈现电影上映统计、优质电影发展趋势及各类型电影上映情况，直观展现电影市场动态与类型分布特征。
- 电影数据统计：借助柱状图、雷达图、饼图等图表，展示不同国家/地区、电影类型的发片量排行与构成，清晰呈现全球电影市场的区域和类型分布。
- 电影词云图：以词云形式可视化呈现电影相关高频关键词，直观反映电影内容的热门主题与核心元素，快速提炼文本信息重点。
- 电影年份类型评分分析：通过散点图从年份、类型、评分维度展示数据，不同颜色区分电影类型，清晰呈现各类电影评分随时间的变化趋势。
- 电影国家分析：利用世界地图热力图展示不同国家电影产出分布，结合时间轴分析功能，从时空维度展现全球电影市场格局及演变趋势。
- 情感预测：支持输入电影评论，通过算法实时分析评论情感倾向并给出对应概率，可用于批量影评的情感趋势挖掘。
- 信息设置：作为个人信息管理入口，支持上传头像、修改姓名、昵称、联系方式等资料，可设置个人签名与住址，支持保存或取消修改操作。
- 用户登录：页面分左右两部分，左侧提供注册入口，右侧支持账号密码登录，含"记住我"勾选及"忘记密码"功能，验证通过后可进入系统使用全部功能。
- 用户注册：页面分左右两部分，左侧提供登录入口，右侧需填写昵称、用户名、密码等信息，勾选同意服务条款后完成注册，注册后可登录系统。
- 数据采集页面：通过Scrapy爬虫采集外部平台电影数据，经Flask后端接口处理情感分析等逻辑，为前端所有功能提供数据支撑。
三、项目总结
本项目是基于Python生态开发的豆瓣电影数据采集分析推荐系统，聚焦解决电影市场信息过载、推荐不精准、影评价值未充分利用的行业痛点。系统依托Vue+Flask前后端架构，整合爬虫、算法分析、可视化技术，构建了完整的数据处理体系。既能够帮助普通用户高效找到符合自身偏好的电影，也能通过多维度的数据分析，为电影行业从业者提供有价值的市场参考，实现了数据价值的充分挖掘与应用。
4、核心代码
python
import json
import os
import random
import time
from flask import Flask, request, jsonify, send_from_directory
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from flask_marshmallow import Marshmallow
from sqlalchemy.sql import func
from api.alipayApi import payBp
from api.baiduApi import idocr
from api.movieApi import movieBp
from api.orderApi import orderBp
from base.code import ResponseCode
from base.core import JSONEncoder
from base.response import ResMsg
from api.testApi import bp
from api.userApi import userBp
import logging
from deeplearning.predict_lstm import sentimentalAnalysis_single
from models.movie import getWords
# Flask配置
from utils.smsutil import Sms
app = Flask(__name__)
app.register_blueprint(bp, url_prefix='/test')
# 注册用户相关的方法
app.register_blueprint(userBp, url_prefix='/user')
# 注册电影相关的方法
app.register_blueprint(movieBp, url_prefix='/movie')
app.register_blueprint(payBp, url_prefix='/alipay')
app.register_blueprint(orderBp, url_prefix='/order') # 订单接口
# 数据库配置信息
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+pymysql://root:123456@localhost/flask_douban_comment'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
# 前端返回的JSON用ASCII编码关闭，否则浏览器里面看到的文本会是乱码
app.config['JSON_AS_ASCII'] = False
# Flask必须的配置
app.config['SECRET_KEY'] = 'KJDFLSjfldskj'
UPLOAD_FOLDER="upload"
app.config['UPLOAD_FOLDER'] = UPLOAD_FOLDER
basedir = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
ALLOWED_EXTENSIONS = set(['txt','png','jpg','xls','JPG','PNG','gif','GIF'])
# 日志系统配置
# handler = logging.FileHandler('./error.log', encoding='UTF-8')
# logging_format = logging.Formatter(
# '%(asctime)s - %(levelname)s - %(filename)s - %(funcName)s - %(lineno)s - %(message)s')
# handler.setFormatter(logging_format)
# app.logger.addHandler(handler)
# 返回json格式转换 使用这个的话就不需要每次都写json返回了，简化代码
app.json_encoder = JSONEncoder
# SQLAlchemy 为ORM框架，即用来简化操作数据库的包，具体内容需要学习ORM相关知识
db = SQLAlchemy(app)
# Marshmallow 是用来封装返回SQLAlchemy 的返回结果的，通过这个包可以直接把数据转成JSON，从而返回给前端使用
ma = Marshmallow(app)
# 一个测试的方法，可以测试服务器是否启动了
@app.route('/test')
def test(): # put application's code here
res = ResMsg()
test_dict = dict(name="zhang", age=19)
res.update(data=test_dict, code=0)
# data = dict(code=ResponseCode.SUCCESS,
# msg=ResponseMessage.SUCCESS,
# data=test_dict)
return res.data
# return jsonify(res.data)
# 用来捕捉服务器运行过程中的500-内部错误，并给前端返回信息
@app.errorhandler(500)
def special_exception_handler(error):
app.logger.error(error)
return '请联系管理员', 500
#判断文件后缀
def allowed_file(filename):
return '.' in filename and filename.rsplit('.',1)[1] in ALLOWED_EXTENSIONS
@app.route('/file/upload', methods=['POST'], strict_slashes=False)
def api_upload():
res = ResMsg()
file_dir=os.path.join(basedir, app.config['UPLOAD_FOLDER'])
if not os.path.exists(file_dir):
os.makedirs(file_dir)
f = request.files['myfile']
if f and allowed_file(f.filename):
fname = f.filename
# fname = secure_filename(f.filename)
print(fname)
ext = fname.rsplit('.', 1)[1]
unix_time = int(time.time())
new_filename = str(unix_time)+'.'+ext
f.save(os.path.join(file_dir, new_filename))
res.update(data=new_filename, code=0)
return res.data
@app.route('/file/idocr', methods=['POST'], strict_slashes=False)
def api_id_ocr():
res = ResMsg()
file_dir=os.path.join(basedir, app.config['UPLOAD_FOLDER'])
if not os.path.exists(file_dir):
os.makedirs(file_dir)
f = request.files['myfile']
if f and allowed_file(f.filename):
fname = f.filename
# fname = secure_filename(f.filename) 有中文这个会有问题
# print(fname)
ext = fname.rsplit('.', 1)[1]
unix_time = int(time.time())
new_filename = str(unix_time)+'.'+ext
f.save(os.path.join(file_dir, new_filename))
current_path = os.path.dirname(__file__)
idno, name = idocr(current_path + '/upload/' + new_filename)
res.update(data=dict(idno=idno,pic=new_filename,name=name), code=0)
return res.data
@app.route('/file/download/<filename>/')
def api_download(filename):
# print('下载..' + filename)
return send_from_directory('upload', filename, as_attachment=False)
#阿里云短信接口
@app.route('/sms/sendSms', methods=['POST'])
def sendSms():
res = ResMsg()
phone = request.json['phone']
code = random.randint(100000, 999999)
response = json.loads(Sms().sendCode(phone, code))
if response['Code'] == "OK":
res.update(msg="发送成功", code=0, data=code)
else:
res.update(msg="发送失败", code=-1)
return res.data
# 深度学习情感分析接口
@app.route('/deeplearning/senti_single', methods=['POST'])
def senti_single():
res = ResMsg()
data = request.json['data']
datas = [data]
print(datas)
result = sentimentalAnalysis_single(datas)
res.update(msg="成功", code=0, data=result)
return res.data
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True,host='0.0.0.0',port=8080)5、源码获取方式
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