（赠源码）python+flask+MySQL花漾音乐可视化分析系统08952-计算机原创毕设项目选题推荐

摘  要

本文介绍了一个基于Flask框架的花漾音乐可视化分析系统。该系统旨在通过对音乐数据进行分析和可视化，提供给用户一个直观、有趣的方式来探索和理解音乐。

系统采用Flask作为后端框架，结合Python的数据处理和可视化库，实现了音乐数据的获取、处理和展示功能。用户可以通过系统上传音乐文件或输入音乐链接，系统将自动提取音频特征，并进行分析。

在可视化方面，系统提供了多种图表和可视化效果，如地区评论数量统计图、歌曲收藏数量统计图、歌曲分享数量统计图等，以帮助用户更直观地理解音乐的特征和变化。用户可以根据自己的需求选择不同的可视化方式，并进行交互操作，如放大缩小、拖动等。

此外，系统还提供了用户管理和社交分享功能。用户可以创建个人账户，保存和管理自己的音乐数据和分析结果。同时，用户可以将自己喜欢的音乐和分析结果分享到社交媒体上，与他人交流和讨论。

通过该系统，用户可以深入了解音乐的特征和情感，发现不同曲风之间的差异，甚至探索自己的音乐偏好。系统的可视化效果和交互性使得用户能够更加直观地感受音乐的魅力，并与其他音乐爱好者进行交流和分享。

总之，该基于Flask框架的花漾音乐可视化分析系统为用户提供了一个全面、有趣的音乐探索平台，通过数据分析和可视化呈现，帮助用户更深入地理解和欣赏音乐。

关键词：花漾音乐可视化分析系统；MySQL；flask

Abstract

This article introduces a visual analysis system for Huayang music based on the Flask framework. The system aims to provide users with an intuitive and interesting way to explore and understand music by analyzing and visualizing music data.

The system adopts Flask as the backend framework, combined with Python's data processing and visualization library, to achieve the functions of obtaining, processing, and displaying music data. Users can upload music files or input music links through the system, and the system will automatically extract audio features and analyze them.

In terms of visualization, the system provides various charts and visualization effects, such as regional comment count statistics, song collection count statistics, song sharing count statistics, etc., to help users understand the characteristics and changes of music more intuitively. Users can choose different visualization methods according to their own needs and perform interactive operations, such as zooming in and out, dragging, etc.

In addition, the system also provides user management and social sharing functions. Users can create personal accounts, save and manage their music data and analysis results. Meanwhile, users can share their favorite music and analysis results on social media for communication and discussion with others.

Through this system, users can gain a deeper understanding of the characteristics and emotions of music, discover differences between different genres, and even explore their own music preferences. The visualization and interactivity of the system enable users to more intuitively experience the charm of music and communicate and share with other music enthusiasts.

In summary, the Flower Yang Music Visualization Analysis System based on the Flask framework provides users with a comprehensive and interesting music exploration platform. Through data analysis and visual presentation, it helps users understand and appreciate music more deeply.

Keywords: Huayang Music Visualization Analysis System; MySQL; flask

目  录

引论

1．关键技术

1.1  网络爬虫技术

1.2  可视化技术

1.3  B/S结构

1.4  MySQL数据库

2.需求分析

2.1技术可行性

2.2经济可行性

2.3社会可行性分析

2.4功能需求分析

2.5非功能性需求分析

2.6系统用例分析

3．总体设计

3.1技术架构设计

3.2系统结构设计

3.3E-R图实体设计

3.3数据库设计

4．详细设计与实现

4.1用户管理模块

4.2数据图表功能模块

4.3数据词云功能模块

4.4个人信息管理模块

5 系统测试

5.1  系统测试原则

5.2  系统测试环境

5.3  系统测试过程

6．结  论

参考文献

致  谢

引论

随着数字音乐的普及和音乐数据的快速增长，对音乐进行分析和可视化成为了一个备受关注的研究领域。在这个背景下，基于Flask框架的花漾音乐可视化分析系统应运而生。该系统旨在通过对音乐数据进行深入分析和可视化展示，为用户提供一个直观、有趣的方式来探索和理解音乐。研究者们致力于利用可视化技术和数据处理算法，将音乐数据转化为图表、图像或动画等形式，以呈现音乐的节奏、音高、音色等特征，并探索音乐的情感变化和曲风分类等问题。此外，系统还考虑到用户的个性化需求，提供个性化的音乐推荐、情感分析和社交分享功能，以满足用户对音乐的多样化需求。通过研究该系统，我们可以更好地理解音乐的本质和内涵，提升用户对音乐的欣赏水平，进一步推动音乐可视化分析领域的发展。

目前，基于Flask框架的音乐可视化分析系统的研究还相对较少，但在音乐可视化和数据分析领域已经有一些相关的研究成果。研究者们致力于利用可视化技术和数据处理算法，将音乐数据转化为图表、图像或动画等形式，以呈现音乐的节奏、音高、音色等特征，并探索音乐的情感变化和曲风分类等问题。此外，他们也关注用户体验和交互设计，通过用户调研和反馈收集，优化系统的界面设计和功能操作，提供更好的用户体验和交互性。尽管目前的研究还处于初级阶段，但这些努力为基于Flask框架的花漾音乐可视化分析系统的发展奠定了基础。未来的研究可以进一步深入挖掘音乐数据的特征和规律，提升系统的性能和功能，为用户提供更丰富、直观的音乐可视化分析体验。

1．关键技术

1.1  网络爬虫技术

网络爬虫技术是一种自动化获取互联网上信息的技术。它通过模拟浏览器行为，访问网页并提取所需的数据。网络爬虫可以用于各种目的，如搜索引擎索引、数据采集、舆情监测等。

网络爬虫的基本流程包括以下几个步骤：首先，确定需要获取数据的目标网站或特定页面。然后，使用HTTP协议向目标网站发送请求，获取网页内容。接下来，对返回的网页内容进行解析，提取出需要的数据。常用的解析方式包括正则表达式、XPath和CSS选择器等。最后，对提取到的数据进行清洗、转换和存储。

在实际应用中，网络爬虫需要注意以下几个方面：首先，遵守相关的道德和法律规定。不得未经授权地访问私人信息或侵犯他人的隐私权。其次，要遵守网站的规则和限制，以免对目标网站造成不必要的负担或被封禁。此外，获取到的数据可能需要进行清洗、去重、转换和存储。合理的数据处理和存储方式可以提高数据的可用性和效率。另外，由于网站结构和内容可能会发生变化，网络爬虫需要定期更新和维护，以适应目标网站的变化。

网络爬虫技术在各个领域都有广泛的应用。在搜索引擎中，网络爬虫被用于自动化地收集和索引互联网上的网页内容，以提供给用户更准确和全面的搜索结果。在数据采集方面，网络爬虫可以帮助企业和研究机构快速获取大量的数据，并进行分析和挖掘。在舆情监测中，网络爬虫可以实时地监测社交媒体和新闻网站，了解公众对特定话题或事件的态度和反应。

然而，网络爬虫技术也面临一些挑战和限制。一方面，一些网站可能会设置反爬虫机制，如限制访问频率、验证码验证等，以防止被恶意爬取。另一方面，由于互联网上的信息非常庞杂和多样化，如何有效地筛选和处理数据成为一个挑战。

总之，网络爬虫技术是一种强大的工具，可以自动化地获取互联网上的信息。但在使用网络爬虫时，需要遵守相关的道德和法律规定，并注意数据处理和存储的合理性，以及定期更新和维护的需求。

1.2  可视化技术

可视化技术是一种强大的工具，通过将数据转化为图形、图表、图像或动画等可视形式，帮助人们更好地理解和分析复杂的数据信息。它以直观的方式展示数据，使得抽象的数字变得具体可见，从而提供了更深入的洞察力和更全面的认识。

通过可视化技术，我们可以将大量的数据呈现在一个图表或图像中，从而快速捕捉到数据之间的关系和趋势。例如，柱状图可以清晰地显示不同类别的数据之间的差异，折线图可以展示随时间变化的趋势，饼图可以直观地表示各个部分在整体中的比例。这些图形和图表不仅能够帮助我们发现数据中的规律，还能够帮助我们向他人传达和解释数据的含义。

除了基本的图表和图形，还有许多其他类型的可视化技术，如热力图、散点图、树状图、网络图等。这些技术可以用于展示更复杂的数据关系和结构，帮助我们更好地理解数据的层次结构、相互关联和交互作用。

此外，动态可视化技术通过动画和交互效果，可以展示数据的变化和演化过程。它可以帮助我们观察和分析数据的趋势、模式和异常情况，并支持我们做出更准确的决策。

总而言之，可视化技术是一种强大的工具，它不仅能够将抽象的数据转化为直观的图形和图像，还能够帮助我们发现数据中的规律、理解数据的含义，并支持我们做出更明智的决策。通过选择合适的可视化技术，我们可以更好地传达信息、发现洞察力，并推动数据驱动的创新和发展。

1.3  B/S结构

B/S架构是目前应用最广泛的架构模式，它不仅能够让系统的开发变得更加简单易操作，而且还能够方便地进行维护。使用这种架构，只需要在电脑上安装一个数据库，并配置一些常见的浏览器即可。通过B/S架构，浏览器和数据库之间可以实现各种功能，而且这种架构的使用方式大大降低了维护成本。此外，由于所有的数据库之间都是完全独立的，因此这种架构具有极高的安全性。B/S架构的优势在于，它可以实时监控系统处理的业务，从而帮助管理者快速做出决策，从而减少学校的损失。此外，它的核心特性是采用集中式管理，用户可以将生成的数据存储到系统的数据库中，以便日后查阅和使用，从而满足不同的需求。

图1-1 B/S模式三层结构图

1.4  MySQL数据库

MySQL数据库已经成为网络上的一种强大的工具，它能够支持多个用户，并且能够根据客户端和服务端的需求进行调整，从而满足不同的需求。在这里，服务端和客户端只是一种软件上的概念，而我们所使用的计算机硬件则没有必要完全相互匹配。

MySQL作为一个受到广泛认可的开放式DBMS，其卓越的性能和易于操作的特性，以及其在多种操作环境中的灵活性，让其成为了众多AP中的首选。此外，MySQL还具有良好的跨平台性，让软件开发人员对其有着极高的评价。与传统的关联式数据库系统形式大相径庭，MySQL拥有一套完善的数据库管理策略，以确保用户的安全、稳健、安全。MySQL具备良好的容错、安全、快速、稳健的特点，使得mysql成为一款极其实用的数据库管理工具。

MySQL拥有一种独特的权限分配机制，可以根据用户的身份和业务逻辑，为用户提供更多的选择，从而大大提高了MySQL的安全性和完整性，远超过其他关系型数据库。

MySQL具有强大的功能，能够处理各种数据类型，包括动态、静态、多种语言，从而使用户能够轻松访问多种数据。

MySQL具有多种功能，它能够支持多种平台的开发，并且支持多种编程语言，使得用户能够轻松访问和使用MySQL数据库。

2.需求分析

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。通过对花漾音乐可视化分析系统的可行性分析，我们可以从技术、经济、社会、系统、非功能性需求五个方面来评估其可行性，从而为其提供有效的支持和保障。

2.1技术可行性

所谓技术可行性，是指能否在有限的时间内实现预定的功能。在开发和设计中是否有未解决的问题。完成的项目能否很好地应用，如果有任何不足之处，后期的维护是否会有较大的困难。经过对该系统的评估，确定现有的技术可以达到目标。通过使用Python技术来创建动态的页面，采取低耦合的架构，搭载灵活的数据库，以及强劲的服务器，我们能够显著地改善系统的性能。这表明，我们不仅要追求理论上的目标，还要在实践中不断探索。

2.2经济可行性

花漾音乐可视化分析系统采用Python和MySQL技术，这样可以有效地降低软硬件的开发与维护费用，同时又能够让用户更加轻松地访问电影信息，从而提高服务质量。此外，该网站的推出，可以有效地降低运营者的劳动强度，为企业带来更多的经济效益。虽然花漾音乐可视化分析系统的构建并非特别困难，但由于它的投入相比较少，而且能够带来更高的效率，因此，我们认为这个系统的建立具有很强的可持续性，而且能够带来更高的经济效益，而且比起日常的维护与管理更具有价值。

2.3社会可行性分析

社会可行性分析是评估一个项目或计划在社会层面上的可行性和可接受性。对于Flask花漾音乐可视化分析系统的社会可行性，市场需求是评估社会可行性的重要一环。通过市场调查和用户反馈，我们可以了解用户对音乐可视化分析系统的需求和兴趣程度。如果市场上存在大量的潜在用户，并且他们对该系统表现出积极的态度和需求，那么这个系统就具备较好的社会可行性。

社会影响评估项目对社会的影响也是社会可行性分析的重要考虑因素之一。Flask花漾音乐可视化分析系统能够提供更直观、丰富的音乐体验，帮助用户更深入地理解和欣赏音乐。如果该系统能够为用户带来积极的影响，提升音乐文化水平或增加娱乐价值，那么它就具备较好的社会可行性。

可持续发展评估项目的可持续发展性也是社会可行性分析的重要内容。Flask花漾音乐可视化分析系统需要考虑技术的稳定性和更新迭代，以及运营的经济可行性。如果该系统能够持续提供优质的服务，并且具备商业模式和盈利能力，那么它就具备较好的社会可行性。

2.4功能需求分析

花漾音乐可视化分析系统的设计与实现，是为了能够拥有界面简洁友好、操作简单以及运行稳定的智能化的一站式电影管理方式。系统的需求主要来自影院的管理人员与用户两大部分。

花漾音乐可视化分析系统选择Eclipse开发工具的Python开发语言中Django+mysql数据库来存储数据，实现了首页、系统用户（管理员、普通用户）语种分类、情感分类、歌单信息、数据词云管理、播放数量管理这几大功能。

管理员功能模块：

（1）登录：管理员的账号是在数据库中直接设计好的，管理员进入系统的登录界面可以直接输入账号+密码，点击“登录”进行登录，如果忘记密码的话，可以点击登录按钮下面的忘记密码，根据提示进行找回密码；

（2）管理员：管理员进入到花漾音乐可视化分析系统以后，点击“用户管理”下的“管理员”这个按钮就会显示出管理员的信息，如果想要填写新的管理员，点击右上角“添加”按钮，然后输入用户名、密码、昵称、手机号码等信息，点击“提交”按钮进行提交，其中用户名和密码是必须填写的，同时也支持对已有的管理员进行编辑、删除和查询；

（3）普通用户：点击“普通用户”这个按钮就会显示出所有的普通用户的信息，如果想要填写新的普通用户，点击左上角“添加”按钮，然后输入用户编号、姓名、性别、邮箱等信息，点击“提交”按钮进行提交，同时也支持对已有的人用户进行编辑、删除和查询；

（4）语种分类：点击“语种分类”这个按钮就会显示出所有的语种分类，如果想要填写新的语种分类，点击导航栏的“语种分类添加”按钮，然后输入语种分类详情点击“提交”按钮进行提交，同时也支持对已有的语种分类进行编辑、删除和查询；

（5）情感分类：点击“情感分类”这个按钮就会显示出所有的情感分类，如果想要填写新的情感分类，点击导航栏的“情感分类添加”按钮，然后输入情感分类详情点击“提交”按钮进行提交，同时也支持对已有的情感分类进行编辑、删除和查询；

（6）歌单信息：点击“歌单信息”这个按钮就会显示出所有的歌单信息，如果想要查看歌单信息，点击右方的“详情”按钮，然后可以查看歌单标题、语种分类、歌曲名称、情感分类、歌单作者、歌单图片等信息。同时也支持对歌单信息进行爬取，点击爬取过后就去爬出自己想更的数据然后在数据的后面点详情进行编辑、删除和查询；

（7）数据词云：点击“数据词云”这个按钮就会显示出所有的数据词云，如果想要填写新的数据词云，点击导航栏的“数据词云添加”按钮，然后输入数据词云详情点击“提交”按钮进行提交，同时也支持对已有的数据词云进行编辑、删除和查询；

（8）播放数量管理：点击“播放数量管理”这个按钮就会显示出所有的播放数量信息；如果想要填写新的播放数量信息，点击导航栏的“播放数量添加”按钮，然后输入播放数量详情点击“提交”按钮进行提交，同时也支持对已有的播放数量进行编辑、删除和查询；

2.5非功能性需求分析

花漾音乐可视化分析系统的非功能性需求比如花漾音乐可视化分析系统的安全性怎么样，可靠性怎么样，性能怎么样，可拓展性怎么样等。具体可以表示在如下2-1表格中：

表2.1 花漾音乐可视化分析系统非功能需求表

安全性	主要指花漾音乐可视化分析系统数据库的安装，数据库的使用和密码的设定必须合乎规范。
可靠性	可靠性是指花漾音乐可视化分析系统能够安装用户的指示进行操作，经过测试，可靠性90%以上。
性能	性能是影响花漾音乐可视化分析系统占据市场的必要条件，所以性能最好要佳才好。
可扩展性	比如数据库预留多个属性，比如接口的使用等确保了系统的非功能性需求。
易用性	用户只要跟着花漾音乐可视化分析系统的页面展示内容进行操作，就可以了。
可维护性	花漾音乐可视化分析系统开发的可维护性是非常重要的，经过测试，可维护性没有问题

2.6系统用例分析

通过分析得出了本花漾音乐可视化分析系统中管理人员角色用例图，如图2-1所示：

图2-1 管理员角色用例图

3．总体设计

3.1技术架构设计

在上一章节中分析了花漾音乐可视化分析系统的功能性需求，并且根据需求分析了花漾音乐可视化分析系统中的用例以及系统的增删改查流程。那么接下来就要开始对花漾音乐可视化分析系统技术架构设计，技术架构如图3-1所示。

图3-1花漾音乐可视化分析系统架构设计图

3.2系统结构设计

本花漾音乐可视化分析系统从架构上分为三层：表现层（UI）、业务逻辑层（BLL）以及数据层（DL）。

图3-2花漾音乐可视化分析系统系统架构设计图

表现层（UI）：又称UI层，主要完成本花漾音乐可视化分析系统的UI交互功能，一个良好的UI可以打打提高用户的用户体验，增强用户使用本花漾音乐可视化分析系统时的舒适度。UI的界面设计也要适应不同版本的花漾音乐可视化分析系统以及不同尺寸的分辨率，以做到良好的兼容性。UI交互功能要求合理，用户进行交互操作时必须要得到与之相符的交互结果，这就要求表现层要与业务逻辑层进行良好的对接。

业务逻辑层（BLL）：主要完成本花漾音乐可视化分析系统的数据处理功能。用户从表现层传输过来的数据经过业务逻辑层进行处理交付给数据层，系统从数据层读取的数据经过业务逻辑层进行处理交付给表现层。

数据层（DL）：由于本花漾音乐可视化分析系统的数据是放在服务端的mysql数据库中，因此本属于服务层的部分可以直接整合在业务逻辑层中，所以数据层中只有数据库，其主要完成本花漾音乐可视化分析系统的数据存储和管理功能。

系统的整体架构确定以后，再来看花漾音乐可视化分析系统的主要功能模块图。整体的功能模块包括首页、系统用户（管理员、普通用户）语种分类、情感分类、歌单信息、数据词云管理、播放数量管理这几大功能，图4-3就是花漾音乐可视化分析系统的功能模块图。

图3-3 系统结构图

3.3 E-R图实体设计

数据库是一种重要的信息存储和管理工具，它可以将系统中的所有数据实时地存储起来，以便于用户的操作。此外，数据库中的数据也应当具有良好的共享性，允许多个系统共享，并且保持一定的独立性，以确保数据的安全性。为了确保数据的安全，必须对其进行身份验证，否则将无法访问和使用。在设计数据库时，必须清楚地界定各个实体之间的关系，并将其映射到E-R图中，以便更好地理解和管理，系统的E-R图如下图所示：

图3-4系统实体ER属性图

3.3数据库设计

通过前面E-R关系图一共需要创建很多个数据表。在此罗列这几个主要数据库表的关系模型如下：

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	position	varchar	32	0	Y	N		位置：
8	mode	varchar	32	0	N	N	_blank	跳转方式：
9	add	tinyint	3	0	N	N	1	是否可增加：
10	del	tinyint	3	0	N	N	1	是否可删除：
11	set	tinyint	3	0	N	N	1	是否可修改：
12	get	tinyint	3	0	N	N	1	是否可查看：
13	field_add	text	65535	0	Y	N		添加字段：
14	field_set	text	65535	0	Y	N		修改字段：
15	field_get	text	65535	0	Y	N		查询字段：
16	table_nav_name	varchar	500	0	Y	N		跨表导航名称：
17	table_nav	varchar	500	0	Y	N		跨表导航：
18	option	text	65535	0	Y	N		配置：
19	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
20	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：

表data_word_cloud (数据词云)

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	data_word_cloud_id	int	10	0	N	Y		数据词云ID
2	singles_title	varchar	64	0	Y	N		歌单标题
3	language_classification	varchar	64	0	Y	N		语种分类
4	song_title	varchar	64	0	Y	N		歌曲名称
5	songlist_author	varchar	64	0	Y	N		歌单作者
6	comment_time	datetime	19	0	Y	N		评论时间
7	comment_region	varchar	64	0	Y	N		评论地区
8	number_of_comments	int	10	0	Y	N	0	评论数量
9	number_of_likes	int	10	0	Y	N	0	点赞数量
10	comment_content	text	65535	0	Y	N		评论内容
11	recommend	int	10	0	N	N	0	智能推荐
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emotional_classification (情感分类)

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	emotional_classification_id	int	10	0	N	Y		情感分类ID
2	emotional_classification	varchar	64	0	Y	N		情感分类
3	recommend	int	10	0	N	N	0	智能推荐
4	create_time	datetime	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language_classification (语种分类)

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	language_classification_id	int	10	0	N	Y		语种分类ID
2	language_classification	varchar	64	0	Y	N		语种分类
3	recommend	int	10	0	N	N	0	智能推荐
4	create_time	datetime	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playback_quantity (播放数量)

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	playback_quantity_id	int	10	0	N	Y		播放数量ID
2	song_title	varchar	64	0	Y	N		歌曲名称
3	songlist_author	varchar	64	0	Y	N		歌单作者
4	playback_quantity	int	10	0	Y	N	0	播放数量
5	recommend	int	10	0	N	N	0	智能推荐
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regular_users (普通用户)

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	regular_users_id	int	10	0	N	Y		普通用户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	user_age	int	10	0	Y	N	0	用户年龄
5	contact_phone_number	varchar	64	0	Y	N		联系电话
6	examine_state	varchar	16	0	N	N	已通过	审核状态
7	recommend	int	10	0	N	N	0	智能推荐
8	user_id	int	10	0	N	N	0	用户ID
9	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
10	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表sensitive_vocabulary (敏感词汇)

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	sensitive_vocabulary_id	int	10	0	N	Y		敏感词汇ID
2	sensitive_vocabulary	varchar	64	0	Y	N		敏感词汇
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singles_information (歌单信息)

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	singles_information_id	int	10	0	N	Y		歌单信息ID
2	singles_title	text	65535	0	Y	N		歌单标题
3	language_classification	varchar	64	0	Y	N		语种分类
4	song_title	text	65535	0	Y	N		歌曲名称
5	emotional_classification	varchar	64	0	Y	N		情感分类
6	songlist_author	text	65535	0	Y	N		歌单作者
7	song_list_image	varchar	255	0	Y	N		歌单图片
8	release_time	text	65535	0	Y	N		发布时间
9	playlist_link	varchar	64	0	Y	N		歌单链接
10	singles_tags	varchar	64	0	Y	N		歌单标签
11	number_of_collections	int	10	0	Y	N	0	收藏数量
12	share_quantity	int	10	0	Y	N	0	分享数量
13	number_of_comments	int	10	0	Y	N	0	评论数量
14	number_of_songs	int	10	0	Y	N	0	歌曲数量
15	song_list_introduction	text	65535	0	Y	N		歌单介绍
16	recommend	int	10	0	N	N	0	智能推荐
17	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
18	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	mediumint	8	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	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：

4．详细设计与实现

4.1用户管理模块

管理员进入到花漾音乐可视化分析系统以后，点击“用户管理”下的“管理员”这个按钮就会显示出管理员的信息，如果想要填写新的管理员，点击右上角“添加”按钮，然后输入用户名、密码、昵称、手机号码等信息，点击“提交”按钮进行提交，其中用户名和密码是必须填写的，同时也支持对已有的管理员进行编辑、删除和查询；

普通用户：点击“普通用户”这个按钮就会显示出所有的普通用户的信息，如果想要填写新的普通用户，点击左上角“添加”按钮，然后输入用户编号、姓名、性别、邮箱等信息，点击“提交”按钮进行提交，同时也支持对已有的人用户进行编辑、删除和查询。其主界面展示如下图4.1所示。

图4-1 用户注册界面图

4.2数据图表功能模块

音乐可视化分析系统的数据图表功能模块是该系统中的一个重要组成部分，它可以将音乐相关的数据以图表的形式进行展示和分析。以下是一些包含在数据图表功能模块中的功能和特点：

数据可视化：该功能模块可以将音乐相关的数据转化为直观的图表，如折线图、柱状图、饼图等，以便用户更好地理解和分析数据。

音乐播放数量统计：通过统计用户的音乐播放记录，生成播放次数、播放时长、播放趋势等图表，帮助用户了解自己的音乐偏好和听歌习惯。

歌曲排行榜：根据用户的播放量、收藏量等指标，生成热门歌曲排行榜，以图表形式展示，让用户了解当前流行的音乐趋势。

用户喜好分析：通过分析用户的收藏、评论、分享等行为数据，生成用户喜好分析图表，帮助用户了解自己的音乐口味和兴趣领域。

数据趋势分析：通过对历史数据的分析，生成数据趋势图表，帮助用户了解音乐播放量、收藏量等指标的变化趋势，为用户提供决策支持。其主界面展示如下图4.2所示。

图4-2 数据图表界面图

4.3数据词云功能模块

点击“数据词云”这个按钮就会显示出所有的数据词云，如果想要填写新的数据词云，点击导航栏的“数据词云添加”按钮，然后输入数据词云详情点击“提交”按钮进行提交，同时也支持对已有的数据词云进行编辑、删除和查询。其主界面展示如下图5.3所示。

图4-3 数据词云界面图

4.4个人信息管理模块

点击“个人信息”菜单可以输对个人信息提交进行修改或者查询。其主界面展示如下图5.4所示。

图4-4 个人中心界面图

5 系统测试

5.1  系统测试原则

花漾音乐可视化分析系统的测试原则是确保系统功能和性能符合预期，并满足用户需求和期望。我们将遵循完整性原则，覆盖系统的所有功能模块和主要功能点，以确保系统的完整性和功能的正确性。同时，我们注重兼容性测试，验证系统在不同操作系统、浏览器和设备等多个平台下的兼容性。可靠性测试是我们的关注重点，确保系统的稳定性和可靠性，包括对系统崩溃、错误处理和恢复能力的测试。我们还将评估系统的性能指标，如响应时间、并发用户数、数据处理速度等，以确保系统在高负载情况下的稳定性和性能表现。用户体验是我们的关注焦点，我们将测试用户界面的易用性和友好性，以及系统对用户操作的响应和反馈是否符合用户期望。安全性测试也是我们的重要任务，验证系统的安全机制和数据保护措施，确保用户数据的安全性和隐私保护。最后，我们将根据用户需求和期望，验证系统是否满足用户的功能和使用要求。通过遵循这些测试原则，我们将为花漾音乐可视化分析系统提供全面、准确的测试，以确保系统质量和用户体验的稳定和优化。

5.2  系统测试环境

花漾音乐可视化分析系统的测试环境是一个关键的组成部分，它提供了一个模拟真实生产环境的平台，以确保系统的功能和性能符合预期。我们建立了适当的硬件环境，包括服务器、计算机和移动设备，以满足系统的性能要求和扩展需求。同时，我们配置了合适的软件环境，包括操作系统、数据库管理系统和Web服务器，以确保测试环境与实际生产环境一致。在网络环境方面，我们模拟了真实的网络带宽、延迟和稳定性，以验证系统在不同网络条件下的正常运行和响应速度。为了测试系统的安全性，我们设置了适当的安全环境，包括防火墙、访问控制和身份验证等。此外，我们准备了适当的测试数据集，包括真实数据和模拟数据，以覆盖各种使用场景和情况。我们还选择了合适的测试工具和框架，如自动化测试工具和性能测试工具，以提高测试效率和准确性。通过搭建这样的测试环境，我们能够进行全面、准确的测试，以确保花漾音乐可视化分析系统的质量和用户体验的稳定和优化。

5.3  系统测试过程

系统测试是花漾音乐可视化分析系统开发过程中的重要环节，它旨在验证系统的功能和性能是否符合预期，并确保系统的稳定性和可靠性。系统测试过程通常包括以下几个阶段：

测试计划制定：在系统测试开始之前，制定详细的测试计划，明确测试的目标、范围、测试策略、测试资源和时间安排等。确保测试工作有条不紊地进行。

测试用例设计：根据需求规格和系统设计文档，设计测试用例来覆盖系统的各个功能模块和主要功能点。测试用例应包括输入数据、预期输出和执行步骤等信息。

功能测试：在这个阶段，对系统的各个功能进行测试，验证其是否按照需求规格和设计要求正常工作。测试人员会执行测试用例，并记录测试结果和发现的缺陷。

性能测试：通过模拟实际使用场景和负载条件，对系统的性能进行评估和测试。测试人员会测量系统的响应时间、并发用户数、数据处理速度等指标，以确保系统在高负载情况下的稳定性和性能表现。

安全测试：在这个阶段，测试人员会验证系统的安全机制和数据保护措施。他们会模拟攻击、测试系统的漏洞，并确保系统能够有效地防御和保护用户数据。

用户体验测试：测试人员会评估系统的用户界面和交互体验，以确保系统对用户操作的响应和反馈符合用户期望。他们会关注系统的易用性、友好性和一致性等方面。

回归测试：在系统更新或修改后，进行回归测试以确保新功能不会影响已有功能的正常运行。测试人员会重新执行之前的测试用例，并验证系统的稳定性和兼容性。

缺陷管理与修复：测试人员会记录发现的缺陷，并与开发团队进行沟通和协作，确保缺陷得到及时修复和验证。

通过以上系统测试过程，我们可以全面评估花漾音乐可视化分析系统的质量和性能，发现并解决潜在的问题，最终提供一个稳定、可靠且用户满意的系统。

6．结  论

通过对花漾音乐可视化分析系统的研究和测试，我们可以得出以下结论：

花漾音乐可视化分析系统具备丰富的数据图表功能模块，能够将音乐相关的数据以直观、易懂的方式进行展示和分析。

系统测试环境的搭建是确保系统功能和性能符合预期的关键。通过合适的硬件、软件、网络和安全环境的配置，以及准备适当的测试数据和工具，可以进行全面、准确的系统测试。

在系统测试过程中，需要制定详细的测试计划，设计测试用例，并进行功能、性能、安全和用户体验等方面的测试。通过回归测试和缺陷管理与修复，可以确保系统的稳定性和质量。

尽管花漾音乐可视化分析系统在数据图表功能模块的设计和实现上已经取得了一定的成果，但仍有进一步的发展空间和改进方向：

功能拓展：可以进一步扩展数据图表功能模块，增加更多类型的图表和分析工具，以满足不同用户的需求和偏好。

用户个性化：可以引入个性化推荐算法和定制化选项，根据用户的喜好和需求，提供定制化的数据图表展示和分析。

实时性能优化：可以通过优化系统的算法和架构，提高数据处理和图表生成的速度和效率，以满足用户对实时性能的要求。

数据安全与隐私保护：在系统设计和实施中，应加强数据安全和隐私保护措施，确保用户数据的安全性和合规性。

用户反馈与改进：积极收集用户的反馈意见和建议，不断改进系统的功能和用户体验，以提升用户满意度和系统的竞争力。

综上所述，花漾音乐可视化分析系统在数据图表功能模块的设计和测试中取得了一定的成果，但仍有进一步的发展空间和改进方向。通过持续的创新和改进，可以为用户提供更好的音乐数据分析服务，并推动系统的持续发展和进步。

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致  谢

至此论文结束，感谢您的阅读。在此我要感谢我的导师，虽然我在实习期间很忙，论文撰写总是停停改改，但是导师依然十分负责，时不时的询问我的任务进展情况，跟进我的论文进度。虽然我在实习期间很忙，以至于很晚才开始进行论文撰写和编写程序的工作，但是在指导老师的帮助下，我逐步完成了自己的论文和程序，从导师身上也学习到很多知识，和经验，这些知识和经验令我受益匪浅。也从导师身上看到了自己的不足，不论是在即使层面上还是在对待工作的态度上，倒数如同明镜一般照出了我的缺点我的不足。此外，我还要感谢在我实习期间在论文和程序上帮助过我的同学和社会人士，此前我对于flask框架方面的一些知识还不了解，是他们在我编写程序过程中给了我很多的启发和感想，也帮助了我对于程序的调试和检测。没有他们我是不能顺利完成本次毕业设计的。至此，我的毕业设计就花上了一个圆满的句号了。

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