python数据可视化开题报告
随着经济社会的快速发展，电影作为精神文化产品，得到越来越多人的青睐，人们对电影的评价页也参差不齐，在海量的资源中如何尽快到符合个人品味的电影，成为观众新的问题。基于Python的数据爬虫技术是目前使用最广泛的方法之一，它能够以最快捷的方式展示用户体验数据，帮助观众进行影片选择。豆瓣电影是著名的电影网站，通过豆瓣电影提供的开放接口大规模地获取电影相关数据。本毕业设计用Python的Scrapy框架编写爬虫程序抓取了中国影业的影片榜单信息，爬取电影的短评、评分、评价数量等数据，并结合Python的多个库（Pandas、Numpy、Matplotlib），使用Numpy系统存储和处理大型数据，中文Jieba分词工具进行爬取数据的分词文本处理，wordcloud库处理数据关键词，最终通过词云图、网页动态图展示观众情感倾向和影片评分统计等信息。网络信息资源充盈的今天，网络信息的获取工作十分重要，该毕业设计的意义在于为用户观影提供决策支持。关键词：Python；电影；数据；分析一、理论概述Python是一门很全面的语言，又随着大数据和人工智能的兴起，广受爬虫设计者们的青眯。设计者们运用Python语言的框架-Scrapy开发分布式爬虫，对网络或者特定网站的数据进行挖掘。Scrapy是一个基于Twisted的异步处理框架，是纯Python实现的爬虫框架，其架构清晰、模块之间耦合程度低，可拓展性极强，可以灵活完成各种需求。使用Scrapy
我们可以轻松实现一个爬虫，对豆瓣网进行采集数据，然后可以用Pandas对数据进行分析，为了更好地了解影片口碑，还可以用Matplotlib将影片评分数据做成柱形图等，也可以用wordcloud将影评词云化展示。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、检测和自动化测试。Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、sitemap爬虫等。其最初是为了页面抓取(更确切来说,网络抓取)所设计的，也可以应用在获取API所返回的数据(例如Amazon Associates Web Services)或者通用的网络爬虫。二、设计思路设计提纲1.在Windows上安装Python，（配置好环境变量。）和Pycharm。2.在Pycharm下载导入第三方库。3.用火狐或谷歌等浏览器对豆瓣网站进行网站分析，确定要爬取的数据。4.用Scrapy框架对豆瓣网站进行数据采集，并保存在本地。5.对散乱的影片数据进行清洗、分析。6.使用词云、图标等进行可视化展示，实现数据自我解释。主要功能模块设计1.数据爬取模块：主要是用来爬取数据，爬取中国影业上的电影名字、电影封面、电影评分、电影排名等，接下来对排行榜上每部电影的数据进行爬取。2.数据分析模块：主要是对爬取下来的数据进行分析处理，例如对爬取下来的电影评论进行筛选，去除重复臃肿的评论，留下‘神评论’，或是按类型、评分、时间选出最佳影片。该模块会运用到以下库：①　Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包
pycharm下载第三方库含Series、DataFrame等高级数据结构和工具，可使Python中处理数据非常快速和简单。②　Numpy用于数值分析的标准python库。3.数据可视化模块：对处理好的数据进行可视化处理，例如对影评进行结巴中文分词，然后用词云展示库，用电影封面为背景展示词云，或对爬取的数据进行各种绘图。该模块会运用以下库：①　Matplotlib是Python的一个可视化模块，他能方便的只做线条图、饼图、柱状图以及其他专业图形。②　wordcloud库，可以说是python非常优秀的词云展示第三方库。词云以词语为基本单位更加直观和艺术的展示文本。

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