python第八天之数据分析小项目

这里为了化繁为简只展示了三个页面，当然可以加一些首页、团队之类的页面。也可以用css,html进行装饰美化。
推荐：
moban.com 包含一些css的版本可以自己选择，不免费
iconfont.cn 包含一些图标，免费的

一、Flask框架展示页面

1. 创建flask项目，将写好的movie.db导入
2. 在templates创建movie.html页面，编写此页面以及app.py。

app.py代码

from flask import Flask,render_template
import sqlite3
app = Flask(__name__)

@app.route('/movie')
def movie():
    datalist = []
    con = sqlite3.connect("movie.db")
    cur = con.cursor()
    sql = "select * from movie250"
    data = cur.execute(sql)
    #在游标和链接关闭之前保存数据，否则数据丢失
    for items in data:
        datalist.append(items)
    cur.close()
    con.close()
    return render_template("movie.html",datalist = datalist)

if __name__ == '__main__':
    app.run()

movie.html页面如下

    
    


    
        {% for movie in datalist %}
        
        {% endfor %}
    

        

            
排名
            
中文名
            
英文名
            
评分
            
评价人数
            
概况
            
其他信息
        

            
{{ movie[0] }}
            

                
                {{ movie[3] }}
                
            
            
{{ movie[4] }}
            
{{ movie[5] }}
            
{{ movie[6] }}
            
{{ movie[7] }}
            
{{ movie[8] }}
        

最让人有成就感的画面来了

二、Echarts应用

将评分和评分人数以图表形式绘制

1. 在static文件夹中引入Js文件 echarts.min.js
2. 在templatest中创建score.html,编写Html以及app.py文件

score.html

app.py中添加

@app.route('/score')
def score():
    score = []  # 评分
    num = []  # 每个评分所统计出的电影数量
    con = sqlite3.connect("movie.db")
    cur = con.cursor()
    sql = "select score,count(score) from movie250 group by score"
    data = cur.execute(sql)
    for item in data:
        score.append(str(item[0]))
        num.append(item[1])
    cur.close()
    con.close()
    return render_template("score.html", score=score, num=num)

结果如下：

三、WordClod应用

词云展示概括

1. 首先要ps一张图，有轮廓，背景干净，导入static/img中
2. 创建ciyun.py用来生成词云图片word.jpg(路径也在img中)
3. 创建word.html用来展示图片和补充app.py

ciyun.py如下

#前三个要导包
import jieba        #分词
from matplotlib import pyplot as plt    #绘图，数据可视化
from wordcloud import WordCloud         #词云

from PIL import Image                   #图片处理
import numpy as np                      #矩阵运算
import sqlite3                          #数据库


#准备词云所需的文字（词）
con = sqlite3.connect('movie.db')
cur = con.cursor()
sql = 'select instroduction from movie250'
data = cur.execute(sql)
text = ""
for item in data:
    text =  text + item[0]
    #print(item[0])
#print(text)
cur.close()
con.close()

#分词
cut = jieba.cut(text)
string = ' '.join(cut)
print(len(string))


img = Image.open(r'.\static\img\tree.jpg')   #打开遮罩图片
img_array = np.array(img)   #将图片转换为数组
wc = WordCloud(
    background_color='white',
    mask=img_array,
    font_path="msyh.ttc"    #字体所在位置：C:\Windows\Fonts
)
wc.generate_from_text(string)


#绘制图片
fig = plt.figure(1)
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')     #是否显示坐标轴

#plt.show()    #显示生成的词云图片

#输出词云图片到文件
plt.savefig(r'.\static\img\word.jpg',dpi=500)

可以看到static/img下有一个word.jpg
word.html

app.py中添加

@app.route('/word')
def word():
    return render_template("word.html")

展示吧！