当前位置: 首页 > news >正文

基于python+django+vue的电影数据分析及可视化系统

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”

专栏推荐:前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、Vue项目源码、SSM项目源码

精品专栏:Java精选实战项目源码、Python精选实战项目源码

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

前台界面

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

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

代码

<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。

获取源码

一键三连噢~


http://www.mrgr.cn/news/35146.html

相关文章:

  • Springboot校园失物招领平台
  • 嵌入式交叉编译:glib(未成功)
  • python怎么加锁
  • 【人工智能】langchain应用的简单QA流程链路
  • DIP switch是什么?
  • 【递归回溯与搜索算法篇】算法的镜花水月:在无尽的自我倒影中,递归步步生花
  • Redisson使用详解:一个强大的Redis Java客户端
  • Win11右键默认显示更多设置教程
  • linux sigprocmask函数
  • Voxel mamba :基于Mamba的3D目标检测算法解析
  • 设计模式之备忘录
  • C++ :借助栈完成二叉树的非递归遍历
  • word怎么加密?掌握这4种加密技巧,保护你的文件安全!
  • workerman 接入文心一言的流式输出
  • PHPMailer低版本用法(实例)
  • NLP自然语言处理
  • windows使用JEnv实现一键临时或全局切换java版本
  • 一带一路区块链样题解析(上)
  • 数据结构---顺序表之单链表
  • openEuler普通用户su root时Permission denied
  • 视频生成技术分享
  • 深度学习技术在流体力学中的应用与实操培训【1/3理论课程2/3实操课程】
  • 408算法题leetcode--第14天
  • FastStone Capture屏幕长截图软件注册码
  • Paper 0 | Visual Instruction Tuning
  • 【PyCharm 安装与运用秘籍】Python 和 PyCharm 安装指引,看此篇保证学会(附带优质插件)。