基于Python的电影数据爬取与可视化分析--毕设附源码30599

原创于 2025-12-20 06:45:00 发布 · 348 阅读

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#python #课程设计 #信息可视化 #django #flask #pycharm

摘要

随着互联网的快速发展，电影行业的信息化程度不断提高，用户对电影数据的需求日益增加。本文提出了一种基于Python的电影数据爬取与可视化分析系统，旨在为用户提供全面、便捷的电影信息获取和分析服务。系统主要包括两个核心模块：数据爬取和数据可视化。

在数据爬取方面，利用Python的爬虫框架，系统自动抓取多个电影数据库和电影网站的相关数据，包括电影名称、类型、评分、评论、播放记录等信息。通过设计灵活的爬虫策略，确保数据的准确性和完整性，同时实现定期更新，保持数据的新鲜度。

在数据可视化方面，采用Matplotlib和Seaborn等可视化工具，将爬取到的电影数据进行分析和展示。通过图表用户可以直观地查看电影的趋势、评分分布和观影习惯等，帮助用户更好地进行观影决策和市场分析。

此外，系统还提供了用户管理和电影推荐功能，允许观影用户注册、登录，并根据其观影历史和偏好进行个性化推荐。管理员可以管理电影信息、播放记录和用户反馈，确保系统的高效运行。

通过本系统的实现，用户能够快速获取丰富的电影数据，进行深度分析，提升观影体验。同时，系统为电影行业的数据分析和市场研究提供了有力的工具，具有良好的应用前景。

关键词：电影数据；Python语言；电影行业；数据可视化

Abstract

With the rapid development of the Internet, the informatization level of the film industry is constantly improving, and the demand of users for film data is increasing. This article proposes a Python based movie data crawling and visualization analysis system, aimed at providing users with comprehensive and convenient movie information acquisition and analysis services. The system mainly includes two core modules: data crawling and data visualization.

In terms of data crawling, using Python's crawling framework, the system automatically crawls relevant data from multiple movie databases and movie websites, including movie names, genres, ratings, comments, playback records, and other information. By designing flexible crawling strategies, ensure the accuracy and completeness of data, while implementing regular updates to maintain the freshness of the data.

In terms of data visualization, visualization tools such as Matplotlib and Seaborn are used to analyze and display the crawled movie data. Through charts, users can intuitively view the trends, rating distribution, and viewing habits of movies, helping them make better viewing decisions and market analysis.

In addition, the system also provides user management and movie recommendation functions, allowing movie viewers to register, log in, and make personalized recommendations based on their movie viewing history and preferences. Administrators can manage movie information, playback history, and user feedback to ensure efficient system operation.

Through the implementation of this system, users can quickly access rich movie data, conduct in-depth analysis, and enhance their viewing experience. At the same time, the system provides powerful tools for data analysis and market research in the film industry, with good application prospects.

Keywords:A tourism recommendation system based on big data; Python language; Django Framework

1绪论

1.1 研究背景和意义

在当今信息化社会，数据的价值越来越被广泛认可，特别是在娱乐行业，用户对电影内容和相关信息的需求日益增长。随着互联网的快速发展，用户能够通过各种在线平台轻松获取到大量电影信息，包括电影的基本资料、用户评论、评分和票房数据等。然而，面对如此庞大且多样化的信息，用户往往感到无从下手，难以快速找到自己感兴趣的影片或进行深入的分析，这在一定程度上影响了观影体验。

基于Python的电影数据爬取与可视化分析系统正是为了满足这一需求而设计的。该系统利用Python强大的数据处理和分析能力，通过网络爬虫技术自动化地抓取各大电影网站和数据库中的实时数据，确保数据的时效性和准确性。这种集中化的数据收集方式，不仅提高了信息获取的效率，也为后续的数据分析提供了坚实的基础。

在数据可视化方面，系统通过将复杂的数据转化为直观的图形和图表，使得用户能够更加清晰地理解和分析电影的各类信息，包括评分分布、观影趋势和热门影片等。这种可视化的方式大大降低了用户在数据分析过程中的认知负担，使得数据的解读变得更加简单和高效。

此外，个性化推荐功能的引入，使得系统不仅仅是一个信息平台，更是一个智能助手。通过分析用户的观影历史和偏好，系统能够提供精准的电影推荐，从而提升用户的观影体验。这种个性化的服务不仅满足了用户对观影选择的多样化需求，也为电影的推广和市场营销提供了新的思路。

综上所述，基于Python的电影数据爬取与可视化分析系统的研究具有重要的现实意义。它不仅提升了用户获取和分析电影信息的能力，还为电影行业的数据应用和市场研究提供了有力支持，推动了电影产业的信息化进程和智能化发展。

1.2 国内外研究现状

在当今信息化时代，电影数据的爬取与可视化分析已成为研究的重要领域，国内外学者对此进行了广泛的探索和实践。在国际上，许多研究集中于利用网络爬虫技术获取电影相关数据，并通过可视化手段展示分析结果。例如，许多研究者使用Python的Scrapy框架从IMDb、Rotten Tomatoes等知名电影网站抓取数据，分析不同类型电影的评分趋势和用户评价。这些研究不仅展示了数据的变化，还通过图表和可视化界面帮助用户更直观地理解电影市场的动态。

在国内，随着电影产业的快速发展，研究者们也开始关注电影数据的爬取与分析。以某高校的研究为例，学者们利用Beautiful Soup库从豆瓣网抓取电影信息，分析不同年份、类型的电影评分变化。他们的研究不仅揭示了观众的喜好变化，也为电影制作和市场营销提供了数据支持。此外，另一些研究则关注于电影评论的情感分析，通过爬取用户评论数据，分析观众对影片的情感倾向，帮助制片方了解市场反馈。

随着技术的不断进步，国内外研究逐渐向多维度分析发展。例如，一些研究结合了社交媒体数据，探讨电影的宣传效果和观众反馈，通过对微博、微信等平台的数据分析，揭示了社交媒体在电影推广中的重要作用。这些研究为电影行业的市场分析提供了新的视角，帮助行业从业者更好地把握观众需求。

总的来看，基于Python的电影数据爬取与可视化分析系统在国内外的研究中逐渐形成了系统化的框架，涵盖了数据收集、处理、分析和可视化等多个方面。这些研究不仅为学术界提供了丰富的案例和理论支持，也为电影产业的实际应用奠定了基础，推动了电影市场的进一步发展。

1.3 论文组成结构

第一章是绪论，本文章的开头部分，对本题目的研究背景和意义及研究现状等一些做文字性的描述。

第二章研究了电影数据爬取与可视化分析的所采用的开发技术和开发工具。

第三章是系统分析部分，包括系统总体需求描述、功能性角度分析系统需求、非功能性等各个方面分析系统是否可以实现。

第四章是系统设计部分，本文章的重要部分，提供了系统架构的详细设计和一些主要功能模块的设计说明。

第五章是系统的具体实现，介绍系统的各个模块的具体实现。

第六章在前几章的基础上对系统进行测试和运行。

最后对系统进行了认真的总结，以此对未来有一个新的展望。

2开发工具及相关技术介绍

2.1 B/S体系工作原理

B/S体系，即Browser/Server体系，是一种常见的网络应用程序架构。其工作原理基于客户端与服务器之间的请求-响应模型。用户通过浏览器向服务器发送请求，服务器接收到请求后进行处理，并生成相应的响应结果，最终将响应返回给客户端。浏览器接收到服务器返回的响应后，解析其中的标记语言（如HTML），并根据CSS样式表和JavaScript脚本来渲染页面，呈现给用户。用户可以与页面进行交互，例如点击链接、填写表单等操作，这些操作会触发新的请求，循环执行上述过程。

B/S体系具有许多优点，包括跨平台性、易于维护和升级、减少客户端依赖等。它成为了现代Web应用程序开发的主流架构，广泛应用于各种互联网服务和企业级应用系统中。通过B/S体系，用户可以通过简单的浏览器访问各种在线服务和资源，无需安装额外的软件，提供了更便捷、灵活的使用体验。同时，服务器端的集中管理和维护，使得系统的升级和更新更加高效和便捷。总之，B/S体系的工作原理为我们提供了一个稳定、可靠且高效的网络应用程序架构，为用户提供了便捷的互联网服务。

2.2 Django框架介绍

Django是一个使用Python语言开发的Web应用程序框架。它提供了一种简单而强大的方式来构建复杂的网站和应用程序。通过使用Django，开发人员可以更轻松地处理数据库、创建用户界面和处理用户请求。它还提供了一个自动生成管理界面的功能，使得管理后台数据变得更加简单。Django还具有强大的安全功能，可以保护网站免受常见的网络攻击。总之，Django是一个非常实用和易于学习的框架，适用于各种规模的Web项目。无论你是初学者还是经验丰富的开发人员，都可以从Django的便利性和灵活性中受益。

2.3 MySQL数据库

MySQL是一种流行的开源关系型数据库管理系统，被广泛应用于各种Web应用程序和企业级系统中。它具有免费开源、跨平台支持、高性能可扩展、数据安全完整性、灵活的数据模型和大型社区支持等优势。MySQL通过优化的查询处理和索引机制提供出色的性能，并支持事务处理和ACID属性，确保数据的一致性和完整性。其丰富的功能和灵活性使得开发人员能够轻松地处理和操作数据，而庞大的用户和开发者社区为他们提供了丰富的支持资源。总之，MySQL是一个可靠、高性能和灵活的数据库管理系统，适用于各种规模的项目，受到广大开发人员和企业的信赖与选择。

2.4python语言

Python是一种简洁易读、跨平台且功能强大的编程语言。它拥有庞大而活跃的社区，提供了丰富的第三方库和框架，如NumPy、Pandas和Django，使开发人员能够快速构建各种应用程序。Python在数据处理和科学计算方面表现出色，通过相关库和工具，可以进行数据分析、机器学习和科学计算等任务。此外，Python广泛应用于Web开发、自动化脚本、网络爬虫等领域，其多样性使其成为一个全能的编程语言。无论你是初学者还是有经验的开发者，Python的简单语法、跨平台性以及强大的社区支持都能为你提供高效、优雅和可靠的编程体验。总之，Python是一个强大而灵活的编程语言，深受开发人员喜爱，并在各个领域得到广泛应用。

3系统分析

3.1 可行性分析

在软件开发的过程中，可行性分析是至关重要的，它旨在评估问题的可行性，以便尽可能快地解决，同时也要考虑到不同的解决方案的优势和劣势，以及实施这些方案所带来的经济效益。通过对电影数据爬取与可视化分析的可行性分析，我们可以从技术、操作和经济三个方面来评估其可行性，从而为其提供有效的支持和保障。

3.1.1 技术可行性

采用Python语言、Django框架和MySQL数据库构建系统具有较高的可行性。Python作为流行的编程语言，具有强大的生态系统和丰富的库支持，适合快速开发和易维护。Django框架提供了快速开发和强大功能，可加快系统搭建速度，而MySQL作为稳定可靠的数据库，能够满足系统的数据存储和管理需求，保证数据安全和稳定性。

3.1.2 经济可行性

基于Python的电影数据爬取与可视化分析在经济上具有较高的可行性。Python作为一种开源编程语言，相关的库和工具都是免费的，这大大降低了项目的初始投资成本。电影行业对数据分析的需求不断增长，通过有效的数据爬取与可视化，能够帮助电影制片方和发行商更好地理解市场动态和用户偏好，从而制定更具针对性的市场策略，提升票房收入和用户满意度。同时，个性化的观影推荐系统能够提高用户的观影体验，增强用户粘性和平台活跃度，进而带来更多经济收益。因此，基于Python的电影数据爬取与可视化分析不仅具备技术优势，还能实现经济效益的最大化，推动电影产业的可持续发展。

3.1.3 操作可行性

电影数据爬取与可视化分析在操作可行性方面具备显著优势。系统采用用户友好的界面设计，使得用户能够轻松地进行操作，无需具备专业的技术背景。同时，系统支持多种设备访问，包括电脑、手机和平板等，满足用户在不同场景下的使用需求。此外，系统还提供了详细的操作指南，帮助用户快速掌握使用技巧，解决在使用过程中遇到的问题。因此，电影数据爬取与可视化分析在操作层面是完全可行的，能够为用户提供便捷、高效的观影服务。

3.2 功能需求分析

功能需求分析是电影数据爬取与可视化分析设计和开发的关键步骤，它旨在明确系统的功能和性能要求。以下是对电影数据爬取与可视化分析的需求分析：

观影用户需求分析：

注册登录：观影用户需要注册账户并登录，以确保账户的安全性和个性化体验。

首页：观影用户登录后进入首页，展示最新的电影资讯、热门影片推荐和网站公告，方便快速获取信息和发现新片。

网站公告：在首页或专门的公告模块中，观影用户可以查看有关网站运营、活动和更新的最新通知。

影视资讯：观影用户可以浏览最新的电影新闻、影评和行业动态，了解当前电影市场的趋势和热门话题。

电影推荐：系统根据观影用户的观影历史和偏好，智能推荐符合他们口味的影片，提升个性化服务的质量。

电影列表：展示系统中所有可观看的电影，观影用户可以通过类型、年份、评分等不同筛选条件查找感兴趣的影片。

电影排行：观影用户可以查看最新的电影排行榜，包括票房、评分和热度等信息，帮助他们选择热门影片进行观看。

我的账户：观影用户可以访问个人中心，查看个人首页，了解自己的观影统计和推荐信息。

个人中心：在个人中心，观影用户可以查看播放记录、收藏的影片、提交问题反馈以及管理评论。

播放记录：观影用户可以轻松找到曾观看过的影片，方便再次观看或回顾。

问题反馈：观影用户可以在此模块中提交意见和建议，帮助系统不断改进。

收藏功能：允许观影用户将喜欢的影片添加至个人收藏夹，便于日后查找。

评论管理：观影用户能够查看和管理自己对影片的评论，与其他观影者分享观点和看法。

管理员需求分析：

后台首页：管理员登录后将进入后台首页，首页展示系统的总体数据概览，帮助管理员快速了解系统状态。

系统用户管理：管理员可以查看、添加、编辑和删除系统用户的信息，确保用户信息的准确性和安全性。

电影推荐管理：管理员可以管理电影推荐的内容，包括添加或删除推荐电影，调整推荐优先级，以便为用户提供个性化的观影建议。

播放记录管理：管理员可以查看和管理用户的播放记录，分析用户的观影习惯，帮助优化推荐系统和提升用户体验。

电影列表管理：管理员负责管理系统中的电影列表，包括添加新电影、编辑现有电影信息和删除不再上映的电影，确保电影库的更新与准确。

电影类型管理：管理员可以管理电影的分类信息，添加新的电影类型或编辑已有类型，帮助用户更方便地查找感兴趣的电影。

问题反馈管理：管理员可以查看用户提交的问题反馈，及时回应和处理用户的问题，提升用户满意度。

电影排行管理：管理员可以管理电影排行数据，根据用户的观影记录和评分情况生成排行榜，帮助用户发现热门电影。

系统管理（轮播图）：管理员可以管理网站的轮播图内容，包括添加、编辑和删除轮播图，提升网站的视觉吸引力和信息传递。

网站公告管理：管理员可以发布和管理网站公告，及时向用户传达重要信息和系统更新。

资源管理（影视资讯、资讯分类）：管理员负责管理影视资讯的内容和分类，确保用户获取最新的电影相关信息。

权限管理：管理员可以设置不同用户的权限，确保系统的安全性和合理性，防止未经授权的访问和操作。

根据以上功能需求，得出以下用例图，观影用户用例图如下所示。

图3-1 观影用户用例图

管理员用例图如下所示。

图3-2 管理员用例图

3.3 系统操作流程

3.3.1信息添加流程

用户登录系统后，选择要添加的信息类型，填写相应的信息表单并提交。系统对信息进行处理，并给予用户反馈结果。用户可以根据需要返回上级页面或继续操作。

图3-3信息添加流程图

3.3.2信息删除流程

用户登录系统后，导航至相应的信息管理功能入口。选择要删除的信息，并确认删除操作。系统进行删除处理，并给予用户反馈结果。用户可以根据需要返回上级页面或继续操作。

图3-4信息删除流程图

3.4算法分析

基于Python的电影数据爬取与可视化分析中，算法分析是一个关键环节，涉及多个数据处理和分析技术。首先，K-means聚类算法被广泛应用于将电影按特征进行分组，以识别相似类型的电影。通过选择合适的特征，如评分、票房和类型等，K-means能够将数据集划分为多个聚类，从而揭示市场趋势和观众偏好。实施该算法时，首先需要对数据进行预处理，确保各特征具有相似的尺度，然后通过肘部法则确定最佳的聚类数K，最后应用K-means算法进行聚类并可视化结果，以便于分析不同聚类的特征。

在分类方面，决策树算法被用来识别影响电影票房的关键因素。通过构建决策树模型，可以清晰地展示出不同特征（如演员、类型和评分等）对票房的影响。该过程包括特征选择、模型训练和评估，通过交叉验证等方法评估模型的准确性，从而为高票房电影的识别提供有力支持。

时间序列分析则用于研究电影票房或评分随时间变化的趋势。常用的时间序列分析方法包括ARIMA模型和指数平滑法，这些方法允许对历史数据进行建模，并预测未来的票房或评分趋势。在此过程中，整理时间序列数据以确保其时间顺序至关重要，选择合适的模型后，通过历史数据的评估来进行未来数据的预测。

协同过滤推荐算法在电影推荐系统中起着重要作用，它基于用户的历史行为和偏好，推荐相似的电影。该算法分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。首先，收集用户对电影的评分数据，然后计算用户或电影之间的相似度（例如使用余弦相似度），最终根据计算出的相似度生成个性化的推荐列表，为用户提供更符合其口味的观影选择。

综上所述，基于Python的电影数据爬取与可视化分析结合了多种算法，通过对数据的聚类、分类、时间序列分析和推荐，能够深入挖掘电影市场的潜在信息，并为用户提供更丰富的观影体验。

3.5本章小结

本章对电影数据爬取与可视化分析的需求进行了详细分析和总结。系统要求包括电影推荐管理、播放记录管理、电影列表管理、电影类型管理、问题反馈管理、电影排行管理、系统管理、网站公告管理、资源管理、权限管理等功能。用户和管理员各有不同的模块和功能。系统操作流程简单易懂，用户通过登录系统，选择功能入口，填写或选择相应信息，并提交操作。系统进行处理并反馈结果，用户可返回上级页面或继续操作。这些需求分析为后续系统设计和实现提供了基础。

4系统设计

4.1 系统架构设计

电影数据爬取与可视化分析的架构设计包括客户端、服务器端、第三方集成、安全性和权限控制、扩展性和性能优化、高可用性和容错性等方面。客户端通过Web浏览器或移动应用程序访问系统，而服务器端负责接收和处理请求，并提供功能和数据。系统采用分层架构，包括表现层、业务逻辑层、数据访问层和数据库。同时，系统需考虑与其他系统的集成、安全性和权限控制、扩展性和性能优化、高可用性和容错性等方面的问题。这样的架构设计将确保系统的稳定性、可扩展性和安全性，为用户提供稳定、高效的使用体验。系统架构图如下图所示。

图4-1 系统架构图

4.2 系统功能结构

系统功能结构是将一个系统的各种功能以有组织、结构化的方式描述和组织的过程。它涉及系统中不同组成部分之间的相互关系和交互作用，以及它们如何协同实现整体目标。系统功能结构对于确保系统正常运行和高效性至关重要。通常，系统功能结构包括功能模块、数据流、控制流和界面等几个方面。功能模块是实现特定功能的基本单元，通过数据流进行信息交换，并受到控制流的调度和控制。数据流描述了系统中信息的传递和处理过程，可以是模块间的数据传输或输入输出之间的数据传递。系统的功能结构图如下所示。

图4-2 系统功能结构图

4.3 数据库设计

数据库设计是指在构建和组织数据库系统时，根据实际需求和目标，进行数据模型的设计和规划的过程。它涉及到确定数据库中的表、字段、关系以及约束等方面的设计决策。

4.3.1 概念模型设计

下面是整个系统中主要的数据库表总E-R实体关系图。

图4-3 系统E-R图

4.3.2 逻辑结构设计

在这一步中，我们将概念转换为实际的数据。由于数据库中包含了大量的信息，我们只展示了一些表格。

表access_token (登陆访问时长)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	token_id	int	10	0	N	Y		临时访问牌ID
2	token	varchar	64	0	Y	N		临时访问牌
3	info	text	65535	0	Y	N
4	maxage	int	10	0	N	N	2	最大寿命：默认2小时
5	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
6	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：
7	user_id	int	10	0	N	N	0	用户编号:

表article (文章：用于内容管理系统的文章)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	article_id	mediumint	8	0	N	Y		文章id：[0,8388607]
2	title	varchar	125	0	N	Y		标题：[0,125]用于文章和html的title标签中
3	type	varchar	64	0	N	N	0	文章分类：[0,1000]用来搜索指定类型的文章
4	hits	int	10	0	N	N	0	点击数：[0,1000000000]访问这篇文章的人次
5	praise_len	int	10	0	N	N	0	点赞数
6	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
7	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：
8	source	varchar	255	0	Y	N		来源：[0,255]文章的出处
9	url	varchar	255	0	Y	N		来源地址：[0,255]用于跳转到发布该文章的网站
10	tag	varchar	255	0	Y	N		标签：[0,255]用于标注文章所属相关内容，多个标签用空格隔开
11	content	longtext	2147483647	0	Y	N		正文：文章的主体内容
12	img	varchar	255	0	Y	N		封面图
13	description	text	65535	0	Y	N		文章描述

表article_type (文章分类)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	type_id	smallint	5	0	N	Y		分类ID：[0,10000]
2	display	smallint	5	0	N	N	100	显示顺序：[0,1000]决定分类显示的先后顺序
3	name	varchar	16	0	N	N		分类名称：[2,16]
4	father_id	smallint	5	0	N	N	0	上级分类ID：[0,32767]
5	description	varchar	255	0	Y	N		描述：[0,255]描述该分类的作用
6	icon	text	65535	0	Y	N		分类图标：
7	url	varchar	255	0	Y	N		外链地址：[0,255]如果该分类是跳转到其他网站的情况下，就在该URL上设置
8	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
9	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：

表auth (用户权限管理)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	auth_id	int	10	0	N	Y		授权ID：
2	user_group	varchar	64	0	Y	N		用户组：
3	mod_name	varchar	64	0	Y	N		模块名：
4	table_name	varchar	64	0	Y	N		表名：
5	page_title	varchar	255	0	Y	N		页面标题：
6	path	varchar	255	0	Y	N		路由路径：
7	parent	varchar	64	0	Y	N		父级菜单
8	parent_sort	int	10	0	N	N	0	父级菜单排序
9	position	varchar	32	0	Y	N		位置：
10	mode	varchar	32	0	N	N	_blank	跳转方式：
11	add	tinyint	3	0	N	N	1	是否可增加：
12	del	tinyint	3	0	N	N	1	是否可删除：
13	set	tinyint	3	0	N	N	1	是否可修改：
14	get	tinyint	3	0	N	N	1	是否可查看：
15	field_add	text	65535	0	Y	N		添加字段：
16	field_set	text	65535	0	Y	N		修改字段：
17	field_get	text	65535	0	Y	N		查询字段：
18	table_nav_name	varchar	500	0	Y	N		跨表导航名称：
19	table_nav	varchar	500	0	Y	N		跨表导航：
20	option	text	65535	0	Y	N		配置：
21	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
22	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：

表code_token

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	code_token_id	int	10	0	N	Y
2	token	varchar	255	0	Y	N
3	code	varchar	255	0	Y	N		验证码
4	expire_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	失效时间
5	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
6	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：

表collect (收藏)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	collect_id	int	10	0	N	Y		收藏ID：
2	user_id	int	10	0	N	N	0	收藏人ID：
3	source_table	varchar	255	0	Y	N		来源表：
4	source_field	varchar	255	0	Y	N		来源字段：
5	source_id	int	10	0	N	N	0	来源ID：
6	title	varchar	255	0	Y	N		标题：
7	img	varchar	255	0	Y	N		封面：
8	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
9	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：

表comment (评论)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	comment_id	int	10	0	N	Y		评论ID：
2	user_id	int	10	0	N	N	0	评论人ID：
3	reply_to_id	int	10	0	N	N	0	回复评论ID：空为0
4	content	longtext	2147483647	0	Y	N		内容：
5	nickname	varchar	255	0	Y	N		昵称：
6	avatar	varchar	255	0	Y	N		头像地址：[0,255]
7	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
8	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：
9	source_table	varchar	255	0	Y	N		来源表：
10	source_field	varchar	255	0	Y	N		来源字段：
11	source_id	int	10	0	N	N	0	来源ID：

表exciting_movies (精彩电影)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	exciting_movies_id	int	10	0	N	Y		精彩电影ID
2	movie_title	varchar	64	0	Y	N		电影标题
3	movie_cover	varchar	255	0	Y	N		电影封面
4	movies_playing	varchar	255	0	Y	N		电影播放
5	movie_type	varchar	64	0	Y	N		电影类型
6	movie_rating	double	9	2	Y	N	0.00	电影评分
7	movie_ranking	double	9	2	Y	N	0.00	电影排名
8	movie_actors	varchar	64	0	Y	N		电影演员
9	issuing_region	varchar	64	0	Y	N		发行地区
10	release_date	date	10	0	Y	N		发布日期
11	movie_introduction	longtext	2147483647	0	Y	N		电影简介
12	hits	int	10	0	N	N	0	点击数
13	praise_len	int	10	0	N	N	0	点赞数
14	recommend	int	10	0	N	N	0	智能推荐
15	play_history_limit_times	int	10	0	N	N	0	结束播放限制次数
16	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
17	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表hits (用户点击)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	hits_id	int	10	0	N	Y		点赞ID：
2	user_id	int	10	0	N	N	0	点赞人：
3	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
4	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：
5	source_table	varchar	255	0	Y	N		来源表：
6	source_field	varchar	255	0	Y	N		来源字段：
7	source_id	int	10	0	N	N	0	来源ID：

表latest_movies (最新电影)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	latest_movies_id	int	10	0	N	Y		最新电影ID
2	movie_title	varchar	64	0	Y	N		电影标题
3	movie_cover	varchar	255	0	Y	N		电影封面
4	movie_type	varchar	64	0	Y	N		电影类型
5	movie_rating	double	9	2	Y	N	0.00	电影评分
6	movie_actors	varchar	64	0	Y	N		电影演员
7	issuing_region	varchar	64	0	Y	N		发行地区
8	release_date	date	10	0	Y	N		发布日期
9	movie_introduction	longtext	2147483647	0	Y	N		电影简介
10	hits	int	10	0	N	N	0	点击数
11	praise_len	int	10	0	N	N	0	点赞数
12	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
13	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表movie_list (电影列表)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	movie_list_id	int	10	0	N	Y		电影列表ID
2	movie_title	text	65535	0	Y	N		电影标题
3	movie_rating	text	65535	0	Y	N		电影评分
4	movie_ranking	text	65535	0	Y	N		电影排名
5	movie_type	text	65535	0	Y	N		电影类型
6	movie_actors	text	65535	0	Y	N		电影演员
7	issuing_region	text	65535	0	Y	N		发行地区
8	release_date	text	65535	0	Y	N		发布日期
9	praise_len	int	10	0	N	N	0	点赞数
10	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
11	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表movie_ranking (电影排行)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	movie_ranking_id	int	10	0	N	Y		电影排行ID
2	movie_title	varchar	64	0	Y	N		电影标题
3	movie_cover	varchar	255	0	Y	N		电影封面
4	movie_ranking	double	9	2	Y	N	0.00	电影排名
5	movie_type	varchar	64	0	Y	N		电影类型
6	movie_rating	double	9	2	Y	N	0.00	电影评分
7	movie_actors	varchar	64	0	Y	N		电影演员
8	issuing_region	varchar	64	0	Y	N		发行地区
9	hits	int	10	0	N	N	0	点击数
10	praise_len	int	10	0	N	N	0	点赞数
11	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
12	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表movie_type (电影类型)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	movie_type_id	int	10	0	N	Y		电影类型ID
2	movie_type	varchar	64	0	Y	N		电影类型
3	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
4	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表movie_watching_users (观影用户)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	movie_watching_users_id	int	10	0	N	Y		观影用户ID
2	user_name	varchar	64	0	Y	N		用户姓名
3	user_gender	varchar	64	0	Y	N		用户性别
4	users_mobile_phone	varchar	16	0	N	N		用户手机
5	preference_selection	varchar	64	0	Y	N		偏好选择
6	examine_state	varchar	16	0	N	N	已通过	审核状态
7	user_id	int	10	0	N	N	0	用户ID
8	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
9	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表notice (公告)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	notice_id	mediumint	8	0	N	Y		公告id：
2	title	varchar	125	0	N	N		标题：
3	content	longtext	2147483647	0	Y	N		正文：
4	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
5	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：

表play_history (播放记录)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	play_history_id	int	10	0	N	Y		播放记录ID
2	movie_title	varchar	64	0	Y	N		电影标题
3	movie_type	varchar	64	0	Y	N		电影类型
4	issuing_region	varchar	64	0	Y	N		发行地区
5	movie_watching_users	int	10	0	Y	N	0	观影用户
6	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
7	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间
8	source_table	varchar	255	0	Y	N		来源表
9	source_id	int	10	0	Y	N		来源ID
10	source_user_id	int	10	0	Y	N		来源用户

表praise (点赞)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	praise_id	int	10	0	N	Y		点赞ID：
2	user_id	int	10	0	N	N	0	点赞人：
3	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
4	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：
5	source_table	varchar	255	0	Y	N		来源表：
6	source_field	varchar	255	0	Y	N		来源字段：
7	source_id	int	10	0	N	N	0	来源ID：
8	status	bit	1	0	N	N	1	点赞状态:1为点赞，0已取消

表problem_feedback (问题反馈)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	problem_feedback_id	int	10	0	N	Y		问题反馈ID
2	feedback_to_users	int	10	0	Y	N	0	反馈用户
3	feedback_content	text	65535	0	Y	N		反馈内容
4	examine_state	varchar	16	0	N	N	未审核	审核状态
5	examine_reply	varchar	16	0	Y	N		审核回复
6	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
7	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表schedule (日程管理)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	schedule_id	smallint	5	0	N	Y		日程ID：[0,32767]
2	content	varchar	255	0	Y	N		日程内容
3	scheduled_time	datetime	19	0	Y	N		计划时间
4	user_id	int	10	0	N	N		用户id
5	create_time	datetime	19	0	Y	N		创建时间
6	update_time	datetime	19	0	Y	N		更新时间

表score (评分)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	score_id	int	10	0	N	Y		评分ID：
2	user_id	int	10	0	N	N	0	评分人：
3	nickname	varchar	64	0	Y	N		昵称：
4	score_num	double	5	2	N	N	0.00	评分：
5	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
6	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：
7	source_table	varchar	255	0	Y	N		来源表：
8	source_field	varchar	255	0	Y	N		来源字段：
9	source_id	int	10	0	N	N	0	来源ID：

表slides (轮播图)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	slides_id	int	10	0	N	Y		轮播图ID：
2	title	varchar	64	0	Y	N		标题：
3	content	varchar	255	0	Y	N		内容：
4	url	varchar	255	0	Y	N		链接：
5	img	varchar	255	0	Y	N		轮播图：
6	hits	int	10	0	N	N	0	点击量：
7	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
8	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：

表upload (文件上传)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	upload_id	int	10	0	N	Y		上传ID
2	name	varchar	64	0	Y	N		文件名
3	path	varchar	255	0	Y	N		访问路径
4	file	varchar	255	0	Y	N		文件路径
5	display	varchar	255	0	Y	N		显示顺序
6	father_id	int	10	0	Y	N	0	父级ID
7	dir	varchar	255	0	Y	N		文件夹
8	type	varchar	32	0	Y	N		文件类型

表user (用户账户：用于保存用户登录信息)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	user_id	int	10	0	N	Y		用户ID：[0,8388607]用户获取其他与用户相关的数据
2	state	smallint	5	0	N	N	1	账户状态：[0,10](1可用\|2异常\|3已冻结\|4已注销)
3	user_group	varchar	32	0	Y	N		所在用户组：[0,32767]决定用户身份和权限
4	login_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	上次登录时间：
5	phone	varchar	11	0	Y	N		手机号码：[0,11]用户的手机号码，用于找回密码时或登录时
6	phone_state	smallint	5	0	N	N	0	手机认证：[0,1](0未认证\|1审核中\|2已认证)
7	username	varchar	16	0	N	N		用户名：[0,16]用户登录时所用的账户名称
8	nickname	varchar	16	0	Y	N		昵称：[0,16]
9	password	varchar	64	0	N	N		密码：[0,32]用户登录所需的密码，由6-16位数字或英文组成
10	email	varchar	64	0	Y	N		邮箱：[0,64]用户的邮箱，用于找回密码时或登录时
11	email_state	smallint	5	0	N	N	0	邮箱认证：[0,1](0未认证\|1审核中\|2已认证)
12	avatar	varchar	255	0	Y	N		头像地址：[0,255]
13	open_id	varchar	255	0	Y	N		针对获取用户信息字段
14	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：

表user_group (用户组：用于用户前端身份和鉴权)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	group_id	mediumint	8	0	N	Y		用户组ID：[0,8388607]
2	display	smallint	5	0	N	N	100	显示顺序：[0,1000]
3	name	varchar	16	0	N	N		名称：[0,16]
4	description	varchar	255	0	Y	N		描述：[0,255]描述该用户组的特点或权限范围
5	source_table	varchar	255	0	Y	N		来源表：
6	source_field	varchar	255	0	Y	N		来源字段：
7	source_id	int	10	0	N	N	0	来源ID：
8	register	smallint	5	0	Y	N	0	注册位置:
9	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
10	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：

5关键模块的设计与实现

电影数据爬取与可视化分析的详细设计与实现主要是根据前面的电影数据爬取与可视化分析的需求分析和电影数据爬取与可视化分析的总体设计来设计页面并实现业务逻辑。主要从电影数据爬取与可视化分析界面实现、业务逻辑实现这两部分进行介绍。

5.1观影用户功能模块

5.1.1 观影用户注册界面

注册模块满足观影用户两部分，当观影用户想要进行资料相关信息的查询管理的时候，就必须进行登录，如果没有账号的话，在登录界面，点击“注册”按钮就会跳转到注册的界面，根据提示填写好注册信息，添加提交，注册的信息在数据库中就添加完成了，然后再输入填写好的账号和密码进行登录，其注册主界面展示如下图所示。

图5-1观影用户注册界面图

5.1.2 观影用户登录界面

电影数据爬取与可视化分析中的观影用户是可以通过自己的账户名和密码进行登录的，当观影用户输入完整的自己的账户名和密码信息并点击“登录”按钮后，将会首先验证输入的有没有空数据，再次验证输入的账户名+密码和数据库中当前保存的观影用户信息是否一致，只有在一致后将会登录成功并自动跳转到电影数据爬取与可视化分析的首页中；否则将会提示相应错误信息，观影用户登录界面如下图所示。

图5-2观影用户登录界面图

登录代码：

def Login(self, ctx):

print("===================登录=====================")

ret = {

"error": {

"code": 70000,

"message": "账户不存在",

}

body = ctx.body

password = md5hash(body["password"]) or ""

obj = service_select("user").Get_obj(

{"username": body["username"]}, {"like": False}

)

if obj:

user_group = service_select("user_group").Get_obj({'name': obj['user_group']}, {"like": False})

if user_group and user_group['source_table'] != '':

user_obj = service_select(user_group['source_table']).Get_obj({"user_id": obj['user_id']}, {"like": False})

if user_obj['examine_state'] == '未通过':

ret = {

"error": {

"code": 70000,

"message": "账户未通过审核",

}

return ret

if user_obj['examine_state'] == '未审核':

ret = {

"error": {

"code": 70000,

"message": "账户未审核",

}

return ret

if obj["state"] == 1:

if obj["password"] == password:

timeout = timezone.now()

timestamp = int(time.mktime(timeout.timetuple())) * 1000

token = md5hash(str(obj["user_id"]) + "_" + str(timestamp))

ctx.request.session[token] = obj["user_id"]

service_select("access_token").Add(

{"token": token, "user_id": obj["user_id"]}

)

obj["token"] = token

ret = {

"result": {"obj": obj}

}

else:

ret = {

"error": {

"code": 70000,

"message": "密码错误",

}

else:

ret = {

"error": {

"code": 70000,

"message": "用户账户不可用，请联系管理员",

}

return ctx.response(json.dumps(ret, ensure_ascii=False))

5.1.3 观影用户首页界面

观影用户可以查看首页、网站公告、影视资讯,、电影推荐、电影列表、电影排行等，并且可以根据需要进行相应的操作，观影用户首页界面如下图所示。

图5-3观影用户首页界面图

5.1.4电影列表界面

系统提供了一个全面的电影列表，展示所有可观看的影片，用户可以通过多种筛选条件，如电影标题、类型和演员等，轻松查找感兴趣的影片。每部电影的详细信息包括评分、排名和演员介绍，帮助用户更好地了解影片内容。在每部电影的详情页，用户不仅可以选择观看影片，还可以对其进行点赞和评论，分享自己的观影体验和观点。这样一来，用户可以在丰富的信息中做出更明智的观影选择，同时也能与其他观众互动，增强了社区感和参与感。界面如下图所示。

图5-4电影列表界面图

5.1.5影视资讯界面

用户可以通过系统浏览最新的电影新闻、影评和行业动态，及时了解当前电影市场的趋势和热门话题。该功能支持局部搜索、筛选和排序，方便用户快速找到感兴趣的内容。此外，用户还可以对感兴趣的文章进行点赞、收藏和评论，参与到影视资讯的讨论中，分享自己的看法和见解。这种互动性不仅丰富了用户的观影体验，也促进了对电影行业的深入理解，让用户与其他影迷建立更紧密的联系。界面如下图所示。

图5-5影视资讯界面图

5.1.6电影排行界面

用户可以通过电影排行模块查看最新的电影排行榜，包括票房、评分和热度等关键信息，帮助他们选择热门影片进行观看。该模块支持关键字搜索，用户可以根据输入的关键词进行精准查找。此外，用户还可以通过下拉菜单按创建时间（从高到低或从低到高）和更新时间（从高到低或从低到高）进行筛选。点击具体的电影排行后，用户可以查看详细信息，包括电影标题、类型、演员、排名、评分、发行地区、点赞数和点击数等。用户还可以在此页面发表评论，分享自己的观影体验和见解，从而增强互动性和社区氛围。界面如下图所示。

图5-6电影排行界面图

5.1.7问题反馈界面

用户可以在问题反馈模块中方便地提交意见和建议，以帮助系统持续改进。用户只需输入反馈内容，并提供反馈者的相关信息，便可完成提交。这些反馈将由管理员进行审核，确保每条建议都能得到认真对待并有效落实。通过这一机制，用户的声音能够直接影响系统的发展，使其更好地满足用户需求，提升整体使用体验。界面如下图所示。

图5-7问题反馈界面图

5.2管理员功能模块

5.2.1系统用户界面

管理员可以管理系统的观影用户，包括添加新观影用户、编辑观影用户信息、修改观影用户信息等操作，以确保系统的权限管理和安全性。观影用户界面如下图所示。

图5-8系统用户界面图

5.2.2电影推荐管理界面

电影推荐管理功能为管理员提供了一个全面的工具，以优化用户的观影体验。在电影推荐列表中，管理员可以查看每部影片的标题、封面、播放链接、类型、评分、排名、演员及相关评论。这一功能不仅允许管理员手动添加新的推荐影片，还能对现有推荐进行编辑，包括更新推荐理由或删除不再推荐的影片。管理员在添加推荐时，可以输入电影的标题、封面、播放链接、类型、评分、排名、演员及发行地区等详细信息，从而确保推荐内容的准确性和丰富性。这种管理机制有助于保持推荐列表的新鲜感和相关性，满足用户对优质影视内容的需求。界面如下图所示。

图5-9电影推荐管理界面图

5.2.3电影列表管理界面

电影列表管理功能为管理员提供了高效的工具，以维护系统中的电影信息。在电影列表中，管理员可以通过输入电影标题、类型和演员等信息进行查询，方便快速找到特定影片。此外，该功能支持重置、删除和爬取等操作，管理员可以一次性爬取10条最新数据，确保信息的及时更新。管理员不仅可以添加新电影，还能编辑现有电影的详细信息，如简介、演员、导演等，确保用户获取到准确且全面的影片资料。同时，管理员还可以删除过期或不再上映的影片，保持电影列表的整洁和相关性，从而提升用户的整体观影体验。界面如下图所示。

图5-10电影列表管理界面图

图5-11电影列表爬取界面图

5.2.4 电影类型管理界面

管理员可以管理电影分类，包括添加新类型、编辑现有类型名称和删除不再使用的分类，确保电影分类的准确性和及时性。界面如下图所示。

图5-12电影类型管理界面图

5.2.5 问题反馈管理界面

问题反馈管理模块为管理员提供了一个高效的平台，以查看和处理用户提交的问题反馈。通过这一模块，管理员可以对用户的反馈进行分类，迅速识别和响应各类建议和问题，确保及时回复用户的关切。此功能不仅有助于提升用户满意度，还能为系统的持续改进提供宝贵的参考依据。管理员在审核过程中，将认真对待每一条反馈，确保用户的声音被充分听取并落实到实际改进中，从而增强用户与平台之间的互动与信任。界面如下图所示。

图5-13问题反馈管理界面图

5.2.6 电影排行管理界面

电影排行管理功能为管理员提供了一个全面的平台，以设置和管理电影排行榜的规则和内容，确保排行榜的公正性和实时性，帮助用户发现热门影片。在电影排行添加模块中，管理员可以输入电影标题、封面、排名、类型、评分、演员及发行地区等信息，方便地更新排行榜。在电影排行列表中，管理员可以通过输入电影标题或演员进行查询，同时支持重置和删除等操作，以维护榜单的准确性和有效性。此外，管理员还可以查看用户对影片的评论，了解观众的反馈和需求，从而进一步优化排行榜的内容和展示，提升用户的观影体验。界面如下图所示。

图5-14电影排行管理界面图

5.2.7系统管理界面

管理员可以管理网站的轮播图，包括添加、编辑和删除轮播图内容，以吸引用户注意和提升网站视觉效果。界面如下图所示。

图5-15系统管理界面图

5.2.8网站公告管理界面

管理员可以发布和管理网站公告，确保用户及时获取网站的最新动态和重要通知。界面如下图所示。

图5-16网站公告管理界面图

6 系统测试

电影数据爬取与可视化分析测试是为了检验软件是否达到设计要求，是否存在错误，通过测试的方法来检查基于Python的电影数据爬取与可视化分析，以便发现电影数据爬取与可视化分析中的错误。测试工作是保证电影数据爬取与可视化分析质量的关键。

6.1系统测试

前台观影用户查看影视资讯功能测试：

表6-1前台观影用户查看影视资讯功能测试用例表

测试名称	测试功能	操作	操作过程	预期结果	测试结果
观影用户查看影视资讯功能模块测试	观影用户查看影视资讯功能成功	点击“影视资讯”	点击某一条“影视资讯”信息，查看影视资讯详情。	成功查看影视资讯。	正确

前台观影用户查看电影推荐功能测试：

表6-2前台查看电影推荐功能测试用例表

测试名称	测试功能	操作	操作过程	预期结果	测试结果
观影用户查看电影推荐功能模块测试	观影用户查看电影推荐功能成功	点击“电影推荐”	点击某一条“电影推荐”信息，查看电影推荐详情。	成功查看电影推荐。	正确

web后台端上管理员发布电影列表功能测试：

表6-3web后台端上管理员发布电影列表功能测试用例表

测试名称	测试功能	操作	操作过程	预期结果	测试结果
管理员发布电影列表功能测试	添加电影列表的情况	输入新电影列表的基本信息	后台选择“电影列表管理”菜单后，填写新电影列表后点击“提交”按钮	新电影列表发布成功	正确

6.2测试结果

通过编写了电影数据爬取与可视化分析的测试用例，已经检测完毕了6章节中的3大模块，它为电影数据爬取与可视化分析系统的后期推广运营提供了强力的技术支撑。

结论

在开发电影数据爬取与可视化分析之前，我们进行了详尽的需求调研和技术研究。通过网上查询和线下问卷调查，我们深入了解了观影用户对电影数据爬取与可视化分析的具体需求，并研究了现有的电影数据爬取与可视化分析功能及其开发背景。同时，我们对电影数据爬取与可视化分析的研究现状进行了梳理，为系统设计提供了理论支持。在明确了系统功能后，我们精心选择了开发工具：采用流行的Python语言和Django框架进行开发，并利用开源的MySQL数据库进行数据存储。接着，我们对系统进行了需求分析，包括可行性、性能、功能和用例等方面的分析，以确保系统的实用性和稳定性。在完成系统设计和数据库设计后，我们开始了系统的开发工作，并最终完成了系统的测试和总结。

在开发过程中，我收获颇丰，不仅学习到了许多书本上没有的知识，还提升了自己的实践能力和解决问题的能力。虽然目前系统已经初步完成，但仍有待进一步改进和完善，例如界面布局的优化和代码编写的提升等。由于我的专业知识有限，系统可能存在一些不足和缺陷，我将继续努力学习和改进，以期将系统做得更加完美。我希望能有机会将系统投入到学校的实际使用中，为同学们提供便捷的服务。

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