基于Python的爱奇艺视频数据可视化分析系统

qq_35928134

258人浏览 · 2026-08-30 20:50:37

qq_35928134 · 2026-08-30 20:50:37 发布

基于Python的爱奇艺视频数据可视化分析系统毕业论文

毕业设计

一、项目名称：

基于Python的爱奇艺视频数据可视化分析系统

【摘要】

长视频平台剧集、评分、热度与评论数据体量大、维度多，手工汇总难以快速把握类型结构、口碑分布与主演导演影响力。本文设计并实现基于 Python 与 Flask 的爱奇艺视频数据可视化分析系统，面向毕业设计与教学演示，将剧集、评论、收藏与系统用户统一入库后，以交互式图表完成多维分析与情感概览。

系统采用 B/S 架构，后端入口为 app.py，运行端口 8060；数据库使用 MySQL（库名 iqiyi），经 PyMySQL 访问。前台基于 Bootstrap 5、本地 static/vendor 中的 ECharts 5 与 echarts-wordcloud，配合 iqiyi-theme.css 主题。业务表包括 users、dramas、comments、favorites。数据可通过 scripts/generate_iqiyi_data.py、scripts/import_dbdrama_data.py 导入，或经 IqiyiSpider / 相关脚本补充样本。分析层在 utils/iqiyi_charts.py 中聚合总览、热度、评分、类型、导演、演员、词云、对比与情感等 bundle；utils/iqiyi_core.py 提供筛选、类型规范化、简易情感判定与 invalidate_cache 版本缓存。前端以 sessionStorage 缓存筛选项（含 options.version），并用 Promise.all 并行加载筛项与图表数据。前台支持剧集列表、详情评论与「我的收藏」；后台为自研 CRUD（utils/admin_blueprint.py），路径 /admin/，须先以前台 admin 登录。默认账号 admin/123456。

测试与运行表明，系统可完成登录注册、多页分析看板、剧集浏览收藏与后台维护等闭环，界面清晰、响应稳定，可为爱奇艺剧集数据分析课题研究与教学演示提供可用支撑。

【关键词】 Flask；爱奇艺；数据可视化；ECharts；情感分析

【Abstract】

Long-form video platforms accumulate large multi-dimensional drama, score, hotness and comment data, making manual aggregation inefficient. This thesis designs and implements a Python- and Flask-based iQIYI video data visualization system for graduation design and teaching demos. Dramas, comments, favorites and users are stored in MySQL and explored through interactive charts.

The system follows a B/S architecture. The entry is app.py on port 8060. MySQL database name is iqiyi, accessed via PyMySQL. The frontend uses Bootstrap 5, local ECharts 5 and echarts-wordcloud under static/vendor, with iqiyi-theme.css. Tables include users, dramas, comments and favorites. Analysis bundles are built in iqiyi_charts.py with filtering, sentiment helpers and versioned cache invalidation in iqiyi_core.py. The frontend caches filter options in sessionStorage and loads options with chart bundles via Promise.all. Users can browse drama lists, details and favorites; admin CRUD is custom (admin_blueprint.py) at /admin/. Default account is admin/123456.

Results show that authentication, multi-page analysis, drama browsing, favorites and admin maintenance work stably for course demos.

【Keywords】 Flask; iQIYI; Data Visualization; ECharts; Sentiment Analysis

4.0 系统整体实现流程
4.1 用户认证模块的实现
4.2 数据总览与热度评分模块的实现
4.3 类型导演演员分析模块的实现
4.4 词云对比与情感模块的实现
4.5 剧集列表详情收藏模块的实现
4.6 后台数据管理模块的实现
4.7 用户界面实现
4.8 系统集成与部署

5 系统测试

5.1 系统功能测试
5.2 系统性能测试

6 总结与展望

6.1 总结
6.2 展望

参考文献

致谢

1 绪论

1.1 课题研究背景

长视频与网剧内容快速发展，爱奇艺等平台积累了大量剧集元数据、评分、热度与用户评论。对教学与课题研究而言，若仅依赖平台页面逐条浏览，难以从类型结构、热度分布、导演演员影响力与评论情感等维度形成整体认识。毕业设计场景需要一套可本地部署、结构清晰、图表可读的可视化系统，既要能装载演示数据，也要能通过导入脚本或采集链路补充样本。

本课题据此构建「基于Python的爱奇艺视频数据可视化分析系统」：以 Flask 提供页面与 JSON 接口，以 MySQL 库 iqiyi 持久化剧集、评论、收藏与用户，以 ECharts 完成多页分析看板。系统入口 app.py 监听 8060 端口；侧栏覆盖数据总览、热度、评分、类型、导演、演员、词云、对比、评论情感、剧集列表与我的收藏；管理端为自研 /admin/ CRUD。该背景决定了后续技术选型必须兼顾轻量部署、图表交互与数据可维护性。

1.2 课题研究的目的、意义

1.2.1 研究目的

建立统一的剧集业务数据模型（剧集、评论、收藏、系统用户），完成建库脚本与导入/生成链路。
实现登录鉴权与侧栏多页面分析，按类型、年份等条件筛选后输出 KPI 与图表 bundle。
在前端落实本地静态资源、主题样式、筛选项缓存与图表可读性优化。
提供自研后台对四张业务表的增删改查，并在数据变更后失效服务端缓存，保证图表与列表一致。

1.2.2 研究意义

理论意义上，课题将 Web 应用分层、聚合查询与前端可视化工程实践结合起来，形成可复用的「页面路由 + bundle API + 缓存版本」模式。实践意义上，系统可在课堂或答辩环境中一键演示分析链路，降低对在线后台的依赖。社会与教学意义上，有助于理解长视频内容的结构特征与舆情倾向，培养数据获取、清洗展示与工程实现能力。

1.3 课题的国内外研究现状和发展动态

1.3.1 国外研究现状

国外在流媒体指标看板与交互可视化方面积累较早。常见路径是将平台开放数据或第三方采集结果导入数据仓库，再以 BI 工具或自研 Web 看板呈现评分、热度与用户反馈。开源生态中，Python 科学计算栈与浏览器端图表库（如 ECharts、D3）被广泛用于教学原型。情感分析多采用词典、传统机器学习或深度模型；课题级系统往往在准确率与实现成本之间折中，采用轻量规则即可满足演示需求。

1.3.2 国内研究现状

国内高校毕业设计中，基于 Flask/Django 的视频或电商可视化课题较多，常见组合为 MySQL + ECharts，辅以爬虫或 CSV 导入。爱奇艺/长视频相关课题多关注热门类型、评分分布与评论词频。管理端有的使用 Django Admin / SimpleUI，有的自研轻量 CRUD。本课题选择 Flask + 自研 /admin/，与前台同一套爱奇艺绿主题，避免引入重量级 Admin 框架，更贴近小型课题的可维护目标。

1.3.3 发展趋势

趋势上，内容数据分析正向「采集/导入—入库—缓存—交互可视化」一体化演进；前端强调本地化静态资源与弱网可用；多维分析页普遍引入筛选联动与多样化系列图。本系统在 bundle TTL、筛选项版本缓存、热度分桶与图表类型多样性等方面体现了上述工程趋势。

1.4 研究内容

研究内容包括：（1）库表设计与 iqiyi.sql 初始化；（2）Flask 路由、Session 登录与菜单注入；（3）iqiyi_charts 各分析 bundle 与筛选条件；（4）数据导入与缓存失效；（5）ECharts 页面与 chart_helpers；（6）剧集详情、评论与收藏；（7）自研后台 CRUD；（8）功能与性能层面的验证。创新点集中在：bundle + 版本缓存、类型/导演规范化、前后端筛选项协同，以及与前台统一主题的自研后台。

1.5 论文结构安排

第1章介绍背景、目的意义、研究现状与研究内容。第2章说明 Python、Flask、MySQL/PyMySQL、ECharts、数据处理与情感判定等关键技术。第3章给出架构、数据流、功能结构、六大模块详细设计与数据库设计。第4章按模块阐述实现流程、核心代码、访问路径与界面图题。第5章给出功能测试用例与性能分析。第6章总结量化成果并展望改进方向。文末为参考文献与致谢。

2 相关技术

2.1 Python编程语言

2.1.1 语言特性与项目选型

Python 语法简洁，生态覆盖 Web、数据处理与 HTTP 客户端。本项目使用 Python 3.11，依赖见 requirements.txt：Flask、PyMySQL 等。业务脚本与工具模块均以 UTF-8 源码组织，便于在 Windows 环境下维护。

2.1.2 在本系统中的应用位置

app.py 负责路由与会话；utils/db.py 封装连接与查询；utils/iqiyi_core.py、utils/iqiyi_charts.py、utils/admin_blueprint.py 分别承担过滤缓存、图表聚合与后台。scripts/ 目录提供数据生成、导入与清洗入口。

2.2 Flask Web框架

2.2.1 轻量路由与会话

Flask 以装饰器注册路由，适合中小型课题。本系统用 session 保存 user_id 与 username，login_required 装饰器保护分析页与 API；context_processor 注入侧栏 MENU、站点名与格式化函数。根路径 / 重定向到登录页。

2.2.2 Blueprint 扩展后台

后台以 Blueprint admin_bp 挂载于 /admin，与主应用解耦。页面模板与前台共用主题资源，权限通过 admin_required 校验 session["username"] == "admin"，未满足则跳转登录。

2.3 MySQL与PyMySQL

2.3.1 存储选型

业务数据存放于 MySQL 库 iqiyi，字符集 utf8mb4。config.py 中 DB_CONFIG 指定 host、port、user、password、database。表结构由 iqiyi.sql 创建，并预置 admin/123456。

2.3.2 访问封装

utils/db.py 使用 PyMySQL DictCursor，query(sql, params, fetch) 支持 one/all/none。图表与列表均通过参数化 SQL 访问，降低拼接风险。评论、收藏通过外键关联剧集与用户，保证引用完整性。

2.4 ECharts可视化技术

2.4.1 本地化静态资源

模板 base.html 引用 static/vendor/bootstrap、bootstrap-icons、echarts.min.js、echarts-wordcloud.min.js，禁止依赖外网 CDN，保证离线演示可用。主题色以爱奇艺绿为主，定义于 iqiyi-theme.css 与前端脚本。

2.4.2 图表辅助与交互

chart_helpers.js 提供类目轴、提示框与通用 option 组装；iqiyi_pages.js 按页面调用各 bundle API，并用 Promise.all 并行加载。图表类型覆盖柱、线、饼、玫瑰、漏斗、雷达、极坐标、面积与堆叠等，满足多维展示需求。

2.5 数据处理与情感判定

2.5.1 类型与导演规范化

normalize_drama_type、normalize_director 将脏数据（空值、纯数字、「未知」等）规范为合法类目，避免筛选项与图表出现无意义标签。封面 URL 经 normalize_cover_url 追加尺寸后缀，提升列表与详情清晰度。

2.5.2 词典情感与分词

classify_sentiment 基于正面/负面关键词集合给出「正面」「负面」「中性」及分数，供评论入库与情感页统计。tokenize_text 抽取中文与英文词元，供词云 Counter 统计。该方案实现成本低，适合课题演示，不宣称等同商用 NLP 精度。

2.6 技术特色与创新点

缓存与一致性：服务端以缓存 version 抬升失效全部 bundle；filter_options 返回 version，前端比对后决定是否复用 sessionStorage。

加载并行：页面以 Promise.all 并行拉取 /api/options 与各 *-bundle，缩短首屏等待。

数据清洗入图：类型、导演、热度分桶在入库与展示两侧协同，减少脏数据污染图表。

自研后台：非 Flask-Admin / SimpleUI，按 admin_registry.MODULES 声明式配置列表列与表单字段，修改后立即 invalidate_cache()。

资源本地化与主题统一：vendor 本地化 + iqiyi-theme.css，前后台视觉一致。

3 系统分析与设计

3.1 系统总体设计

3.1.1 系统架构设计

系统采用表现层、业务逻辑层与数据访问层三层结构。表现层为 Jinja2 模板与 iqiyi_pages.js；业务层包括鉴权、图表 bundle、收藏评论与后台 CRUD；数据层为 MySQL iqiyi 及导入/生成脚本。

图3.1 系统架构图

3.1.2 系统数据流设计

外部角色包括前台用户与管理员。系统输出页面 HTML 与图表 JSON，并将收藏、评论与后台维护结果写入数据库。

图3.2 顶层数据流图

图3.3 0层数据流图

3.1.3 系统功能模块设计

结合 MENU 与后台菜单，功能划分为六大模块：（1）用户认证；（2）数据总览与热度评分；（3）类型导演演员分析；（4）词云对比与情感；（5）剧集列表详情收藏；（6）后台数据管理。

图3.4 系统功能结构图

3.2 系统详细设计

3.2.1 用户认证模块设计

模块提供 /login、/register、/logout。登录校验 users 表用户名与密码；成功后写入 session["user_id"]、session["username"]，进入 /home。注册校验空值、两次密码一致与用户名唯一。login_required 对未登录访问重定向登录页。默认账号 admin/123456。

3.2.1.1 用户认证流程设计

图3.5 用户认证模块流程图

3.2.2 数据总览与热度评分模块设计

数据总览页 /home 调用 /api/overview，展示剧集数、平均评分、平均/最高热度、评论数，以及类型分布、热度 TOP、评分分桶、年份趋势等。热度页 /hotness 调用 /api/hotness-bundle；评分页 /score 调用 /api/score-bundle。公共筛选参数为 type、year，由 build_drama_where 生成条件。

3.2.2.1 数据总览与热度评分流程设计

图3.6 数据总览与热度评分模块流程图

3.2.3 类型导演演员分析模块设计

类型页 /type 调用 /api/type-bundle；导演页 /director 调用 /api/director-bundle（过滤无效导演名）；演员页 /cast 调用 /api/cast-bundle（拆分 casts 字段统计）。

3.2.3.1 类型导演演员分析流程设计

图3.7 类型导演演员分析模块流程图

3.2.4 词云对比与情感模块设计

词云页 /wordcloud 汇总评论分词词频。对比页 /compare 对类型等维度做对比系列。情感页 /sentiment 统计评论情感分布与按月趋势，并支持情感与类型堆叠等展示。

3.2.4.1 词云对比与情感流程设计

图3.8 词云对比与情感模块流程图

3.2.5 剧集列表详情收藏模块设计

剧集列表 /drama_list 服务端分页筛选；详情 /drama/<id> 展示简介、评论列表，支持发表评论与收藏；「我的收藏」/favorites 展示当前用户收藏，可取消收藏。收藏接口 POST /api/favorite/<id>，评论接口 POST /api/comment/<id>。

3.2.5.1 剧集列表详情收藏流程设计

图3.9 剧集列表详情收藏模块流程图

3.2.6 后台数据管理模块设计

/admin/ 仪表盘展示四表计数；子模块覆盖 dramas、comments、favorites、users 的列表搜索、创建、编辑、删除。所有写操作后调用 invalidate_cache()。权限：必须前台以 admin 登录。

3.2.6.1 后台数据管理流程设计

图3.10 后台数据管理模块流程图

3.3 数据库设计

3.3.1 数据库关系设计

数据库名为 iqiyi，四张表：users、dramas、comments、favorites。评论与收藏通过外键关联剧集；收藏同时关联用户。

图3.11 数据库表关系图

表3.1 users 表结构

字段名称	字段类型	字段说明	是否主键	是否为空
id	INT	自增主键	是	否
username	VARCHAR(64)	用户名（唯一）	否	否
password	VARCHAR(128)	密码	否	否
is_admin	TINYINT	是否管理员	否	是
created_at	TIMESTAMP	创建时间	否	是

表3.2 dramas 表结构

字段名称	字段类型	字段说明	是否主键	是否为空
id	INT	自增主键	是	否
title	VARCHAR(255)	剧名	否	否
drama_type	VARCHAR(32)	类型	否	否
director	VARCHAR(255)	导演	否	是
casts	TEXT	演员（逗号分隔）	否	是
score	DECIMAL(3,1)	评分	否	是
hotness	INT	热度	否	是
cover_image	VARCHAR(512)	封面 URL	否	是
release_year	INT	上映年份	否	是
description	TEXT	简介	否	是
created_at	TIMESTAMP	创建时间	否	是

表3.3 comments 表结构

字段名称	字段类型	字段说明	是否主键	是否为空
id	INT	自增主键	是	否
user_id	INT	用户ID	否	是
drama_id	INT	剧集ID	否	否
user_name	VARCHAR(64)	评论用户名	否	否
content	TEXT	评论内容	否	否
likes	INT	点赞数	否	是
sentiment	VARCHAR(16)	情感标签	否	是
sentiment_score	DECIMAL(5,3)	情感分	否	是
created_at	TIMESTAMP	创建时间	否	是

表3.4 favorites 表结构

字段名称	字段类型	字段说明	是否主键	是否为空
id	INT	自增主键	是	否
user_id	INT	用户ID	否	否
drama_id	INT	剧集ID	否	否
created_at	TIMESTAMP	收藏时间	否	是

4 系统实现

4.0 系统整体实现流程

图4.0 系统整体实现流程图

实现过程按「库表 → 鉴权 → 分析 API → 前台页面 → 收藏 → 后台」推进，最终在 Windows 下以 python app.py 启动。

4.1 用户认证模块的实现

来源：app.py · 登录与鉴权装饰器

图4.1 用户认证模块实现流程图

核心代码摘录：

def login_required(view):
    @wraps(view)
    def wrapped(*args, **kwargs):
        if not session.get("user_id"):
            return redirect(url_for("login"))
        return view(*args, **kwargs)
    return wrapped

@app.route("/login", methods=["GET", "POST"])
def login():
    if request.method == "POST":
        username = request.form.get("username", "").strip()
        password = request.form.get("password", "").strip()
        user = query(
            "SELECT id, username FROM users WHERE username=%s AND password=%s",
            [username, password],
            fetch="one",
        )
        if user:
            session["user_id"] = user["id"]
            session["username"] = user["username"]
            return redirect(url_for("home"))
        return render_template("login.html", error="用户名或密码错误")
    return render_template("login.html")

访问路径：http://127.0.0.1:8060/login（账号 admin / 123456）

4.2 数据总览与热度评分模块的实现

来源：utils/iqiyi_charts.py · overview/hotness/score bundle

图4.2 数据总览与热度评分模块实现流程图

overview_bundle 统计剧集数、均分、均热、评论数，并输出类型分布、热度 TOP10、评分分桶与年份趋势；热度/评分页各自返回分桶、TOP 与分布系列。

访问路径：

http://127.0.0.1:8060/home
http://127.0.0.1:8060/hotness
http://127.0.0.1:8060/score

4.3 类型导演演员分析模块的实现

来源：utils/iqiyi_charts.py · type/director/cast bundle

图4.3 类型导演演员分析模块实现流程图

导演分析使用 director_is_valid / normalize_director 过滤脏值；演员分析通过 split_casts 拆分逗号分隔名单后计数。

访问路径：

http://127.0.0.1:8060/type
http://127.0.0.1:8060/director
http://127.0.0.1:8060/cast

4.4 词云对比与情感模块的实现

来源：utils/iqiyi_charts.py · wordcloud/compare/sentiment；iqiyi_core.classify_sentiment

图4.4 词云对比与情感模块实现流程图

发表评论时调用 classify_sentiment 写入 sentiment 与 sentiment_score，情感页再按标签与月份统计。

访问路径：

http://127.0.0.1:8060/wordcloud
http://127.0.0.1:8060/compare
http://127.0.0.1:8060/sentiment

4.5 剧集列表详情收藏模块的实现

来源：app.py · drama_list / drama / favorites / api

图4.5 剧集列表详情收藏模块实现流程图

列表页按类型、年份筛选并分页；详情页展示封面（normalize_cover_url）、简介与评论；收藏接口按 user_id+drama_id 唯一键切换收藏状态。

访问路径：

http://127.0.0.1:8060/drama_list
http://127.0.0.1:8060/drama/<id>
http://127.0.0.1:8060/favorites

4.6 后台数据管理模块的实现

来源：utils/admin_blueprint.py · utils/admin_registry.py

图4.6 后台数据管理模块实现流程图

ADMIN_MENU 与 MODULES 声明 dramas/comments/favorites/users 的列与表单字段；写操作后失效缓存，保证前台图表即时刷新。

访问路径：http://127.0.0.1:8060/admin/（须先以前台 admin 登录）

4.7 用户界面实现

界面采用顶栏 + 侧栏 + 主内容布局：base.html 注入 MENU（数据总览、热度分析、评分分析、类型分析、导演分析、演员分析、词云分析、对比分析、评论情感、剧集列表、我的收藏）。主题文件 iqiyi-theme.css。admin 用户可进入后台管理。图表脚本统一经 chart_helpers.js 与 iqiyi_pages.js 初始化。本节集中给出界面图题。

图4.7 用户界面功能实现流程图

访问路径：http://127.0.0.1:8060/login

图4.9 用户登录界面