电影票房数据可视化分析系统 | Flask框架 requests Echarts 大数据 人工智能 毕业设计源码（建议收藏）✅

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1、项目介绍

技术栈
基于Flask框架搭建系统整体架构，采用MySQL数据库完成数据的持久化存储，运用requests爬虫技术采集电影票房相关数据，结合Echarts可视化工具将数据以图表形式呈现。

功能模块

• 数据采集
• 用户注册登录
• 电影数据可视化展示
• 账号管理
• 信息管理

项目介绍
本项目是一款聚焦电影票房数据的可视化分析系统，核心借助requests爬虫技术从艺恩电影票房网站获取票房相关数据，经处理后存储至MySQL数据库实现数据持久化。系统以Flask框架为基础搭建整体架构，依托Echarts可视化工具将票房数据转化为各类直观的图表。系统分为前台操作与后台管理两大板块，前台支持用户注册登录，可查看不同年份、档期电影的票房、场次、人次等多维度数据；后台主要负责账号管理及电影数据的增删改查等维护工作，助力用户高效、直观地分析电影市场的整体表现。

2、项目界面

（1）选择不同年份、不同档期、不同电影进行分析
支持选择不同年份、档期与代表性电影，通过搜索触发数据展示，以折线面积图等形式呈现对应电影的相关数据变化，同时还具备退出登录与后台管理的功能，可辅助用户完成多维度的电影数据对比与分析。

（2）选择不同年份、不同档期、不同电影进行分析
可支持选择不同年份、档期与电影进行分析，能以折线面积图、柱状图、环形图等多种可视化形式，呈现累计票房、当前场次、当前人次及各类占比等多维度数据，辅助用户直观对比和分析电影市场表现。

（3）选择不同年份、不同档期、不同电影进行分析
支持选择不同年份、档期与电影进行分析，可通过环形图呈现相关占比，还能以堆叠条形图展示不同影片在各线城市的场次、人次等票房地域分布情况，助力用户从地域维度直观对比分析电影市场表现。

（4）选择不同年份、不同档期、不同电影进行分析
支持选择不同年份、档期与代表性电影进行分析，可通过搜索触发数据展示，以多层折线面积图的形式呈现对应档期电影的票房、场次、人次等数据的时间变化趋势，同时还具备退出登录与后台管理的功能，能辅助用户完成多维度的电影数据动态分析。

（5）选择不同年份、不同档期、不同电影进行分析
选择不同年份、档期与代表性电影进行分析，可通过搜索触发数据展示，以多层折线面积图呈现对应档期电影的票房、场次、人次等数据随时间的变化趋势，同时具备退出登录与后台管理功能，能辅助用户完成多维度的电影数据动态分析。

（6）注册登录
支持新用户注册，提供登录账号输入框、密码输入框与再次输入密码的验证输入框，完成信息填写后可通过注册按钮提交信息，后续可通过登录入口进入系统，使用电影数据可视化分析的相关功能。

（7）后台管理
可展示系统内的用户账号相关信息列表，支持通过用户名进行搜索，还能对用户执行创建、删除等操作，同时也可切换到其他后台管理模块，对电影相关数据进行维护与管理。

（8）数据采集
通过 Python 脚本按指定日期范围，批量获取每日电影票房、场次、人次等相关数据，同时支持获取不同城市级别对应的电影数据，采集到的数据会被整理并批量存入数据库，为后续的可视化分析提供数据支撑。

3、项目说明

一、技术栈
本项目基于Flask框架搭建系统整体架构，采用MySQL数据库实现数据的持久化存储，运用requests爬虫技术采集电影票房相关数据，结合Echarts可视化工具将各类票房数据转化为直观的图表形式呈现。

二、功能模块详细介绍

• 数据采集：通过Python脚本按指定日期范围批量抓取每日电影票房、场次、人次等数据，同时支持获取不同城市级别对应的电影数据，采集完成后数据会被整理并批量存入数据库，为后续可视化分析提供数据支撑。
• 用户注册登录：支持新用户完成账号注册，提供账号、密码输入框及密码验证输入框，填写完成后可提交注册信息，注册成功的用户可通过登录入口进入系统，使用电影数据可视化分析相关功能。
• 电影数据可视化展示：支持选择不同年份、档期与电影进行多维度分析，可通过折线面积图、柱状图、环形图、堆叠条形图等多种可视化形式，呈现累计票房、场次、人次、票房地域分布等数据，还具备退出登录与后台管理入口，辅助用户直观分析电影市场表现。
• 账号管理：作为后台核心功能之一，可展示系统内用户账号相关信息列表，支持通过用户名搜索账号，还能对用户账号执行创建、删除等操作，实现对系统用户账号的统一管控。
• 信息管理：属于后台管理模块，可切换至对应功能页面，对电影相关数据进行增删改查等维护操作，保障系统内电影票房数据的准确性和完整性。

三、项目总结
本项目是聚焦电影票房数据的可视化分析系统，依托Flask框架搭建架构，通过requests爬虫从艺恩电影票房网站采集数据并存储至MySQL数据库，借助Echarts实现多形式的数据可视化。系统分为前台操作与后台管理板块，前台支持用户注册登录，可按年份、档期等维度查看票房、场次等数据并完成多维度分析；后台可实现账号管理与电影数据维护。该系统让电影市场数据的分析更高效、直观，为用户洞察电影市场整体表现提供了有力支撑。

4、核心代码

importdatetimeimportrequestsfromservice.mysql_utilimportMySQLConnPool DB=MySQLConnPool()DB.connect()defgetMovie_BoxOffice_Day_Chart(date):""" 影片票房地域分布 :param date: 日期 :return: """data={'r':'0.6690016180153391','datetype':'Day','date':date,'sdate':date,'edate':date,'bserviceprice':'1',}response=requests.post('https://ys.endata.cn/enlib-api/api/movie/getMovie_BoxOffice_Day_Chart.do',headers=headers,data=data).json()table1s=response['data']['table1']results=[]fortableintable1s:result={'CityLevel':table['CityLevel'],# 城市区分"thedate":date,# 日期"MovieID":table['MovieID'],# 电影ID"MovieName":table['MovieName'],# 电影名称"BoxOffice":table['BoxOffice'],# 当前票房"ShowCount":table['ShowCount'],# 当前场次"AudienceCount":table['AudienceCount'],# 当前人次"hjBoxOffice":table['hjBoxOffice'],# 黄金场票房"hjShowCount":table['hjShowCount'],# 黄金场场次"hjAudienceCount":table['hjAudienceCount'],# 黄金场人次}print(result)results.append(result)DB.insert(table='movie_area',data=results,is_bulk=True)defgetMovie_BoxOffice_Day_List(date):""" 票房详情数据 :param date: 日期 :return: """data={'r':'0.6690016180153391','datetype':'Day','date':date,'sdate':date,'edate':date,'bserviceprice':'1','columnslist':'pageindex':'1','pagesize':'200','order':'103','ordertype':'desc',}response=requests.post('https://ys.endata.cn/enlib-api/api/movie/getMovie_BoxOffice_Day_List.do',headers=headers,data=data).json()table1s=response['data']['table1']result1s=[]fortableintable1s:result={"thedate":date,"Irank":table["Irank"],# 排名"MovieID":table["MovieID"],# 电影ID"MovieName":table["MovieName"],# 电影名称"BoxOffice":table["BoxOffice"],# 当前票房"TotalBoxOffice":table["TotalBoxOffice"],# 累计票房"TotalShowCount":table["TotalShowCount"],# 累计场次"TotalAudienceCount":table["TotalAudienceCount"],# 累计人次"ShowDay":table["ShowDay"],# 天数"BoxOfficePercent":table["BoxOfficePercent"],# 票房占比"ShowCount":table["ShowCount"],# 当前场次"AudienceCount":table["AudienceCount"],# 当前人次"AudienceCountPercent":table["AudienceCountPercent"],# 人次占比"ReleaseDay":table["ReleaseDay"],# 累计上映天数"AvgShowAudienceCount":table["AvgShowAudienceCount"],# 场均人次"AvgShowBoxOffice":table["AvgShowBoxOffice"],# 场均收入"ReleaseDate":table["ReleaseDate"],# 上映日期"HjBoxOffice":table["HjBoxOffice"],# 黄金场票房"HjShowCount":table["HjShowCount"],# 黄金场场次"HjAudienceCount":table["HjAudienceCount"],# 黄金场人次"HjOfferSeat":table["HjOfferSeat"],# 黄金场排座"AvgHjAudienceCount":table["AvgHjAudienceCount"],# 黄金场场均人次"BoxOfficeMoM":table["BoxOfficeMoM"],# 票房环比"ShowCountMoM":table["ShowCountMoM"],# 场次环比"AudienceCountMoM":table["AudienceCountMoM"],# 人次环比"ShowCountPercent":table["ShowCountPercent"],# 场次占比"SwBoxOffice":table["SwBoxOffice"],# 上午场票房"SwShowCount":table["SwShowCount"],# 上午场场次"SwAudienceCount":table["SwAudienceCount"],# 上午场人次"XwBoxOffice":table["XwBoxOffice"],# 下午场票房"XwShowCount":table["XwShowCount"],# 下午场场次"XwAudienceCount":table["XwAudienceCount"],# 下午场人次"JyBoxOffice":table["JyBoxOffice"],# 加映场票房"JyShowCount":table["JyShowCount"],# 加映场场次"JyAudienceCount":table["JyAudienceCount"],# 加映场人次"Attendance":table["Attendance"],# 上座率"HjBoxOfficePercent":table["HjBoxOfficePercent"],# 黄金场票房占比"HjShowCountPercent":table["HjShowCountPercent"],# 黄金场场次占比"HjAudienceCountPercent":table["HjAudienceCountPercent"],# 黄金场人次占比"HjAttendance":table["HjAttendance"],# 黄金场上座率"BoxOfficePercentNation":table["BoxOfficePercentNation"],# 票房占全国比"OfferSeat":table["OfferSeat"],# 当前排座"OfferSeatPercent":table["OfferSeatPercent"],# 排座占比}print(result)result1s.append(result)DB.insert(table='movie_box_office',data=result1s,is_bulk=True)if__name__=='__main__':time_1=datetime.date(2023,12,1)# 指定结束日期time_2=datetime.date(2023,1,1)# 指定起始日期n=(time_1-time_2).days+1fordinrange(n):yesterday=(time_1-datetime.timedelta(days=d)).strftime('%Y-%m-%d')print(yesterday)getMovie_BoxOffice_Day_Chart(yesterday)getMovie_BoxOffice_Day_List(yesterday)

5、源码获取方式

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