49677-flask微博事件的数据分析与可视化（免费领源码）可做计算机毕业设计JAVA、PHP、爬虫、APP、小程序、C# 、C++、python、数据可视化、大数据、全套文案

基于Flask框架构建的微博事件数据分析与可视化系统的设计与实现。随着社交媒体平台的迅猛发展，微博作为信息传播的重要渠道之一，其上产生的海量数据蕴含着巨大的价值。通过对这些数据进行有效的分析和可视化的展示，可以帮助企业和个人更好地理解用户行为、把握舆论动向以及挖掘潜在商业机会。本项目利用Python语言中的Flask微框架搭建后端服务，采用爬虫技术收集微博相关数据，并结合数据处理及可视化工具对数据进行深度剖析。首先介绍了微博数据的特点及其分析意义，随后详细描述了系统的架构设计，包括前端界面与后端逻辑的交互流程。接着阐述了如何使用特定算法和技术手段从大量原始数据中提取有价值的信息，并以直观的图表形式展现出来。通过实际案例展示了该系统在真实环境下的应用效果，验证了其在提升数据分析效率和增强决策支持能力方面的有效性。

关键词：微博事件的数据分析与可视化；flask框架；Python语言

Abstract

Design and implementation of the microblog event data analysis and visualization system constructed based on the Flask framework. With the rapid development of social media platforms, as one of the important channels of information dissemination, the massive data generated by microblog contains great value. Through the effective analysis and visual display of these data, enterprises and individuals can better understand user behavior, grasp the trend of public opinion and explore potential business opportunities. This project uses the Flask micro framework in Python language to build back-end services, uses crawler technology to collect microblog related data, and conducts in-depth analysis of the data combined with data processing and visualization tools. Firstly, the characteristics and analysis significance of microblog data are introduced, and then the architecture design of the system is described in detail, including the interaction process between front-end interface and back-end logic. It then explains how to use specific algorithms and techniques to extract valuable information from large amounts of raw data and show it in the form of intuitive charts. The actual case shows the application effect of the system in the real environment, and verifies its effectiveness in improving the efficiency of data analysis and enhancing the decision support ability.

Keywords: data analysis and visualization of microblog events; flak framework; Python language

第一章绪论

1.1研究背景及意义

在当今信息爆炸的时代，社交媒体平台作为信息传播的重要渠道，其影响力日益增强。微博作为其中的佼佼者，不仅汇聚了海量用户，也产生了大量有价值的数据。这些数据中蕴含着丰富的用户行为信息、舆论趋势以及潜在的商业价值。然而，如何从这些纷繁复杂的数据中提取出有用的信息，并以直观易懂的方式呈现出来，成为了当前数据分析领域的一大挑战。本论文所设计的微博事件数据分析与可视化系统，正是为了应对这一挑战而生。通过对微博数据的深入挖掘和分析，该系统旨在为企业和个人提供更为精准、全面的用户行为洞察，助力其把握舆论动向，挖掘潜在商业机会。

1.2国内外研究现状

国内外在数据分析与可视化领域的研究已经取得了一定的成果。国外方面，许多大型科技公司和研究机构都投入了大量资源进行数据分析和可视化工具的开发，这些工具在数据处理、算法优化以及用户界面设计等方面都取得了显著的进展。

而在国内，随着大数据技术的快速发展和应用，数据分析与可视化也逐渐成为研究热点。众多学者和企业开始关注微博等社交媒体平台的数据价值，积极探索如何更有效地利用这些数据进行分析和可视化。尽管取得了一定的研究成果，但在微博事件数据的深度挖掘、实时分析以及可视化呈现等方面仍存在诸多挑战和问题，有待进一步研究和解决。本论文所设计的微博事件数据分析与可视化系统，正是在这样的研究背景下应运而生，旨在为解决上述问题提供一种可行的解决方案。

1.3论文组织结构

本论文共分为七个主要章节，具体结构如下：

1. 绪论：介绍研究背景与意义，回顾国内外研究现状，并概述论文的组织结构。

2. 相关技术介绍：详细介绍与本研究相关的技术，包括Python语言、B/S框架、flask框架和MySQL数据库。

3. 需求分析：对系统的功能需求和非功能需求进行分析，明确用户和管理员的需求，并进行可行性分析，包括技术、操作和经济可行性。

4. 系统设计：涵盖系统架构设计、系统模块设计，并进行数据库的概念设计与表设计。

5. 系统实现：具体描述各个功能模块的实现过程，展示系统如何根据需求进行开发。

6. 系统测试：阐述测试的目的，分析测试结果并得出结论，以验证系统的稳定性和功能完整性。

7. 总结：总结研究的主要成果和贡献，指出存在的不足及未来的研究方向。

第二章关键技术

2.1MySQL简介

MySQL是一个关系型数据库管理系统（RDBMS），由瑞典的MySQL AB公司开发，现在属于Oracle公司旗下产品。它使用结构化查询语言（SQL）进行数据库管理。MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一，尤其在WEB应用方面表现出色。

MySQL的主要特点包括：

1.关系型数据库：它使用表格来存储数据，每个表格都有行和列，行代表记录，列代表字段。这种结构使得数据的管理和查询变得非常高效。

2.SQL语言：MySQL使用SQL语言进行数据操作，这是一种非常强大且通用的语言，可以用于创建、修改、查询和删除数据库中的数据。

3.开源和免费：MySQL是开源的，意味着任何人都可以查看、修改和分发其源代码。此外，社区版是免费的，适合中小型网站的开发。

4.高效和稳定：MySQL的设计注重性能和稳定性，即使在处理大量数据时也能保持高效的性能。

5.支持多种平台：MySQL可以在多种操作系统上运行，包括Windows、Linux、Mac OS等。

6.可扩展性：MySQL支持各种扩展功能，如复制、分区、集群等，使得数据库可以适应不同的应用场景。

总的来说，MySQL是一个功能强大、易于使用且高度灵活的数据库管理系统，广泛应用于各种类型的网站和应用中。

2.2Python

Python是一种相对于编译型语言存在的、一种独立于机器，面向过程或对象的语言，Python表达方式简练、明了，没有冗余或多余的内容，容易理解。在通过使用统计分析方法来提取有用信息并形成结论，以支持决策制定的过程中Python都展现出了其特别的优势。Python有一个规模很大的数据处理库，这些库提供了功能性很强的数据元素的集合和数据分析手段，可以方便地对平台产生的海量数据进行处理、清洗和转换。Python具有多种相对前卫的推演和计算方式，这些方式提供了很多的图表类型和可视化效果，让用户可以简单易懂的了解数据信息。Python可以结合无界数据集设计的数据处理引擎，实现对直播平台数据的实时采集、处理和分析，从而为用户提供及时、准确的数据支持。

2.3flask框架

Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。它设计简单，易于扩展，非常适合开发小型到中型的Web应用。Flask的核心非常简洁，只包含基本的路由和WSGI（Web Server Gateway Interface）功能，但可以通过扩展来增加其他功能，如数据库支持、表单处理、会话管理等。

Flask的灵活性是其一大特点。开发者可以自由地选择和使用各种第三方库和扩展，以满足项目的特定需求。这种灵活性使得Flask能够很好地适应不同的开发场景和项目规模。

Flask还拥有一个活跃的社区和丰富的文档资源。社区中的开发者们积极分享经验、解决问题，为新手提供了良好的学习环境和支持。文档则详细记录了Flask的使用方法和最佳实践，帮助开发者更快地掌握和应用这个框架。

2.4Pycharm简介

PyCharm是由JetBrains公司开发的专业Python集成开发环境（IDE），旨在提供全面的开发支持和工具，以提高Python项目的开发效率。它拥有强大的代码编辑器、调试器、测试框架支持和项目管理功能，可以帮助开发人员更快地编写正确的代码、进行代码调试和问题排查，并方便地进行单元测试和集成测试。此外，PyCharm还集成了常用的版本控制系统，支持团队协作和代码版本管理。总之，PyCharm是一款功能丰富、用户友好的Python开发工具，无论是初学者还是经验丰富的开发人员都能从中受益。

2.5B/S模式

B/S模式，全称为Browser/Server（浏览器/服务器模式），也被称为B/S结构，是WEB兴起后的一种网络结构模式。

B/S模式统一了客户端，将系统功能实现的核心部分集中到服务器上，简化了系统的开发、维护和使用。在这种模式中，客户机上只需要安装一个浏览器，如Chrome、Safari、Microsoft Edge、Netscape Navigator或Internet Explorer等，而服务器则安装SQL Server、Oracle、MYSQL等数据库。浏览器通过Web Server同数据库进行数据交互。

此外，B/S模式是一种基于浏览器和服务器的应用程序架构，也被称为Web应用程序开发模式。该模式将应用程序的业务逻辑和数据处理都放在服务器端完成，而客户端只需要通过浏览器来访问服务器。这种模式实现了跨平台、跨操作系统和分布式计算等特点，主要依赖于Web技术，如HTML、CSS、PythonScript等，以及Web服务器、数据库等后端技术。

与传统的C/S（Client/Server）开发模式相比，B/S开发模式可以减少客户端的安装和维护工作，提高了应用程序的可移植性和易用性，适合于大规模企业级应用的开发。

第三章微博事件的数据分析与可视化系统分析

3.1系统可行性分析

3.1.1技术可行性

现代软件开发技术已经相当成熟，提供了丰富的工具和框架，可以应对各种复杂的业务需求。采用Python等成熟、稳定的语言进行开发，利用其面向对象、跨平台等特性，实现系统的模块化、可扩展性和可维护性。利用flask等现代框架，简化开发过程，提高开发效率。对于数据库的选择，使用MySQL等关系型数据库，以满足数据存储和查询的需求。因此，从技术层面来看，开发微博事件的数据分析与可视化是完全可行的。

3.1.2经济可行性

系统的开发成本相对较低，可以利用开源框架和工具，降低开发成本。其次，系统的运行和维护成本也相对较低，可以采用Python等技术，实现系统的自动化部署和维护。因此，从经济层面来看，开发微博事件的数据分析与可视化也是可行的。

3.1.3社会可行性

随着社交媒体平台的快速发展，微博已成为人们获取信息、表达观点的重要渠道。微博事件的数据分析与可视化系统旨在通过对微博平台上的事件数据进行收集、整理和分析，以直观的方式展示给用户，帮助用户更好地理解微博上的热点事件和趋势。从社会层面来看，该系统的开发有助于提升公众对社交媒体信息的认知和理解，促进信息的透明化和公开化，因此具有社会可行性。

3.1.4操作可行性

系统的操作界面设计简洁明了，易于用户理解和操作。系统提供了详尽的操作指南和帮助文档，使得用户能够快速上手并熟练使用系统。系统还具备良好的容错性和错误提示功能，当用户操作失误时，能够及时给出提示信息，引导用户进行正确的操作。因此，从操作层面来看，微博事件的数据分析与可视化同样具备可行性。

3.2系统功能分析

3.2.1功能性分析

微博事件的数据分析与可视化划分为了前端模块和后端模块两大部分。

前端注册用户模块：

注册登录：用户可以通过填写注册表单来创建一个新账户，包括用户名、密码、邮箱等信息。登录功能允许用户输入已注册的用户名和密码来访问系统，提供便捷的入口点。
首页：首页展示最新的新闻资讯和爬虫数据，用户可以快速浏览最新内容。新闻资讯部分可能包括标题、摘要和图片，而爬虫数据部分则展示从互联网抓取的相关信息。
通知公告：此部分用于发布系统更新、活动信息或其他重要通知。用户可以查看最新的公告，确保不会错过任何重要信息。
新闻资讯：用户可以阅读和浏览各种新闻文章。每篇文章都有点赞和收藏功能，方便用户标记喜欢的内容，以便日后阅读。
爬虫数据：系统展示通过爬虫技术抓取的数据，用户可以查看相关信息。每条数据同样具备点赞和收藏功能，用户还可以通过链接访问原始页面。
我的账户：用户可以在此模块修改个人密码和资料。修改密码功能确保账户安全，而修改资料则允许用户更新个人信息，如邮箱、用户名等。
个人中心：个人中心是用户的私人空间，包括个人首页、收藏等板块。用户可以查看自己的活动记录、收藏的文章和数据，以及管理个人信息。

后端管理员模块：

登录：登录功能是管理员进入后端管理模块的入口。通过输入正确的用户名和密码，管理员可以验证身份并获得对平台的访问权限。安全措施如验证码或双因素认证可以进一步增强登录过程的安全性。
系统用户：系统用户管理功能允许管理员对平台的用户账户进行管理，包括管理员、注册用户。管理员可以添加、删除或修改用户信息，设置权限，以及监控用户活动，确保平台的安全性和有序性。
爬虫数据管理：爬虫数据管理功能使管理员能够导入新的微博事件数据，下载已导入的数据，以及查询和删除不再需要的数据。管理员还可以查看数据详情和相关评论，确保数据的准确性和完整性。
系统管理：系统管理功能包括轮播图的添加、删除和查询操作，以及对轮播图内容的详细编辑。管理员可以创建吸引用户的视觉展示，同时确保轮播图内容与微博事件的数据分析与可视化保持同步。
通知公告管理：通知公告管理功能允许管理员添加、删除和查询平台的通知公告。管理员可以发布最新消息、更新或重要信息，并确保所有用户都能看到这些通知。详细信息的查看功能有助于管理员跟踪公告的发布情况。
资源管理：资源管理功能涵盖了新闻资讯的管理，包括资讯分类的添加、删除和查询操作。管理员可以对资讯进行详细编辑，并查看评论，以确保提供的资讯内容丰富、准确，并与微博事件的数据分析与可视化紧密相关。

3.2.2非功能性分析

微博事件的数据分析与可视化的非功能性需求比如微博事件的数据分析与可视化的安全性怎么样，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3-1表格中：

表3-1微博事件的数据分析与可视化非功能需求表

安全性	主要指微博事件的数据分析与可视化数据库的安装，数据库的使用和密码的设定必须合乎规范。
可靠性	可靠性是指微博事件的数据分析与可视化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	性能是影响微博事件的数据分析与可视化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	用户只要跟着微博事件的数据分析与可视化的页面展示内容进行操作，就可以了。
可维护性	微博事件的数据分析与可视化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

3.3系统用例分析

微博事件的数据分析与可视化的完整UML用例图分别是图3-1、3-2。

注册用户角色用例如图3-1所示。

图 3-1微博事件的数据分析与可视化注册用户角色用例图

管理员角色用例如图3-2所示。

图 3-2微博事件的数据分析与可视化管理员角色用例图

3.4系统总体流程设计

3.4.1数据开发流程

系统开发流程的主要步骤，从需求分析到系统完成的全过程。流程包括需求分析、总体设计（结构、功能、数据）、详细设计（模块、编码）、模块整合与调用，以及测试、扩展和完善，最终完成系统的开发。本系统的开发流程如图3-3所示

图 3-3系统开发流程图

3.4.2用户登录流程

用户输入用户名和密码后，系统先检查输入是否为空，再验证用户名是否存在，若存在则通过用户名获取密码并校验。若密码正确则登录成功，否则提示密码错误。若用户名不存在或无法登录，提示用户操作无效。如图3-4所示。

图 3-4登录流程图

3.4.3系统操作流程

用户首先进入系统登录界面，输入用户名和密码后，系统验证信息是否正确。若验证失败，返回登录界面重新输入，若验证成功，则进入功能界面，执行相应功能处理后结束操作流程。操作流程如图3-5所示。

图 3-5 系统操作流程图

3.4.4添加信息流程

管理员可以添加信息，用户添加可以自己权限内的信息，输入信息后，要想利用这个软件来进行系统的安全管理，首先需要登录到该软件中。添加信息流程如图3-6所示。

图 3-6 添加信息流程图

3.4.5修改信息流程

用户首先选择需要修改的记录，输入修改后的数据，系统判断输入数据是否合法。若数据不合法，提示重新输入，若数据合法，则将修改后的数据写入数据库，完成操作后流程结束。修改信息流程图如图3-7所示。

图 3-7 修改信息流程图

3.4.6删除信息流程

用户选择需要删除的记录后，系统判断是否确认删除。若未确认，返回选择环节，若确认删除，则更新数据库，删除对应记录，完成操作后流程结束。删除信息流程图如图3-8所示。

图 3-8删除信息流程图

第四章微博事件的数据分析与可视化总体设计

本章主要讨论的内容包括微博事件的数据分析与可视化的功能模块设计、数据库系统设计。

4.1系统架构设计

本微博事件的数据分析与可视化从架构上分为三层：表现层（UI）、业务逻辑层（BLL）以及数据层（DL）。

图 4-1微博事件的数据分析与可视化架构设计图

表现层（UI）：也称为用户界面层，它负责与用户进行直接的交互。一个优秀的UI设计能够显著提升用户的体验，确保用户在使用微博事件的数据分析与可视化时感到舒适和便捷。为了确保良好的兼容性，UI界面设计需要适应不同版本的平台和各种屏幕尺寸的分辨率。此外，UI交互功能必须合理设计，确保用户的操作能够得到相应的反馈和结果，这要求表现层与业务逻辑层之间保持良好的通信和协同工作。

业务逻辑层（BLL）：这一层主要处理微博事件的数据分析与可视化的数据和业务逻辑。当用户通过表现层提交数据时，业务逻辑层会接收这些数据，进行处理，并将结果传递给数据层进行存储或查询。同时，当系统需要从数据层读取数据时，业务逻辑层会处理这些数据，并将其传递给表现层进行展示。

数据层（DL）：虽然本微博事件的数据分析与可视化的数据存储在服务端的MySQL数据库中，但数据层仍然作为一个独立的部分存在。它的主要功能是存储和管理微博事件的数据分析与可视化的数据。数据层与MySQL数据库进行交互，执行数据的增、删、改、查等操作，确保数据的完整性和安全性。

这三个层次相互独立但又紧密协作，共同构成了微博事件的数据分析与可视化的完整架构。通过合理的分层设计，可以提高系统的可维护性、可扩展性和可重用性，为用户提供更好的服务和体验。

4.2系统模块设计

在上一章节中主要对系统的功能性需求和非功能性需求进行分析，并且根据需求分析了本微博事件的数据分析与可视化中的用例。那么接下来就要开始对本微博事件的数据分析与可视化的架构、主要功能和数据库开始进行设计。微博事件的数据分析与可视化根据前面章节的需求分析得出，微博事件的数据分析与可视化的功能模块图如下图所示。

图 4-2微博事件的数据分析与可视化功能模块图

4.3数据库设计

数据库设计一般包括需求分析、概念模型设计、数据库表建立三大过程，其中需求分析前面章节已经阐述，概念模型设计有概念模型和逻辑结构设计两部分。

4.3.1数据库概念结构设计

下面是整个微博事件的数据分析与可视化中主要的数据库表总E-R实体关系图。

图 4-3微博事件的数据分析与可视化总E-R关系图

4.3.2数据库逻辑结构设计

通过上一小节中微博事件的数据分析与可视化中总E-R关系图上得出一共需要创建多个数据表。在此主要罗列几个主要的数据库表结构设计。

表 4-1-access_token（登陆访问时长）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	token_id	int		是	是	临时访问牌ID
2	token	varchar	64	否	否	临时访问牌
3	info	text	65535	否	否	信息
4	maxage	int		是	否	最大寿命：默认2小时
5	create_time	timestamp		是	否	创建时间
6	update_time	timestamp		是	否	更新时间
7	user_id	int		是	否	用户编号

表 4-2-article（文章）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	article_id	mediumint		是	是	文章id
2	title	varchar	125	是	是	标题
3	type	varchar	64	是	否	文章分类
4	hits	int		是	否	点击数
5	praise_len	int		是	否	点赞数
6	create_time	timestamp		是	否	创建时间
7	update_time	timestamp		是	否	更新时间
8	source	varchar	255	否	否	来源
9	url	varchar	255	否	否	来源地址
10	tag	varchar	255	否	否	标签
11	content	longtext	4294967295	否	否	正文
12	img	varchar	255	否	否	封面图
13	description	text	65535	否	否	文章描述

表 4-3-article_type（文章分类）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	type_id	smallint		是	是	分类ID
2	display	smallint		是	否	显示顺序
3	name	varchar	16	是	否	分类名称
4	father_id	smallint		是	否	上级分类ID
5	description	varchar	255	否	否	描述
6	icon	text	65535	否	否	分类图标
7	url	varchar	255	否	否	外链地址
8	create_time	timestamp		是	否	创建时间
9	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-4-auth（用户权限管理）

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

表 4-5-code_token（验证码）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	code_token_id	int		是	是	验证码ID
2	token	varchar	255	否	否	令牌
3	code	varchar	255	否	否	验证码
4	expire_time	timestamp		是	否	失效时间
5	create_time	timestamp		是	否	创建时间
6	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-6-collect（收藏）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	collect_id	int		是	是	收藏ID
2	user_id	int		是	是	收藏人ID
3	source_table	varchar	255	否	否	来源表
4	source_field	varchar	255	否	否	来源字段
5	source_id	int		是	否	来源ID
6	title	varchar	255	否	否	标题
7	img	varchar	255	否	否	封面
8	create_time	timestamp		是	否	创建时间
9	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-7-comment（评论）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	comment_id	int		是	是	评论ID
2	user_id	int		是	是	评论人ID
3	reply_to_id	int		是	否	回复评论ID
4	content	longtext	4294967295	否	否	内容
5	nickname	varchar	255	否	否	昵称
6	avatar	varchar	255	否	否	头像地址
7	create_time	timestamp		是	否	创建时间
8	update_time	timestamp		是	否	更新时间
9	source_table	varchar	255	否	否	来源表
10	source_field	varchar	255	否	否	来源字段
11	source_id	int		是	否	来源ID

表 4-8-crawler_data（爬虫数据）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	crawler_data_id	int		是	是	爬虫数据ID
2	user_id	varchar	64	否	否	用户id
3	number_of_likes	varchar	64	否	否	点赞数
4	number_of_comments	varchar	64	否	否	评论数
5	number_of_forwards	varchar	64	否	否	转发数
6	provinces_and_regions	varchar	64	否	否	省份地区
7	content	text	65535	否	否	内容
8	number_of_contents	varchar	64	否	否	内容数
9	release_time	date		否	否	发布时间
10	type	varchar	64	否	否	类型
11	link	text	65535	否	否	链接
12	author_link	text	65535	否	否	作者链接
13	author_nickname	text	65535	否	否	作者昵称
14	comment_link	text	65535	否	否	评论链接
15	whether_vip	varchar	64	否	否	是否Vip
16	hits	int		是	否	点击数
17	praise_len	int		是	否	点赞数
18	collect_len	int		是	否	收藏数
19	comment_len	int		是	否	评论数
20	create_time	datetime		是	否	创建时间
21	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-9-hits（用户点击）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	hits_id	int		是	是	点赞ID
2	user_id	int		是	否	点赞人
3	create_time	timestamp		是	否	创建时间
4	update_time	timestamp		是	否	更新时间
5	source_table	varchar	255	否	否	来源表
6	source_field	varchar	255	否	否	来源字段
7	source_id	int		是	否	来源ID

表 4-10-notice（公告）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	notice_id	mediumint		是	是	公告ID
2	title	varchar	125	是	否	标题
3	content	longtext	4294967295	否	否	正文
4	create_time	timestamp		是	否	创建时间
5	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-11-praise（点赞）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	praise_id	int		是	是	点赞ID
2	user_id	int		是	是	点赞人
3	create_time	timestamp		是	否	创建时间
4	update_time	timestamp		是	否	更新时间
5	source_table	varchar	255	否	否	来源表
6	source_field	varchar	255	否	否	来源字段
7	source_id	int		是	否	来源ID
8	status	tinyint		是	否	点赞状态:1为点赞，0已取消

表 4-12-registered_user（注册用户）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	registered_user_id	int		是	是	注册用户ID
2	user_name	varchar	64	否	否	用户姓名
3	user_phone_number	varchar	64	否	否	用户电话
4	user_gender	varchar	64	否	否	用户性别
5	examine_state	varchar	16	是	否	审核状态
6	user_id	int		是	否	用户ID
7	create_time	datetime		是	否	创建时间
8	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-13-schedule（日程管理）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	schedule_id	smallint		是	是	日程ID
2	content	varchar	255	否	否	日程内容
3	scheduled_time	datetime		否	否	计划时间
4	user_id	int		是	否	用户ID
5	create_time	datetime		否	否	创建时间
6	update_time	datetime		否	否	更新时间

表 4-14-score（评分）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	score_id	int		是	是	评分ID
2	user_id	int		是	否	评分人
3	nickname	varchar	64	否	否	昵称
4	score_num	double		是	否	评分
5	create_time	timestamp		是	否	创建时间
6	update_time	timestamp		是	否	更新时间
7	source_table	varchar	255	否	否	来源表
8	source_field	varchar	255	否	否	来源字段
9	source_id	int		是	否	来源ID

表 4-15-slides（轮播图）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	slides_id	int		是	是	轮播图ID
2	title	varchar	64	否	否	标题
3	content	varchar	255	否	否	内容
4	url	varchar	255	否	否	链接
5	img	varchar	255	否	否	轮播图
6	hits	int		是	否	点击量
7	create_time	timestamp		是	否	创建时间
8	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-16-upload（文件上传）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	upload_id	int		是	是	上传ID
2	name	varchar	64	否	否	文件名
3	path	varchar	255	否	否	访问路径
4	file	varchar	255	否	否	文件路径
5	display	varchar	255	否	否	显示顺序
6	father_id	int		否	否	父级ID
7	dir	varchar	255	否	否	文件夹
8	type	varchar	32	否	否	文件类型

表 4-17-user（用户账户）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	user_id	int		是	是	用户ID
2	state	smallint		是	否	账户状态：(1可用\|2异常\|3已冻结\|4已注销)
3	user_group	varchar	32	否	否	所在用户组
4	login_time	timestamp		是	否	上次登录时间
5	phone	varchar	11	否	否	手机号码
6	phone_state	smallint		是	否	手机认证：(0未认证\|1审核中\|2已认证)
7	username	varchar	16	是	否	用户名
8	nickname	varchar	16	否	否	昵称
9	password	varchar	64	是	否	密码
10	email	varchar	64	否	否	邮箱
11	email_state	smallint		是	否	邮箱认证：(0未认证\|1审核中\|2已认证)
12	avatar	varchar	255	否	否	头像地址
13	open_id	varchar	255	否	否	针对获取用户信息字段
14	create_time	timestamp		是	否	创建时间

表 4-18-user_group（用户组）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	group_id	mediumint		是	是	用户组ID
2	display	smallint		是	否	显示顺序
3	name	varchar	16	是	否	名称
4	description	varchar	255	否	否	描述
5	source_table	varchar	255	否	否	来源表
6	source_field	varchar	255	否	否	来源字段
7	source_id	int		是	否	来源ID
8	register	smallint		否	否	注册位置
9	create_time	timestamp		是	否	创建时间
10	update_time	timestamp		是	否	更新时间

第五章微博事件的数据分析与可视化详细设计与实现

微博事件的数据分析与可视化的详细设计与实现主要是根据前面的微博事件的数据分析与可视化的需求分析和微博事件的数据分析与可视化的总体设计来设计页面并实现业务逻辑。主要从微博事件的数据分析与可视化界面实现、业务逻辑实现这两部分进行介绍。

5.1前端首页模块

首页展示最新的新闻资讯和爬虫数据，用户可以快速浏览最新内容。新闻资讯部分可能包括标题、摘要和图片，而爬虫数据部分则展示从互联网抓取的相关信息。前台首页模块展示如下图所示。

图 5-1前台首页模块图

5.2用户注册模块

不是微博事件的数据分析与可视化中正式用户的是可以在线进行注册的，当填写上自己的账号+设置密码+确认密码+昵称+邮箱+手机号+身份+用户姓名+用户性别等信息后再点击“注册”按钮后将会先验证输入的有没有空数据，再次验证密码和确认密码是否是一样的，最后验证输入的账户名和数据库表中已经注册的账户名是否重复，只有都验证没问题后即可用户注册成功。其用户注册模块展示如下图所示。

图 5-2注册模块图

5.3登录模块

微博事件的数据分析与可视化中的前台上注册后的用户是可以通过自己的用户名+密码进行登录的，当用户输入完整的自己的用户名+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，再次验证输入的用户名+密码和数据库中当前保存的用户信息是否一致，只有在一致后将会登录成功并自动跳转到微博事件的数据分析与可视化的首页中，否则将会提示相应错误信息，登录模块如下图所示。

图 5-3登录模块图

5.4前端注册用户功能模块

5.4.1通知公告模块

此部分用于发布系统更新、活动信息或其他重要通知。用户可以查看最新的公告，确保不会错过任何重要信息。通知公告模块如下图所示：

图 5-4通知公告模块图

5.4.2新闻资讯模块

用户可以阅读和浏览各种新闻文章。每篇文章都有点赞和收藏功能，方便用户标记喜欢的内容，以便日后阅读。新闻资讯模块如下图所示。

图 5-5新闻资讯模块图

5.4.3爬虫数据模块

系统展示通过爬虫技术抓取的微博数据，用户可以查看相关微博信息。每条数据同样具备点赞和收藏功能，用户还可以通过链接访问原始页面。爬虫数据模块如下图所示。

图 5-6爬虫数据模块图

爬虫数据详情模块如下图所示。

图 5-7爬虫数据详情模块图

5.4.4个人中心模块

个人中心是用户的私人空间，包括个人首页、收藏等板块。用户可以查看自己的活动记录、收藏的文章和数据，以及管理个人信息。个人中心模块如下图所示。

图 5-8个人中心模块图

5.5后端管理员功能模块

5.5.1系统用户模块

系统用户管理功能允许管理员对系统中的用户进行全面管理。管理员可以添加用户、修改用户信息、设定用户角色以及处理用户账号的停用或删除。这一功能确保了系统用户信息的准确性和安全性，也方便管理员根据实际需要调整用户权限。用户管理流程图如下所示。

图 5-9用户管理流程图

系统用户模块如下图所示。

图 5-10系统用户模块图

5.5.2爬虫数据管理模块

爬虫数据管理功能使管理员能够导入新的微博事件数据，下载已导入的数据，以及查询和删除不再需要的数据。管理员还可以查看数据详情和相关评论，确保数据的准确性和完整性。爬虫数据管理模块如下图所示。

图 5-11爬虫数据管理模块图

微博事件的数据分析与可视化模块如下图所示。

图 5-12微博事件的数据分析与可视化模块图

5.5.3通知公告管理模块

通知公告管理功能允许管理员添加、删除和查询平台的通知公告。管理员可以发布最新消息、更新或重要信息，并确保所有用户都能看到这些通知。通知公告管理模块如下图所示。

图 5-13通知公告管理模块图

5.5.4资源管理模块

资源管理功能涵盖了新闻资讯的管理，包括资讯分类的添加、删除和查询操作。管理员可以对资讯进行详细编辑，并查看评论，以确保提供的资讯内容丰富、准确，并与微博事件的数据分析与可视化紧密相关。资源管理模块如下图所示。

图 5-14资源管理模块图

5.5.5系统管理模块

系统管理功能包括轮播图的添加、删除和查询，管理员可以更新首页的轮播图，以展示最新的活动或通知。系统管理模块如下图所示。

图 5-15系统管理模块图

第六章系统测试

在系统开发的流程中，前台、后台以及数据库的建设只是整个项目的基础构建部分，完成了这些仅仅意味着系统框架的搭建告一段落。然而，一个系统的真正成熟与稳定，关键在于其是否能经受住严格的测试。测试是系统开发流程中不可或缺的一环，它对于确保系统质量至关重要。

6.1系统测试的目的

一个系统测试的目的就是检验系统在真正的工作环境和条件下是不是能够正常运行，各种功能能不能符合设计的要求，通过测试发现系统当中存在的一些潜在的错误，然后对系统进行改进，使得系统最终以完美的形式展现给用户，提高用户使用过程中的体验度，真正达到项目的实际使用目的。

6.2测试用例

6.2.1用户登录功能测试

表6-1 用户登录功能测试表

用例名称	用户登录系统
目的	测试用户通过正确的用户名和密码可否登录功能
前提	未登录的情况下
测试流程	1) 进入登录页面 2) 输入正确的用户名和密码
预期结果	用户名和密码正确的时候，跳转到登录成功界面，反之则显示错误信息，提示重新输入
实际结果	实际结果与预期结果一致

6.2.2创建数据测试

在系统中，创建功能也是基础功能之一，因此创建功能的测试很有代表性。在此章节主要列举在创建时各种情况下系统结果的测试。由于系统涉及创建功能操作过多，因此将多处统称创建功能。

创建数据用例如表6-2 所示。

表6-2 创建数据测试用例

测试用例编号	YL_05
测试用例名称	系统使用者进行创建数据
测试用例描述	使用者输入要创建的数据
系统入口	浏览器
步骤	预期结果	实际结果
输入完整并且格式正确的数据	提示“创建成功”，并显示所有数据	预期结果
核心位置数据但非必要位置不输入数据	提示“创建成功”，并显示所有数据	预期结果
核心数据位置不输入数据	提示“创建失败”	预期结果

6.2.3修改数据测试

在系统中，修改功能是系统主要实现功能，因此修改功能的测试很有代表性。在此章节主要列举在修改时各种情况下系统结果的测试。由于系统涉及修改功能操作过多，因此将多处数据表记录修改和状态修改统称修改功能。

修改数据用例如表6-3所示。

表6-3 修改数据测试用例

测试用例编号	YL_06
测试用例名称	系统使用者进行修改数据
测试用例描述	使用者对可修改的数据项进行修改
系统入口	浏览器
步骤	预期结果	实际结果
将现有数据修改成正确的数据	提示“修改成功”，并显示所有数据	预期结果
将现有数据修改成错误的数据	提示“修改失败”	预期结果

6.2.4查询数据测试

在系统中，查询功能是使用系统使用最多也是最基础的功能，因此查询功能的测试很有代表性。在此章节主要列举在查询时各种情况下系统结果的测试。

查询数据用例如表6-4所示。

表6-4 查询数据测试用例

测试用例编号	YL_05
测试用例名称	系统使用者进行查询数据
测试用例描述	全部查询以及输入关键词查询
系统入口	浏览器
步骤	预期结果	实际结果
界面自动查询全部	显示对应所有记录	预期结果
输入已存在且能匹配成功的关键字	显示所查询到的数据	预期结果
输入不存在的关键字	显示数据界面为空	预期结果

6.3测试结果

在本次测试的过程主要针对所有功能下的添加操作，修改操作和删除操作，并以真实数据一一进行相关功能项目的输入，最终能够保证每个项目涉及的功能都能够正常运行，因此能够保证本次设计的，已实现的功能能够正常运行并且相关数据库的信息也同样保证正确。

结论

经过本次系统测试，微博事件的数据分析与可视化的各项功能均得到了全面的验证。测试结果显示，系统在不同使用场景下均能稳定运行，功能和性能均达到了预期的设计要求。特别是在数据创建、数据修改以及数据查询等核心功能上，系统展现出了良好的稳定性和准确性。

在测试过程中，我们发现了少量潜在的缺陷，并及时进行了修复。这些修复工作进一步提升了系统的可靠性和用户体验。通过全面的测试用例执行，我们确保了系统的测试覆盖率达到了较高水平，为系统的最终上线提供了坚实的保障。

综上所述，本次系统测试取得了圆满成功。微博事件的数据分析与可视化的功能和性能均达到了预期目标，为系统的后续开发和维护奠定了坚实的基础。该模块将在实际应用中发挥出色的表现，为用户提供高效、便捷的资源管理服务。

参考文献

陈小莉.大数据分析与可视化技术结合下电视新闻的新时代发展架构[J].中国传媒科技,2024,(10):85-88.
荆慕瑶.大数据分析与可视化技术结合下的电视新闻传播新范式[J].中国传媒科技,2024,(10):133-136.
刘家振.基于微博的突发公共事件舆情监测大数据平台设计与实现[D].长安大学,2023
汪维富.数据故事视域下的学习分析可视化设计研究[D].华东师范大学,2022.
黄辰军.基于热点事件的微博可视化系统设计与实现[D].重庆邮电大学,2022.
陈丽君,胡恒恒,林伟婷.社会主义核心价值观微博传播特征及教育启示——基于青少年政务微博数据的可视化分析[J].青少年学刊,2021,(05):3-9+20.
邓晶艳.基于大数据的大学生日常思想政治教育创新研究[D].贵州师范大学,2021.
平力俊.结合社交媒体的交通数据可视分析技术研究[D].中国计量大学,2021.
张聪.社交媒体图可视分析方法研究[D].天津大学,2021
楚江涛.基于Hadoop的电商大数据分析系统的设计与实现[D].青海师范大学,2021.
冯明晨.面向时空数据的大数据分析方法研究[D].西北工业大学,2020.
吴广建.面向政务微博的数据分析系统设计与实现[D].杭州师范大学,2020.
郭姝男.事件序列概括与可视化分析[D].华东师范大学,2019.
梁翊涛.基于网络数据的教育舆情情感可视分析研究[D].华东师范大学,2019.
沈飞.基于知识图谱的事件可视分析的研究[D].东南大学,2017.
包乌云.融合报道中的数据可视化研究[D].吉林大学,2017.
刘汝隽.网络安全数据可视化系统的研究与实现[D].北京邮电大学,2017.
Python Sunrise Coffee: Better Beans, and Better Coffee [J]. M2 Presswire, 2025,
Salunke V S ,Ouda A . A Performance Benchmark for the PostgreSQL and MySQL Databases [J]. Future Internet, 2024, 16 (10): 382-382.
Shao W ,Liu K . Design and Implementation of Online Ordering System Based on flask [J]. Journal of Big Data and Computing, 2024, 2 (3):

致谢

微博事件的数据分析与可视化设计与实现工作已结束，虽然过程中充满挑战，但内心充满自豪和满足。感谢大学四年间教导我的所有老师，他们的专业知识与人生智慧让我成长为能独立完成系统的学生。特别感谢指导老师，他耐心解答疑惑，引导我解决问题，提升自主解决能力。室友和同学们的宝贵建议和支持也让我取得长足进步。未来，我将继续努力追求卓越，不辜负所学所悟和老师期望。坚信坚定信念和不懈努力，未来定能取得更辉煌成就。期待更美好未来！

此外，微博事件的数据分析与可视化设计与实现不仅是技术挑战，挫折和困难是成长的垫脚石，让我更深入理解问题，精确找到解决方案。每次解决问题，都感到满足和自豪。

对于未来，我充满期待和信心。无论道路多崎岖，只要保持坚定信念，持续努力，定能取得更大成就。期待将知识和技能运用到实际中，为社会做出更大贡献。

最后，感谢所有帮助和支持我的人。你们的教诲、鼓励和支持让我有今天的成就。我会继续努力，不辜负期望，为实现更美好的未来而奋斗。

数据库配置文件代码如下在app.py：

db = SQLAlchemy()

app = Flask(__name__, static_folder='static')

# 数据库链接配置

app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/projectxxxxx'

app.secret_key = 'v&#prqo7t*(!ktb+8r=+83@#_$n1pg_xig$j=6v^r3#$i)wx87'

db.init_app(app)

app.config['UPLOAD_FOLDER'] = 'static/upload'

登录代码如下:

def Login(self, ctx):

"""

登录API

@param {Object} ctx http请求上下文

"""

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

ret = {

"error": {

"code": 70000,

"message": "账户不存在",

}

body = ctx.body

# 获取用户

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

obj = service_select("user").Get_obj(

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

)

if obj:

# 检查用户所属用户组

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

# 校验用户状态

if obj["state"] == 1:

# 校验密码

if obj["password"] == password:

# 生成Token

timeout = datetime.now(tz=timezone.utc)

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

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

# 存储Token

# session[token] = obj["user_id"]

session.setdefault(token, obj["user_id"])

session.permanent = True

service_select("access_token").Add(

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

)

# 回传用户

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 ret

注册代码如下：

# 用户类

class User(controllerClass):

def __init__(self, config={}):

"""

构造函数

@param {Object} config 配置参数

"""

config_init = {

# 选择的模板那路径模板

"tpl": "./user/",

# 选择的服务

"services": "user",

# 注册API

"get_api": ["state", "quit"],

"post_api": ["login", "register", "change_password", "forget_password"],

# 唯一判断

"unique": ["username"]

}

config_temp = config

config_temp.update(config_init)

super(User, self).__init__(config_temp)

def Register(self, ctx):

"""

注册API

@param {Object} config 配置参数

"""

print("===================注册=====================")

userService = service_select("user")

body = ctx.body

# 判断必须信息

if "username" not in body and body["username"] == '':

return {"error": {

"code": 70000,

"message": "用户名不能为空",

}}

if "user_group" not in body and body["user_group"] == '':

return {

"error": {

"code": 70000,

"message": "用户组不能为空",

}

if "password" not in body and body["password"] == '':

return {

"error": {

"code": 70000,

"message": "密码不能为空",

}

# 取出表单

post_param = body

post_param['nickname'] = body["nickname"] or ""

post_param['password'] = md5hash(body["password"])

# 校验是否存在用户

obj = userService.Get_obj({"username": post_param['username']}, {"like": False})

if obj:

return {

"error": {

"code": 70000,

"message": "用户名已存在",

}

ret = {

"error": {

"code": 70000,

"message": "注册失败",

}

# 添加

bl = userService.Add(post_param)

if bl:

ret = {

"result": {

"bl": True,

"message": "注册成功"

}

return ret

找回密码代码如下：

def Forget_password(self, ctx):

"""

找回密码API

@param {Object} config 配置参数

"""

print("===================修改密码=====================")

ret = {

"error": {

"code": 70000,

"message": "用户信息不能没有"

}

body = ctx.body

if not body["code"]:

return {

"error": {

"code": 70000,

"message": "验证码不存在或者错误"

}

# 获取用户

obj = service_select("user").Get_obj(

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

)

if not obj:

return {

"error": {

"code": 70000,

"message": "用户名不存在或者错误"

}

password = md5hash(body["password"])

if not password:

return {

"error": {

"code": 70000,

"message": "密码不存在或者错误"

}

修改代码如下：

def Change_password(self, ctx):

"""

修改密码API

@param {Object} config 配置参数

"""

print("===================修改密码=====================")

ret = {

"error": {

"code": 70000,

"message": "账号未登录",

}

request = ctx.request

headers = request.headers

# 判断Token

if ("x-auth-token" in headers) and headers["x-auth-token"]:

token = headers["x-auth-token"]

user_id = tokenGetUserId(token, request)

userService = service_select("user")

# 获取密码和新密码

body = ctx.body

password = md5hash(body["o_password"])

# 判断用户密码是否正确

obj = userService.Get_obj({"user_id": user_id, "password": password}, {"like": False})

if obj:

# 修改密码并返回结果

password = md5hash(body["password"])

bl = userService.Set({"user_id": user_id}, {"password": password})

if bl:

ret = {"result": {"bl": True, "message": "修改成功"}}

else:

ret = {

"error": {

"code": 70000,

"message": "修改失败",

}

else:

ret = {

"error": {

"code": 70000,

"message": "密码错误",

}

else:

ret = {

"error": {

"code": 70000,

"message": "账户未登录",

}

return ret

增删查改代码如下：

增

def Add(self, ctx):

"""

增

@param {Object} ctx http请求上下文

@return {Object} 返回json-rpc格式结果

"""

body = ctx.body

unique = self.config.get("unique")

obj = None

if unique:

qy = {}

for i in range(len(unique)):

key = unique[i]

qy[key] = body.get(key)

obj = self.service.Get_obj(qy)

if not obj:

# 添加数据前

error = self.Add_before(ctx)

if error["code"]:

return {"error": error}

error = self.Events("add_before", ctx, None)

if error["code"]:

return {"error": error}

# 添加数据

result = self.service.Add(body, self.config)

# 添加数据发生错误

if self.service.error:

return {"error": self.service.error}

# 添加数据成功后

res = self.Add_after(ctx, result)

if res:

result = res

res = self.Events("add_after", ctx, result)

if res:

result = res

return {"result": result}

else:

return {"error": {"code": 10000, "message": "已存在"}}

删

# 删

def Del(self, ctx):

"""

删

@param {Object} ctx http请求上下文

@return {Object} 返回json-rpc格式结果

"""

if len(ctx.query) == 0:

errorMsg = {"code": 30000, "message": "删除条件不能为空！"}

return errorMsg

result = self.service.Del(ctx.query, self.config)

if self.service.error:

return {"error": self.service.error}

return {"result": result}

改

# 改

def Set(self, ctx):

"""

改

@param {Object} ctx http请求上下文

@return {Object} 返回json-rpc格式结果

"""

# 修改数据前

error = self.Set_before(ctx)

if error["code"]:

return {"error": error}

error = self.Events("set_before", ctx, None)

if error["code"]:

return {"error": error}

query = ctx.query

if 'page' in query.keys():

del ctx.query['page']

if 'size' in query.keys():

del ctx.query['size']

if 'orderby' in query.keys():

del ctx.query['orderby']

# 修改数据

result = self.service.Set(ctx.query, ctx.body, self.config)

# 修改数据发生错误

if self.service.error:

return {"error": self.service.error}

# 修改数据成功后

res = self.Set_after(ctx, result)

if res:

result = res

res = self.Events("set_after", ctx, result)

if res:

result = res

return {"result": result}

查

# 查多条

def Get_list(self, ctx):

"""

查多条

@param {Object} ctx http请求上下文

@return {Object} 返回json-rpc格式结果

"""

query = dict(ctx.query)

config_plus = {}

if "field" in query:

field = query.pop("field")

config_plus["field"] = field

if "page" in query:

config_plus["page"] = query.pop("page")

if "size" in query:

config_plus["size"] = query.pop("size")

if "orderby" in query:

config_plus["orderby"] = query.pop("orderby")

if "like" in query:

config_plus["like"] = query.pop("like")

if "groupby" in query:

config_plus["groupby"] = query.pop("groupby")

count = self.service.Count(query)

lst = []

if self.service.error:

return {"error": self.service.error}

elif count:

lst = self.service.Get_list(query,

obj_update(self.config, config_plus))

if self.service.error:

return {"error": self.service.error}

self.interact_list(ctx, lst)

return {"result": {"list": lst, "count": count}}

# 查一条

def Get_obj(self, ctx):

"""

查一条

@param {Object} ctx http请求上下文

@return {Object} 返回json-rpc格式结果

"""

query = dict(ctx.query)

config_plus = {}

if "field" in query:

field = query.pop("field")

config_plus["field"] = field

obj = self.service.Get_obj(query, obj_update(self.config, config_plus))

if self.service.error:

return {"error": self.service.error}

if obj:

self.interact_obj(ctx, obj)

return {"result": {"obj": obj}}

Md5加密算法代码：

# 帮助方法，取得md5后的hash值

def md5hash(key):

input_name = md5()

input_name.update(key.encode("utf-8"))

return input_name.hexdigest()

49677-flask微博事件的数据分析与可视化（免费领源码）可做计算机毕业设计JAVA、PHP、爬虫、APP、小程序、C# 、C++、python、数据可视化、大数据、全套文案

摘 要

第一章 绪 论

1.1研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3论文组织结构

第二章 关键技术

2.1MySQL简介

2.2Python

2.3flask框架

第三章 微博事件的数据分析与可视化 系统分析

3.1系统可行性分析

3.1.1技术可行性

3.1.2经济可行性

3.1.3社会可行性

3.1.4操作可行性

3.2系统功能分析

3.2.1功能性分析

3.2.2非功能性分析

3.3系统用例分析

3.4系统总体流程设计

3.4.1数据开发流程

3.4.2用户登录流程

3.4.3系统操作流程

3.4.4添加信息流程

3.4.5修改信息流程

3.4.6删除信息流程

第四章 微博事件的数据分析与可视化 总体设计

4.1系统架构设计

4.2系统模块设计

4.3数据库设计

4.3.1数据库概念结构设计

4.3.2数据库逻辑结构设计

第五章 微博事件的数据分析与可视化 详细设计与实现

5.1前端首页模块

5.2用户注册模块

5.3登录模块

5.4前端注册用户功能模块

5.4.1通知公告模块

5.4.2新闻资讯模块

5.4.3爬虫数据模块

5.4.4个人中心模块

5.5后端管理员功能模块

5.5.1系统用户模块

5.5.2爬虫数据管理模块

5.5.3通知公告管理模块

5.5.4资源管理模块

5.5.5系统管理模块

第六章 系统测试

6.1系统测试的目的

6.2测试用例

6.2.1用户登录功能测试

6.2.2创建数据测试

6.2.3修改数据测试

6.2.4查询数据测试

6.3测试结果

免费领取项目源码，请关注❥点赞收藏并私信博主，谢谢

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摘要

第一章绪论

第二章关键技术

第三章微博事件的数据分析与可视化系统分析

第四章微博事件的数据分析与可视化总体设计

第五章微博事件的数据分析与可视化详细设计与实现

第六章系统测试