【有源码】基于python+爬虫的短视频数据分析与可视化分析flask短视频推荐系统的设计与实现

标签：视频 plt videos python df 源码 可视化 import

注意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。

本文目录

• 1.开发环境
• 2 系统设计
• • 2.1 设计背景
  • 2.2 设计内容
• 3 系统展示
• • 3.1 功能展示视频
  • 3.2 用户页面
  • 3.3 管理员页面
• 4 更多推荐
• 5 部分功能代码

1.开发环境

开发语言：Python
采用技术：flask、爬虫
数据库：MySQL
开发环境：PyCharm

2 系统设计

2.1 设计背景

在当今数字时代,短视频平台已成为信息传播、娱乐消遣和社交互动的重要载体,其影响力日益扩大,吸引了海量用户群体。随着短视频内容的爆炸式增长,人们对于深入理解短视频传播规律、用户行为模式和内容趋势的需求也日益迫切。然而,面对如此庞大且快速更新的数据量,传统的人工分析方法已难以应对。这一背景下,开发基于Python和爬虫技术的短视频数据分析与可视化系统应运而生。该系统旨在通过自动化数据采集、智能化分析处理和直观化展示,为研究者、内容创作者和平台运营者提供全面而深入的短视频生态洞察。系统的开发不仅能够帮助用户更好地把握短视频市场动态,还能为制定内容策略、优化用户体验和提升平台运营效率提供数据支持,从而在竞争激烈的短视频领域中获得先机。

本系统的开发具有多方面的重要意义。首先,从学术研究角度来看,它为传播学、社会学和数据科学等领域的学者提供了一个强大的研究工具,有助于深入分析短视频传播机制、用户行为特征和内容演化规律,推动相关理论的发展和实证研究的深化。其次,对于内容创作者而言,系统的数据分析结果可以指导他们更精准地把握用户需求和市场趋势,优化内容策划和制作流程,提高作品的传播效果和商业价值。再次,对于平台运营者来说,系统的可视化分析功能能够直观呈现平台运营状况,包括用户增长、内容分布和互动模式等关键指标,为制定运营策略和优化算法推荐提供数据支撑,从而提升用户粘性和平台活跃度。此外,系统的开发还能促进短视频行业的健康发展,通过数据分析揭示内容质量、用户偏好和社会影响等方面的问题,为行业规范和政策制定提供参考依据。

2.2 设计内容

本系统的设计内容主要包括数据采集、数据处理、数据分析和可视化展示四个核心模块。数据采集模块利用Python爬虫技术,自动从目标短视频平台获取视频信息、用户数据和互动数据等,确保数据的全面性和时效性。数据处理模块负责对采集到的原始数据进行清洗、转换和结构化处理,为后续分析奠定基础。数据分析模块运用统计分析、机器学习等方法,对处理后的数据进行多维度分析,包括热门内容识别、用户行为分析、传播路径追踪和情感倾向分析等。可视化展示模块则通过各种图表和交互式界面,将分析结果直观呈现给用户,支持数据探索和洞察发现。系统还将设计用户友好的操作界面,提供灵活的查询和筛选功能,允许用户根据特定需求自定义分析维度和可视化方式。此外,系统将考虑数据安全和隐私保护,确保在合法合规的前提下进行数据采集和分析,同时优化系统性能,以应对大规模数据处理的需求。通过这些设计内容的整合,系统将为用户提供一个全面、高效、易用的短视频数据分析平台。

3 系统展示

3.1 功能展示视频

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短视频数据分析与可视化python短视频内容理解与推荐系统

3.2 用户页面

3.3 管理员页面

4 更多推荐

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5 部分功能代码

# crawler.py
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

class ShortVideoCrawler:
    def __init__(self, base_url):
        self.base_url = base_url
        self.headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
        }

    def get_video_data(self, num_pages):
        all_videos = []
        for page in range(1, num_pages + 1):
            url = f"{self.base_url}/page/{page}"
            response = requests.get(url, headers=self.headers)
            soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
            videos = soup.find_all('div', class_='video-item')
            for video in videos:
                title = video.find('h3', class_='video-title').text.strip()
                views = video.find('span', class_='view-count').text.strip()
                likes = video.find('span', class_='like-count').text.strip()
                all_videos.append({'title': title, 'views': views, 'likes': likes})
        return all_videos

# data_processor.py
import pandas as pd
import re

class DataProcessor:
    @staticmethod
    def clean_data(videos):
        df = pd.DataFrame(videos)
        df['views'] = df['views'].apply(lambda x: int(re.sub(r'\D', '', x)))
        df['likes'] = df['likes'].apply(lambda x: int(re.sub(r'\D', '', x)))
        return df

    @staticmethod
    def calculate_engagement(df):
        df['engagement_rate'] = df['likes'] / df['views'] * 100
        return df

# analyzer.py
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans

class VideoAnalyzer:
    @staticmethod
    def analyze_topics(df, num_clusters=5):
        vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')
        X = vectorizer.fit_transform(df['title'])
        kmeans = KMeans(n_clusters=num_clusters, random_state=42)
        df['cluster'] = kmeans.fit_predict(X)
        return df, vectorizer.get_feature_names()

    @staticmethod
    def get_top_videos(df, n=10):
        return df.nlargest(n, 'views')

# visualizer.py
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

class DataVisualizer:
    @staticmethod
    def plot_view_distribution(df):
        plt.figure(figsize=(10, 6))
        sns.histplot(df['views'], kde=True)
        plt.title('Distribution of Video Views')
        plt.xlabel('Number of Views')
        plt.ylabel('Frequency')
        plt.savefig('view_distribution.png')
        plt.close()

    @staticmethod
    def plot_engagement_by_cluster(df):
        plt.figure(figsize=(12, 6))
        sns.boxplot(x='cluster', y='engagement_rate', data=df)
        plt.title('Engagement Rate by Content Cluster')
        plt.xlabel('Cluster')
        plt.ylabel('Engagement Rate (%)')
        plt.savefig('engagement_by_cluster.png')
        plt.close()

# main.py
from crawler import ShortVideoCrawler
from data_processor import DataProcessor
from analyzer import VideoAnalyzer
from visualizer import DataVisualizer

def main():
    # 爬取数据
    crawler = ShortVideoCrawler('https://example-short-video-site.com')
    raw_data = crawler.get_video_data(num_pages=10)

    # 处理数据
    processor = DataProcessor()
    df = processor.clean_data(raw_data)
    df = processor.calculate_engagement(df)

    # 分析数据
    analyzer = VideoAnalyzer()
    df, topics = analyzer.analyze_topics(df)
    top_videos = analyzer.get_top_videos(df)

    # 可视化
    visualizer = DataVisualizer()
    visualizer.plot_view_distribution(df)
    visualizer.plot_engagement_by_cluster(df)

    print("Analysis complete. Visualization results saved as PNG files.")
    print("Top 10 videos by views:")
    print(top_videos[['title', 'views', 'likes']])

if __name__ == "__main__":
    main()

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