基于Flask的网易云音乐大数据分析可视化系统-spider

• 开辟语言：Python
  
• 框架：flask
  
• Python版本：python3.8
  
• 数据库：mysql 5.7
  
• 数据库工具：Navicat11
  
• 开辟软件：PyCharm
  

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择要
本系统接纳Python语言，基于网易云音乐，通过数据挖掘技术对该平台的音乐数据举行了深入的研究和分析，旨在挖掘出音乐市场的规律，为音乐人、唱片公司、音乐爱好者等提供数据支持。系统的开辟意义在于：一方面为音乐从业人员提供有力的决议参考，指导其筹谋和评估音乐项目；另一方面还能满足普通用户对网易云音乐数据趋势的检察和研究需求。
本系统的开辟流程主要分为数据爬取、数据清洗、数据存储和数据可视化四个步调。起首，通过Python编写爬虫程序，对网易云音乐的歌单、歌曲、评论等数据举行抓取；接着，对抓取的数据举行清洗和预处置惩罚，剔除不合规范的数据和重复信息；然后，将清洗后的数据存储在数据库中，以便举行后续的可视化分析；最后，通过数据可视化技术，以直观的图表形式展示音乐数据的详细信息，包括歌单、歌曲、评论、热评等各类信息，以及对歌单语种、歌单情感、评论年龄、进村天数、听歌年龄等信息举行统计和可视化图表展示。因此，开辟网易云音乐数据爬取与可视化分析系统，对音乐产业的发展有深远的意义和重要的推动作用。
研究背景
网易云的歌单文化很好的体现了自尊和自我实现的需求。恭敬的需求是获得自尊和渴望收到他人的恭敬，而自我实现的需求是实现自我价值的需求。而这两者的需要，使得人信赖自己的力量与价值，坚信自己有能力、有创造力。网易云音乐的副总裁一直提倡着依赖大数据的音乐运营模式，依托平台大数据技术让音乐的宣传发布更加高效更加精准，根据用户收藏、分享、点赞、评论的歌曲风格和偏好数据为用户每日6点推送“每日推荐”歌单30首。用户因此获得发现新歌曲的新途径，这种精准的数据分析与推送算法，满足了用户的需求，进一步提拔了用户活泼的积极性，因此用户也积极地制作自己喜欢的高质量的歌单，与此同时也会引发大部门人的收听与讨论，返予了网易云音乐效果极佳的正向反馈。
关键技术
Python是解释型的脚本语言，在运行过程中，把程序转换为字节码和呆板语言，说明性语言的程序在运行之前不必举行编译，而是一个专用的解释器，当被执行时，它都会被翻译，与之对应的还有编译性语言。
同时，这也是一种用于电脑编程的跨平台语言，这是一门将编译、交互和面向对象相联合的脚本语言（script language）。
Flask框架是一个灵活、简单、功能丰富的Web应用程序框架，特殊得当快速开辟小型到中型的Web应用。无论是初学者还是有履历的开辟者，都可以通过Flask框架快速地构建高效、可扩展的Web应用程序。Flask框架的文档和社区也非常活泼，提供了丰富的教程和指导，帮助开辟者更好地使用和掌握该框架。
Vue是一款流行的开源JavaScript框架，用于构建用户界面和单页面应用程序。Vue的焦点库只关注视图层，易于上手而且可以与其他库或现有项目轻松整合。
MYSQL数据库运行速率快，安全性能也很高，而且对使用的平台没有任何的限制，所以被广泛应运到系统的开辟中。MySQL是一个开源和多线程的关系管理数据库系统，MySQL是开放源代码的数据库，具有跨平台性。
B/S（浏览器/服务器）结构是目前主流的网络化的结构模式，它能够把系统焦点功能集中在服务器上面，可以帮助系统开辟人员简化操纵，便于维护和使用。
系统分析
对系统的可行性分析以及对所有功能需求举行详细的分析，来检察该系统是否具有开辟的大概。

系统设计
功能模块设计和数据库设计这两部门内容都有专门的表格和图片表现。

系统实现
起首，通过Python的爬虫技术，从网易云音乐的网站上爬取了大量的音乐数据。通过分析网易云音乐的网页结构和API接口，能够获取到歌曲、歌手、专辑、用户等各种关键数据。通过爬取数据，能够获取到丰富的音乐信息，为后续的分析提供了充足的数据根本。
其次，使用Python的数据挖掘技术，对获取到的音乐数据举行深入分析。通过对音乐的特征举行提取和分析，能够了解到音乐的流派、情感倾向、人气指数等重要信息。同时，还可以通过对用户的行为数据举行挖掘，了解用户的喜欢和行为特征，为音乐推荐和个性化服务提供参考。
然后，使用Python的数据可视化技术，将分析效果以图表的形式展示出来。通过使用matplotlib库，能够将分析效果以直观、易懂的方式出现给用户。通过数据可视化，用户可以更加直观地了解音乐的特征和趋势，从而做出更加明智的选择。
最后，通过使用Python的Web开辟技术，搭建一个简单的网站，将数据分析效果展示给用户。通过使用Flask框架，可以方便地将数据可视化效果出现给用户，并提供一些简单的交互功能，如搜刮音乐、检察音乐详情等。

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