(源码)基于Python和Flask框架的豆瓣电影Top250数据分析项目.zip

# 基于Python和Flask框架的豆瓣电影Top250数据分析项目 ## 项目简介 本项目是一个基于Python和Flask框架的豆瓣电影Top250数据分析项目。通过爬虫抓取豆瓣电影Top250的详细信息，并使用Flask构建一个轻量级的Web应用，方便用户查看和分析这些电影数据。 ## 项目的主要特性和功能 1. **数据爬取**：使用Python的`requests`库和`BeautifulSoup`解析库，抓取豆瓣电影Top250的详细信息，包括电影名称、导演、演员、评分等。 2. **反爬策略**：为了应对豆瓣的反爬虫机制，项目中实现了多种反爬策略，包括随机User-Agent、IP代理池、HTTP Referer检测等。 3. **数据存储**：使用`pymysql`库将爬取到的电影数据存储到MySQL数据库中，便于后续查询和分析。 4. **Web应用**：利用Flask框架构建了一个简单的Web应用，用户可以通过浏览器查看电影的详细信息，并进行简单的数据分析。 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，增强了代码的可读性和可维护性。 ## 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。