【源码】基于Python和Flask框架的豆瓣电影Top250数据分析项目

项目简介

本项目是基于Python和Flask框架的豆瓣电影Top250数据分析系统。借助爬虫抓取豆瓣电影Top250的详细信息，再利用Flask构建轻量级Web应用，方便用户查看与分析这些电影数据。

项目的主要特性和功能

1. 数据爬取：运用Python的requests库与BeautifulSoup解析库，抓取豆瓣电影Top250的详细信息，涵盖电影名称、导演、演员、评分等。
2. 反爬策略：为应对豆瓣反爬虫机制，实现了多种反爬策略，如随机User - Agent、IP代理池、HTTP Referer检测等。
3. 数据存储：使用pymysql库将爬取的电影数据存入MySQL数据库，便于后续查询与分析。
4. Web应用：利用Flask框架搭建简单的Web应用，用户能通过浏览器查看电影详细信息并进行简单数据分析。
5. 模块化设计：项目采用模块化设计，将爬虫、数据库操作、Web应用等功能分离，提升代码可读性与可维护性。

安装使用步骤

1. 环境准备：
   • 确保已安装Python 3.x版本。
   • 安装所需的Python库：pip install Flask pymysql requests beautifulsoup4。
2. 数据库配置：
   • 创建一个MySQL数据库，并确保数据库服务已启动。
   • 在项目根目录下找到config.py文件，配置数据库连接信息（如数据库地址、用户名、密码等）。
3. 运行爬虫：
   • 在终端中运行python spider.py，启动爬虫程序，抓取豆瓣电影Top250的数据并存储到数据库中。
4. 启动Flask应用：
   • 在终端中运行python app.py，启动Flask Web应用。
   • 打开浏览器，访问http://127.0.0.1:5000，即可查看电影数据。
5. 查看数据：
   • 在Web应用中，用户可以查看电影的详细信息，包括电影名称、导演、演员、评分等。

注意事项： - 请确保在合法范围内使用爬虫，并尊重豆瓣的爬虫政策。 - 在使用IP代理池时，请确保代理服务器的合法性和稳定性。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】