豆瓣热映电影数据可视化

摘  要：豆瓣热映电影数据可视化图表可以展示全国各地热映电影之间评分的比较、好评度的比较、以及国家间的比较，形象鲜明地凸显出目前国内影视前景一片大好，高质量电影从中脱颖而出，深受观众喜爱，并且优秀的导演也不再局限于以往津津乐道、众所皆知的几位大咖。

该项目以Python为主要开发语言，采用ECharts编辑并进行数据可视化。此项目基于Flask框架进行Web页面开发，让读者可以清晰通过观察全国各地热映对比图，以及热映电影各参数之间的变化了解豆瓣电影各类效益的变化。

关键词：Python  Echarts  HTML  CSS  Flask  MySQL  

目 录

1 引言4

1.1 豆瓣热映电影数据可视化背景及意义4

1.2 豆瓣电影数据可视化现状与发展趋势4

1.3 豆瓣电影数据可视化可行性分析5

2 项目目标和内容6

2.1 目标和内容6

2.2 相关任务6

3 开发环境以及工具和技术的介绍7

3.1 项目开发环境7

3.1.1 Windows107

3.2 主要开发工具介绍7

3.2.1 Pycharm7

3.2.2 MySQL8

3.2.3 Python8

3.3 主要技术介绍8

3.3.1 HTML8

3.3.2 java script9

3.3.3 CSS9

3.3.4 JSON数据传输10

3.3.5 AJAX10

3.3.6 jQuery10

3.3.7 Flask框架10

3.3.8 PymySQL11

3.3.9 HTTP协议12

3.3.10 Requests12

3.3.11 ECharts12

4 项目分析14

4.1 项目概述14

4.2 项目性能需求14

4.3 项目模块和流程15

4.4 项目进度安排16

5 数据库设计17

5.1 MySQL数据库设计命名规范17

5.2 数据库表关系18

6 项目实现19

6.1 环境搭建19

6.2 数据爬取并存储到CSV表格19

6.3 将数据保存到数据库21

6.4 数据清洗与分析21

6.5 读取数据前后端结合ECharts制作图表21

7 项目优化23

7.1 网站后台设计23

7.2 网站前台设计24

7.3 Web页面美化28

7.4 测试29

8 总结与展望31

致谢32

参考文献33