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1、项目介绍

技术栈
该项目采用Python作为核心开发语言，依托Django框架搭建系统架构，使用MySQL数据库存储数据，结合协同过滤推荐算法实现核心推荐功能，借助豆瓣电影获取数据源，并通过Echarts可视化库和HTML完成前端页面的展示与交互。

功能模块

• 电影首页
• 我的收藏
• 系统可视化
• 每年电影个数折线图分析
• 每年电影平均评分折线图分析
• 电影类别饼图分析
• 国家电影个数饼图分析
• 导演电影个数排行榜展示
• 演员电影个数排行榜展示
• 电影评价人数排行榜展示
• 评分评价人数散点图分析
• 电影详情词云图分析
• 我的收藏列表管理

项目介绍
本电影推荐系统是一款综合性应用，核心目标是为用户提供个性化的电影推荐服务。系统基于Python和Django开发，利用MySQL稳定存储各类电影及用户数据，核心采用协同过滤算法，分析豆瓣电影的用户评分数据，挖掘用户或电影间的相似性以实现精准推荐。前端通过HTML搭建页面框架，结合Echarts将电影相关数据以折线图、饼图、词云图等多种可视化形式呈现，同时提供电影收藏、排行榜查看等功能，既满足用户的个性化推荐需求，也能直观展示电影各类数据特征。

2、项目界面

（1）电影数据分析
左侧导航栏包含电影首页、我的收藏、系统可视化等功能模块，系统可视化下又细分每年电影个数折线图、每年电影平均评分折线图、电影类别饼图、国家电影个数饼图、导演电影个数排行榜等功能，右侧展示了用户收藏电影的国家排行榜柱状图和类别饼图等可视化分析内容。

（2）我的收藏列表
左侧导航栏包含电影首页、我的收藏、系统可视化等功能模块，系统可视化下又细分每年电影个数折线图、每年电影平均评分折线图、电影类别饼图、国家电影个数饼图、导演电影个数排行榜、演员电影个数排行榜、电影评价人数排行榜、评分评价人数散点图、电影详情词云图等功能，右侧展示了用户收藏的电影条目，每个条目包含电影封面、名称、导演、主演、简介、评分、评价数、时长及收藏状态等信息。

（3）系统首页
主要包含电影首页、我的收藏、系统可视化等功能模块，其中系统可视化又涵盖每年电影个数折线图、每年电影平均评分折线图、电影类别饼图、国家电影个数饼图、导演电影个数排行榜、演员电影个数排行榜、电影评价人数排行榜、评分评价人数散点图、电影详情词云图等可视化分析功能，同时还具备推荐电影、收藏列表等功能，可展示数据统计、系统信息及开发者信息等内容。

（4）各地区电影数据分析
主要以饼图的形式展示不同国家和地区的电影数量占比，可直观呈现各国家和地区电影数量的分布情况，帮助用户快速了解电影的地域分布特征。

（5）词云图分析
主要以词云图的形式展示电影详情中的高频词汇，可直观呈现电影相关的核心关键词分布，帮助用户快速把握电影的关键信息与主题。

（6）演员电影个数排行榜
主要以柱状图的形式展示演员电影个数排行情况，可直观查看不同演员参演电影数量的对比，帮助用户快速了解演员的作品数量分布。

3、项目说明

一、技术栈
本电影推荐系统以Python为核心开发语言，基于Django框架搭建整体系统架构，选用MySQL数据库实现电影数据、用户信息等各类数据的稳定存储与高效管理；核心推荐功能依托协同过滤算法实现，通过分析豆瓣电影的公开数据挖掘用户偏好；前端则结合HTML完成页面布局，利用Echarts可视化库实现各类电影数据的图表化展示。

二、功能模块

• 电影首页：作为系统核心入口，整合了推荐电影、数据统计、系统信息及开发者信息等内容，同时可快速跳转至其他功能模块，为用户提供一站式的电影浏览与操作入口。
• 我的收藏：包含收藏列表管理功能，可展示用户收藏的所有电影条目，每条目涵盖电影封面、名称、导演、主演、简介、评分、评价数、时长及收藏状态等完整信息，方便用户查看和管理收藏内容。
• 系统可视化：是系统的核心分析模块，下设多个细分功能，涵盖每年电影个数折线图、每年电影平均评分折线图、电影类别饼图、国家电影个数饼图、导演电影个数排行榜、演员电影个数排行榜、电影评价人数排行榜、评分评价人数散点图、电影详情词云图等，可从多维度对电影数据进行可视化分析。
• 每年电影个数折线图分析：以折线图形式展示不同年份电影数量变化趋势，直观呈现电影产量的时间分布特征。
• 每年电影平均评分折线图分析：通过折线图展示各年份电影平均评分的波动情况，反映不同时期电影整体质量变化。
• 电影类别饼图分析：以饼图形式呈现不同类别电影的数量占比，清晰展现电影类型的分布格局。
• 国家电影个数饼图分析：借助饼图展示不同国家和地区的电影数量占比，帮助用户快速了解电影的地域分布特征。
• 导演电影个数排行榜展示：以排行榜形式呈现不同导演的作品数量，直观对比导演的创作产出情况。
• 演员电影个数排行榜展示：通过柱状图展示演员参演电影数量的排行情况，清晰呈现演员的作品数量分布。
• 电影评价人数排行榜展示：统计并展示不同电影的评价人数排行，反映电影的受众关注度。
• 评分评价人数散点图分析：通过散点图呈现电影评分与评价人数的关联关系，挖掘评分和关注度之间的潜在规律。
• 电影详情词云图分析：以词云图形式展示电影详情中的高频词汇，直观呈现电影的核心关键词与主题特征。
• 电影数据分析：整合多维度可视化分析功能，左侧导航栏可切换各类功能模块，右侧展示用户收藏电影的国家排行榜柱状图、类别饼图等分析内容，聚焦用户收藏数据的可视化呈现。

三、项目总结
本电影推荐系统是一款集数据存储、个性化推荐、可视化分析于一体的综合性应用，核心目标是为用户提供精准的个性化电影推荐服务。系统充分发挥Python、Django、MySQL等技术的优势，借助协同过滤算法实现精准推荐，同时通过Echarts将复杂的电影数据转化为直观的图表，覆盖电影产量、评分、类型、地域、主创人员等多维度分析维度。从功能层面，既满足了用户个性化推荐和收藏管理的核心需求，也通过丰富的可视化分析功能，帮助用户全面了解电影数据特征，整体提升了用户的使用体验与数据感知能力。

4、核心代码

from django.shortcuts import render, redirect, HttpResponse
from django.http import JsonResponse
from django.urls import reverse
from django.db.models import Sum, Count, Min, Max, Q, Avg
from django.db.models import Q,F
from django.views import View
from django.utils.decorators import method_decorator
import  os
import time
import datetime
import json
import pandas as pd
import numpy as np
import  warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

#@method_decorator(check_login,name='get') #
class IndexView(View):
    def get(self,request):
        return render(request,'app/index.html',locals())
    def post(self,request):
        return HttpResponse('post方法')
        return JsonResponse({'status':1,'msg':'操作成功'} )

#@method_decorator(check_login,name='get') #
class welcomeView(View):
    def get(self,request):
        return render(request,'app/welcome.html',locals())
    def post(self,request):
        return HttpResponse('post方法')
        return JsonResponse({'status':1,'msg':'操作成功'} )
#@method_decorator(check_login,name='get') #
class welcome1View(View):
    def get(self,request):
        return render(request,'app/welcome1.html',locals())
    def post(self,request):
        return HttpResponse('post方法')
        return JsonResponse({'status':1,'msg':'操作成功'} )

#@method_decorator(check_login,name='get') #
class unicodeView(View):
    def get(self,request):
        return render(request,'app/unicode.html',locals())
    def post(self,request):
        return HttpResponse('post方法')
        return JsonResponse({'status':1,'msg':'操作成功'} )
#@method_decorator(check_login,name='get') #
class loginView(View):
    def get(self,request):
        return render(request,'app/',locals())
    def post(self,request):
        return HttpResponse('post方法')
        return JsonResponse({'status':1,'msg':'操作成功'} )

5、源码获取方式

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