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基于 Python Django 的电影市场预测分析系统数据可视化

基于 Python Django 构建的电影市场预测分析系统,利用 MySQL 存储数据,Echarts 进行可视化展示。核心功能包括电影数据与票房分析、票房预测、用户管理及权限控制。界面通过柱状图、饼图、词云图直观呈现票房、场次、上座率等关键指标,支持分页查询与数据管理。系统旨在将电影市场数据转化为有价值的信息,辅助市场预测与决策分析。

内存管理发布于 2026/3/23更新于 2026/6/1122 浏览
基于 Python Django 的电影市场预测分析系统数据可视化

1、技术栈与功能模块

技术栈

以 Python 为核心开发语言,采用 Django 框架搭建系统架构,结合 Echarts 实现数据可视化展示,使用 MySQL 数据库存储数据,辅以 HTML 完成页面搭建。

功能模块
  • 电影数据可视化分析
  • 电影票房数据可视化分析
  • 票房预测可视化分析
  • 电影数据管理
  • 个人信息
  • 用户数据管理
  • 首页
  • 注册登录
项目介绍

本项目聚焦基于 Python 的电影市场预测分析系统的设计与实现,依托真实的电影市场数据,借助 Python 技术完成电影市场各类信息的预测分析。系统采用 MySQL 数据库存储数据,兼顾成本与易用性,通过 Django 框架搭建架构,利用 Echarts 将票房、场次等电影数据可视化呈现。该系统可清晰展现电影市场行情及相关指标,将电影数据转化为有价值的信息,为了解电影市场、开展市场预测提供数据支撑。

2、系统界面

(1)电影数据可视化分析

左侧设导航栏含首页、票房分析等入口,页面主体通过柱状图、饼图展示影片的票房、场次、人次、上座率等数据,支持查看不同维度的影片数据分布与占比,实现电影多维度数据的可视化统计与直观展示。

电影数据可视化

(2)电影票房数据可视化分析

左侧设含首页、电影分析等入口的导航栏,页面主体通过柱状图展示票房相关统计、词云图呈现片名信息、饼图展示电影分类占比,还包含不同维度的票房数据图表,实现票房、影片类型等数据的多形式可视化统计与直观展示。

票房数据可视化

(3)票房预测可视化分析

左侧设含首页、电影分析等入口的导航栏,页面主体通过柱状图展示票房预测分析数据,可直观查看不同项目对应的预测票房情况,实现票房预测数据的可视化呈现与统计展示。

票房预测可视化

(4)电影数据

左侧设含首页、电影分析等入口的导航栏,页面主体以列表形式展示电影的排名、名称、票房、上映时间等多类信息,同时支持分页导航与每页条数选择,实现电影数据的集中展示、查阅与分页管理。

电影数据列表

(5)个人信息

左侧设含首页、电影分析等入口的导航栏,页面主体以列表形式展示当前用户的 ID、姓名、联系方式、账号状态等个人信息,实现用户自身账号相关信息的集中查看功能。

个人信息

(6)用户数据管理

左侧设含首页、电影分析等入口的导航栏,页面主体有搜索框可查询用户,以列表展示用户的 ID、姓名等信息,同时支持新增用户,以及对现有用户进行修改、删除操作,还配备分页功能,实现用户信息的管理、查询与操作处理。

用户管理

(7)首页

左侧设包含电影分析、票房预测等功能入口的导航栏,页面主体展示欢迎提示与可视化背景,作为系统的入口页面,可引导用户通过左侧导航栏进入各功能模块,实现系统功能的快速访问与跳转。

系统首页

(8)注册登录

页面展示用户登录表单,包含用户名、密码输入框与登录按钮,支持用户输入账号信息并提交登录操作,实现系统的身份验证与权限准入功能,是进入系统各模块的前置验证入口。

登录注册

3、核心代码

import datetime
from django.http import HttpResponseRedirect, HttpResponse, HttpResponseForbidden, JsonResponse
from django.shortcuts import render
from user.models import User
import os
import csv

work_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))

def login(req):
    """ 跳转登录 :param req: :return: """
    return render(req, 'login.html')

def register(req):
    """ 跳转注册 :param req: :return: """
    return render(req, 'register.html')

def index(req):
    """ 跳转首页 :param req: :return: """
    username = req.session['username']
    total_user = len(User.objects.all())
    date = datetime.datetime.today()
    month = date.month
    year = date.year
    return render(req, 'index.html', locals())

def index2(req):
    """ 跳转首页 :param req: :return: """
    username = req.session['username']
    total_user = len(User.objects.all())
    date = datetime.datetime.today()
    month = date.month
    year = date.year
    return render(req, 'welcome_index.html', locals())

def login_out(req):
    """ 注销登录 :param req: :return: """
    del req.session['username']
    return HttpResponseRedirect('http://127.0.0.1:8000/')

def personal(req):
    username = req.session['username']
    role_id = req.session['role']
    user = User.objects.filter(name=username).first()
    return render(req, 'personal.html', locals())

def zydy(request):
    username = request.session['username']
    return render(request, 'zydyfx.html', locals())

def pffx(request):
    username = request.session['username']
    return render(request, 'pffx.html', locals())

def dysj(request):
    username = request.session['username']
    return render(request, 'dysj.html', locals())

def get_data(request):
    keyword = request.GET.get('name')
    page = int(request.GET.get("page", ''))
    limit = request.GET.get("limit", '')
    response_data = {}
    response_data['code'] = 0
    response_data['msg'] = ''
    data = []
    with open(os.path.join(work_dir, 'movie/data/recentlyMovies.csv'), 'r') as csv_file:
        csv_reader = csv.reader(csv_file)
        for arrTxt in csv_reader:
            dict_values = {
                'id': arrTxt[0], 'name': arrTxt[1], 'pf': arrTxt[2], 'sj': arrTxt[3],
                'dqcc': arrTxt[4], 'dqrc': arrTxt[5], 'pfzb': arrTxt[7], 'ljsyts': arrTxt[8],
                'tpp': arrTxt[10], 'my': arrTxt[11], 'db': arrTxt[12]
            }
            data.append(dict_values)
    if page == 1:
        results = data[1:11]
    elif page == 2:
        results = data[11:21]
    elif page == 3:
        results = data[21:31]
    elif page == 4:
        results = data[31:41]
    elif page == 5:
        results = data[41:51]
    elif page == 6:
        results = data[51:61]
    elif page == 7:
        results = data[61:71]
    response_data['count'] = len(data)
    response_data['data'] = results
    return JsonResponse(response_data)

def update_data(request):
    from movie.getData import recently
    recently()
    return JsonResponse({'msg': 'ok'})

def pfyc(request):
    data = []
    value = []
    with open(os.path.join(work_dir, 'movie/data/predict_result.csv'), 'r') as csv_file:
        csv_reader = csv.reader(csv_file)
        for arrTxt in csv_reader:
            data.append(arrTxt[0])
            value.append(arrTxt[1])
    data = data[1:]
    value = value[1:]
    print(data)
    print(value)
    return render(request, 'pfyc.html', locals())

目录

  1. 1、技术栈与功能模块
  2. 技术栈
  3. 功能模块
  4. 项目介绍
  5. 2、系统界面
  6. (1)电影数据可视化分析
  7. (2)电影票房数据可视化分析
  8. (3)票房预测可视化分析
  9. (4)电影数据
  10. (5)个人信息
  11. (6)用户数据管理
  12. (7)首页
  13. (8)注册登录
  14. 3、核心代码
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