Python电影项目并连数据库的登录系统

目录

        1.项目架构

        1.1介绍

        1.2系统架构

        1.3所需依赖包

        2.项目的使用

        3.项目效果图

        3.1登录界面（login_ui.py）：

        3.2点击注册，跳转去注册界面（register_ui.py ）

        3.3 movie_util.py文件主要功能是抓取和读取电影数据

         3.4 点击历史电影搜索：

         3.5 在映电影搜索

         3.6 统计图

        4.总结

1.项目架构

1.1介绍

一个基于爬虫技术的海量电影数据分析+登录、注册界面连接Mysql系统

1.2系统架构

dao
  |-- __init__.py
  |-- movie_dao.py              # 电影dao层接口类
  |-- login_dao.py                # 用户dao层接口类
ui 
  |-- __init__.py
  |-- register_ui.py               # 注册界面
  |-- login_ui.py                   # 登录界面
  |-- movie_ui.py                 # 电影主界面
data
  |-- __init__.py        
  |-- movies_tablets.csv      # 电影表格数据
  |-- moviesBoxOffice.csv   # 历史电影数据
  |-- recentlyMovies.csv     # 在映电影数据
  |-- top10_data.csv           # 电影前十数据
  |-- top_movie.csv            # 电影排名数据
utils
  |-- __init__.py
  |-- db_helper.py              # dbhelper帮助类
  |-- movie_util.py             # 电影排行榜和关键字查询电影接口定义
  |-- pyec.py                     # 电影排行榜和关键字查询电影接口定义
main.py                          # 运行程序入口

1.3所需依赖包

numpy：Python中基于数组对象的科学计算库。

pandas：Python的一个数据分析包，该工具为解决数据分析任务而创建。

requests：Python中常用的HTTP库，它提供了方便的HTTP请求和响应处理功能。

json：json模块提供了处理JSON数据的强大工具。

sklearn：Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块。

webbrowser：使用默认浏览器。

tkinter：Python 的标准 GUI 库。Python 使用 Tkinter 可以快速的创建 GUI 应用程序。

collections：Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类和方法。

pyecharts： 一个基于 ECharts 的 Python 数据可视化库，它允许用户使用 Python 语言生成各种类型的交互式图表和数据可视化。

re：re模块进行正则表达式匹配的方法和语法。

2.项目的使用

运行ui中的login_ui.py即可

3.项目效果图

3.1登录界面（login_ui.py）：

调用了login_dao.py中的函数（user_login：登录验证）

    def user_login(self, username: str, password: str):
        # 创建db数据库
        db = db_helper()
        # sql语句
        sql = "select * from t_user where luser = %s and lpwd = %s"
        # 占位符
        values = [username, password]
        # 调用db中的添加函数
        inserts = db.execute_query(str(sql), values)
        # 检查结果
        if inserts:
            print("登录成功!")
            return 1
        else:
            print("登录失败，密码或者账号错误")
            return 0

3.2点击注册，跳转去注册界面（register_ui.py ）

    def do_search_kw(self):
        # 销毁当前窗口
        self.root.destroy()
        # 打开新窗口
        from ui.register_ui import register_ui
        re = register_ui()
        re.show()

3.3 movie_util.py文件主要功能是抓取和读取电影数据

(1)recently()

这一函数主要是抓取最近上映票房排名前十名的电影信息。

url = "https://ys.endata.cn/enlib-api/api/movie/getMovie_BoxOffice_Day_Chart.do"

header = {
"User-Agent": 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/99.0.4844.82 Safari/537.36',
"Cookie": 'JSESSIONID=b2685bfa-aa4f-4359-ae96-57befaf8d1ec; route=4e39643a15b7003e568cadd862137cf3; Hm_lvt_82932fc4fc199c08b9a83c4c9d02af11=1649834963,1649852471,1649859039,1649900037; Hm_lpvt_82932fc4fc199c08b9a83c4c9d02af11=1649917933'
}

post_BoxOffice_Day_data = {
    'r': 0.7572955414768414,
    'datetype': 'Day',
    'date': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'),
    'sdate': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'),
    'edate': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'),
    'bserviceprice': 1
} 
    ```

以上代码块是运行爬虫前的准备工作，包含抓取的网址url、爬虫所需的请求头、请求时需要附带的数据。

python
res = requests.post(url, headers=header, data=post_BoxOffice_Day_data).text
json_data = json.loads(res)
data0 = json_data['data']['table0']
data1 = json_data['data']['table1']

以上代码块是运行爬虫并将其解析为json形式，方便后面对数据进行取出。

movie_rank = []
movie_details_MovieName = []
movie_details_BoxOffice = []
movie_details_ShowCount = []
movie_details_AudienceCount = []
movie_details_Attendance = []

movie_percent_BoxOfficePercent = []
movie_percent_ShowCountPercent = []
movie_percent_AudienceCountPercent = []

以上代码是部分定义的所需的数据字段。

for i in range(10):
    movie_rank.append(data0[i]['Irank'])
    movie_details_MovieName.append(data0[i]['MovieName'])
    movie_details_BoxOffice.append(data0[i]['BoxOffice'])
    movie_details_ShowCount.append(data0[i]['ShowCount'])
    movie_details_AudienceCount.append(data0[i]['AudienceCount'])
    movie_details_Attendance.append(data0[i]['Attendance'])

以上是从json数据中取数据的过程。

top10_data = pd.DataFrame({
    "影片排名": movie_rank,
    "影片名称": movie_details_MovieName,
    "影片票房": movie_details_BoxOffice,
    "影片场次": movie_details_ShowCount,
    "影片人次": movie_details_AudienceCount,
    "上座率": movie_details_Attendance,
    "影片票房占比": movie_percent_BoxOfficePercent,
    "影片场次占比": movie_percent_ShowCountPercent,
    "影片人次占比": movie_percent_AudienceCountPercent,
    "一线城市票房": movie_city1_BoxOffice,
    "一线城市场次": movie_city1_ShowCount,
    "一线城市人次": movie_city1_AudienceCount,
    "二线城市票房": movie_city2_BoxOffice,
    "二线城市场次": movie_city2_ShowCount,
    "二线城市人次": movie_city2_AudienceCount,
    "三线城市票房": movie_city3_BoxOffice,
    "三线城市场次": movie_city3_ShowCount,
    "三线城市人次": movie_city3_AudienceCount,
    "四线城市票房": movie_city4_BoxOffice,
    "四线城市场次": movie_city4_ShowCount,
    "四线城市人次": movie_city4_AudienceCount,
    "其它票房": movie_others_BoxOffice,
    "其它场次": movie_others_ShowCount,
    "其它人次": movie_others_AudienceCount
})
print(top10_data)
top10_data.to_csv("data/top10_data.csv", encoding='gbk', index=False)

以上是定义数据表并将数据表填满，打印数据表，保存数据表的过程。

 3.4 点击历史电影搜索：

# 历史电影数据
    def history(self):
        # showerror(title="失败", message="历史电影数据获取失败")
        if self.treeview is not None:
            self.clear_tree(self.treeview)  # 清空表格
        self.create_tree_history()
        self.btn_top2['text'] = '正在努力搜索'

        list = history(int(self.movie_num_entry.get()))
        self.add_tree(list, self.treeview)

        self.btn_top2['state'] = NORMAL
        self.btn_top2['text'] = '历史电影搜索'

调用movie_util.py中的方法

def history(num:int):
    data = pd.read_csv("C:/Users/LoveB/PycharmProjects/pythonProject1/python/yy_movie//data/moviesBoxOffice.csv", encoding='gbk')
    data = np.array(data[:num]).tolist()
    print(data)
    return data

 3.5 在映电影搜索

# 在映电影搜索
    def showing(self):
        # showerror(title="失败", message="系统爬虫失效或超时，请联系系统开发者")
        if self.treeview is not None:
            self.clear_tree(self.treeview)  # 清空表格
        self.create_tree_showing()
        self.btn_top['text'] = '正在努力搜索'
        showing(int(self.movie_num_entry.get()))
        list = np.array(pd.read_csv("C:/Users/LoveB/PycharmProjects/pythonProject1/python/yy_movie/data/recentlyMovies.csv", encoding='gbk')).tolist()
        self.add_tree(list, self.treeview)  # 将数据添加到tree中

        self.btn_top['state'] = NORMAL
        self.btn_top['text'] = '在映电影搜索'

def showing(num: int):
    header = {
        "User-Agent": 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/99.0.4844.82 Safari/537.36',
        "Cookie": 'JSESSIONID=edf01a0d-deae-4143-9071-2e7eda2c5055; route=4e39643a15b7003e568cadd862137cf3; Hm_lvt_82932fc4fc199c08b9a83c4c9d02af11=1649859039,1649900037,1649983572,1649988152; Hm_lpvt_82932fc4fc199c08b9a83c4c9d02af11=1650016413'
    }
    url_total = "https://ys.endata.cn/enlib-api/api/movie/getMovie_BoxOffice_Day_List.do"
    total_post_data = {
        'r': 0.08330054546930543,
        'datetype': 'Day',
        'date': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'),
        'sdate': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'),
        'edate': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'),
        'bserviceprice': 1,
        'columnslist': '100,102,103,119,105,107,109,106,112,129,142,143,163,164,165',
        'pageindex': 1,
        'pagesize': 20,
        'order': 103,
        'ordertype': 'desc',
    }
    total_res = requests.post(url_total, headers=header, data=total_post_data).text
    total_json_data = json.loads(total_res)
    pagesize = total_json_data['data']['table2'][0]['TotalCounts']
    total_post_data = {
        'r': 0.08330054546930543,
        'datetype': 'Day',
        'date': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'),
        'sdate': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'),
        'edate': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'),
        'bserviceprice': 1,
        'columnslist': '100,102,103,119,105,107,109,106,112,129,142,143,163,164,165',
        'pageindex': 1,
        'pagesize': pagesize,
        'order': 103,
        'ordertype': 'desc',
    }

    total_res = requests.post(url_total, headers=header, data=total_post_data).text
    total_json_data = json.loads(total_res)['data']['table1']
    print(total_json_data)
    print('total=',len(total_json_data))

    movies_rank = []
    movies_MovieName = []
    movies_BoxOffice = []
    movies_ReleaseDate = []
    movies_TotalBoxOffice = []
    movies_ShowCount = []
    movies_AudienceCount = []
    movies_BoxOfficePercent = []
    movies_ReleaseDay = []
    movies_ShowDay = []
    movies_HjBoxOffice = []
    movies_HjShowCount = []
    movies_HjBoxOfficePercent = []
    movies_HjShowCountPercent = []
    movies_HjAudienceCountPercent = []
    movies_MaoYanWantToSee = []
    movies_TaoPiaoPiaoWantToSee = []
    movies_DouBanWantToSee = []

    for i in range(num):
        if total_json_data[i]['EntMovieID'] != 0:
            movies_rank.append(total_json_data[i]['Irank'])
            movies_MovieName.append(total_json_data[i]['MovieName'])
            movies_BoxOffice.append(total_json_data[i]['BoxOffice'])
            movies_ReleaseDate.append(total_json_data[i]['ReleaseDate'])
            movies_TotalBoxOffice.append(total_json_data[i]['TotalBoxOffice'])
            movies_ShowCount.append(total_json_data[i]['ShowCount'])
            movies_AudienceCount.append(total_json_data[i]['AudienceCount'])
            movies_BoxOfficePercent.append(total_json_data[i]['BoxOfficePercent'])
            movies_ReleaseDay.append(total_json_data[i]['ReleaseDay'])
            movies_ShowDay.append(total_json_data[i]['ShowDay'])
            movies_HjBoxOffice.append(total_json_data[i]['HjBoxOffice'])
            movies_HjShowCount.append(total_json_data[i]['HjShowCount'])
            movies_HjBoxOfficePercent.append(total_json_data[i]['HjBoxOfficePercent'])
            movies_HjShowCountPercent.append(total_json_data[i]['HjShowCountPercent'])
            movies_HjAudienceCountPercent.append(total_json_data[i]['HjAudienceCountPercent'])
            post_data = {
                'r': 0.3270070971758279,
                'entmovieid': total_json_data[i]['EntMovieID']
            }
            res = json.loads(
                requests.post(url="https://ys.endata.cn/enlib-api/api/movie/getMovie_HeadBoxOfficeByMovieID.do",
                              headers=header, data=post_data).text)
            print(total_json_data[i]['EntMovieID'])
            print(res)
            movies_MaoYanWantToSee.append(res['data']['table0'][0]['MaoYanWantToSee'])
            print(movies_MaoYanWantToSee)
            movies_TaoPiaoPiaoWantToSee.append(res['data']['table0'][0]['TaoPiaoPiaoWantToSee'])
            movies_DouBanWantToSee.append(res['data']['table0'][0]['DouBanWantToSee'])

 total_data = pd.DataFrame({
        "排名": movies_rank,
        "影片名称": movies_MovieName,
        "当前票房": movies_BoxOffice,
        "上映日期": movies_ReleaseDate,
        "累计票房": movies_TotalBoxOffice,
        "当前场次": movies_ShowCount,
        "当前人次": movies_AudienceCount,
        "票房占比": movies_BoxOfficePercent,
        "累计上映天数": movies_ReleaseDay,
        "当前统计天数": movies_ShowDay,
        "淘票票想看数": movies_TaoPiaoPiaoWantToSee,
        "猫眼想看数": movies_MaoYanWantToSee,
        "豆瓣想看数": movies_DouBanWantToSee,
        "黄金场票房": movies_HjBoxOffice,
        "黄金场场次": movies_HjShowCount,
        "黄金场票房占比": movies_HjBoxOfficePercent,
        "黄金场场次占比": movies_HjShowCountPercent,
        "黄金场人次占比": movies_HjAudienceCountPercent
    })
    total_data.to_csv("C:/Users/LoveB/PycharmProjects/pythonProject1/python/yy_movie/data/recentlyMovies.csv", encoding='gbk', index=False)

 3.6 统计图

    def clicking(self):
        # showerror(title="失败", message="跳转在映电影数据分析失败")
        recently()
        from python.yy_movie.utils.pyec import Showing
        Showing()
        webbrowser.open("C:/Users/LoveB/PycharmProjects/pythonProject1/python/yy_movie/在映电影分析.html")

4.总结

以上就是电影项目大致流程，更详细点击我的主页获取完整代码，如果对你有帮助，点赞关注评论一下呗~~