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1. 项目简介

本动漫分析系统开发语言为Python，并进行数据清洗，数据处理，并最后利用可视化技术进行动漫数据分析。本动漫分析系统的网站搭建采用B/S (Browser/Server)平台技术，使用HTML等实现网页展示，将数据格式化，并存储到json文件中，利用flask搭建后台系统，前端采用 bootstrap 和Echarts实现动漫数据的可视化展示和交互，并从多种因素分析影响动漫的评分情况。

【系统演示】基于大数据的动漫分析系统

2. 功能组成

本系统通过对动漫数据的清洗、分析等，实现动漫的可视化分析，主要功能包括以下方面:

从某动漫网站抓取所有动漫动画数据，并进行数据清洗，去除无效字符和错误字符，将清洗和结构化后的数据转成 json 格式数据；
实现从动漫的话数、放送时间、导演、脚本、评分、评分人数等维度进行进行多种形式的可视化分析，包括柱状图、折线图、散点图、扇形图等；
分析话数、放送时间、导演、脚本、评分人数等因素影响评分的情况。

3. 动漫数据爬虫

针对某动漫影视网站，利用 request + beautifulsoup 编写原生网络爬虫，完成数据的采集和清洗，并存储到数据库或文件系统中：

total_page = 200
base_url = 'https://xxxxxxx.tv/anime/browser?sort=rank&page={}'for page in range(1, total_page):print('抓取第 {} 页的数据'.format(page))url = base_url.format(page)headers = {'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9','Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded','Accept-Encoding': 'gzip, deflate, compress','Accept-Language': 'en-us;q=0.5,en;q=0.3','User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36','Referer': url}response = requests.get(url, headers=headers)response.encoding = 'utf8'soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')item_ul = soup.find(name='ul', attrs={'id': 'browserItemList'})items = item_ul.find_all(name='li')for item in items:try:......# 话数，上映时间，导演等info = item.find('p', attrs={'class': 'info tip'}).textinfo = info.strip().replace(' ', '').split('/')# 话数hua_count = info[0][:-1]date = info[1]peoples = info[2:] if len(info) > 2 else []......anime_info = {'封面': img,'名称': name,'类型': leixing,'排名': int(rank),'话数': int(hua_count),'放送时间': date,'导演': daoyan,'声优': cv_shengyou,'脚本': jiaoben,'评分': float(score),'评分人数': int(score_count)}

4. 基于大数据的动漫影视可视化分析系统

4.1 不同类型动漫的数量分布情况

4.2 不同类型动漫的评分分布及与评论人数的相关性分析

4.3 不同动漫导演制作的动漫类型、评分与话数等分布情况

4.4 不同声优参与的动漫类型、评分与话数等分布情况

4.5 不同脚本参与的动漫、评分与话数等分布情况

4.6 动漫名称关键词词云分析

5. 总结

本动漫分析系统的网站搭建采用B/S (Browser/Server)平台技术，使用HTML等实现网页展示，将数据格式化，并存储到json文件中，利用flask搭建后台系统，前端采用 bootstrap 和Echarts实现动漫数据的可视化展示和交互，并从多种因素分析影响动漫的评分情况。

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