1、项目介绍技术栈Python 语言、Flask 后端框架、Vue 前端框架、MySQL 数据库、基于用户协同过滤推荐算法、基于物品协同过滤推荐算法、LSTM 情感分析、Echarts 可视化库、Scrapy 爬虫框架功能模块音乐数据爬取模块数据可视化分析大屏模块音乐评论情感分析模块协同过滤音乐推荐模块歌曲热度分析模块词云分析模块LSTM 情感预测模块用户认证模块项目介绍本系统基于 Python 与 Flask 框架开发结合 Vue 前端与 Scrapy 爬虫技术构建音乐信息分析与可视化推荐平台。系统通过 Scrapy 爬取网易云音乐的歌曲、歌手、歌词、评论等数据存储于 MySQL 数据库。平台集成基于用户与基于物品的协同过滤算法通过用户对歌曲的喜欢行为动态调整评分实现个性化音乐推荐。可视化模块借助 Echarts 展示版权分析、翻唱情况、歌曲热度、词云等多维度图表。LSTM 深度学习模型用于音乐评论情感分析判断评论情感倾向。系统支持用户注册登录通过点击歌曲“喜欢”交互更新推荐结果提供完整的音乐数据服务。2、项目界面1数据可视化分析大屏该页面为美食数据分析可视化页面通过多种图表展示美食品类相关数据分布直观呈现各类美食的占比情况同时整合数据统计与可视化展示功能清晰反映不同品类美食的分布特征。2音乐数据可视化分析该页面是音乐大数据分析可视化系统的可视化大屏可开展版权情况分析与翻唱情况分析展示热门歌手作品发行相关时间维度数据同时系统还具备词云分析、歌曲热度分析、情感预测等数据分析可视化功能模块。3音乐评论情感分析该页面是音乐大数据分析可视化系统的主页依托相关算法实现音乐个性化推荐展示精选乐评并呈现乐评的好评差评相关数据占比同时系统还具备词云分析、歌曲热度分析、情感预测、情感分析等数据分析可视化功能模块。4基于协同过滤推荐算法推荐模块该页面是音乐大数据分析可视化系统的主页依托相关算法实现音乐热门推荐展示歌曲的歌手、专辑、时长、类型等基础信息提供歌曲详情查看和乐评情感分析入口同时系统还配备词云分析、歌曲热度分析、情感预测等数据分析可视化功能模块。5歌曲热度分析该页面是音乐大数据分析可视化系统的可视化大屏核心实现歌曲热度分析功能以图表形式展示不同歌手的歌曲热度相关数据及时序变化同时展示具体歌曲的名称、专辑和对应热度信息系统还兼具词云分析、情感预测等数据分析可视化功能模块。6词云分析该页面为音乐大数据分析可视化系统的词云分析界面通过生成词云图直观呈现音乐相关高频关键词同时结合图表展示对应数据分布可清晰查看各类音乐信息的出现频次与分布特征辅助完成音乐数据的文本特征分析。7情感分析情感预测模块------LSTM深度学习算法该页面是音乐大数据分析可视化系统的情感分析界面通过多种图表展示音乐相关评论的情感分布与占比情况直观呈现不同情感类型的占比特征同时结合整体数据进行统计展示实现对音乐评论情感倾向的可视化分析。8注册登录模块该页面为音乐大数据分析可视化系统的情感预测界面可对音乐相关内容进行情感倾向预测通过图表直观呈现预测结果分布同时展示相关数据对比情况实现对音乐信息情感走向的分析与可视化呈现。9项目架构图该页面是音乐大数据分析可视化系统的登录注册界面提供用户账号密码登录与新用户注册功能可完成身份验证与账号创建保障系统访问安全为后续使用音乐数据查询、可视化分析、情感预测等功能提供账号权限支持。3、项目说明一、技术栈简要说明系统后端采用 Python 语言与 Flask 框架构建前端使用 Vue 框架实现响应式交互数据库选用 MySQL 进行数据存储。数据采集基于 Scrapy 爬虫框架抓取网易云音乐歌曲、歌手、歌词、评论等信息。推荐模块采用基于用户与基于物品的协同过滤算法情感分析模块使用 LSTM 深度学习模型可视化部分通过 Echarts 图表库实现多种图形渲染。二、功能模块详细介绍· 音乐数据爬取模块基于 Scrapy 爬虫框架对网易云音乐网站的歌曲、歌手、歌词、评论等数据进行定向抓取经清洗处理后存储于 MySQL 数据库为后续分析与推荐提供数据基础。· 数据可视化分析大屏模块以可视化大屏形式展示音乐数据的多维度分析结果包含版权情况分析、翻唱情况分析、热门歌手作品发行时间分布等通过图表直观呈现音乐数据特征。· 音乐评论情感分析模块展示精选乐评内容并呈现乐评的好评与差评数据占比帮助用户快速了解歌曲评论的情感倾向分布。· 协同过滤音乐推荐模块集成基于用户与基于物品的协同过滤算法用户可通过点击歌曲“喜欢”按钮动态调整对歌曲的评分系统根据评分数据计算相似用户或相似物品生成个性化音乐推荐列表。· 歌曲热度分析模块以图表形式展示不同歌手的歌曲热度相关数据及时序变化趋势同时展示具体歌曲的名称、专辑和对应热度信息反映歌曲的受欢迎程度。· 词云分析模块通过生成词云图直观呈现音乐相关高频关键词展示各类音乐信息的出现频次与分布特征辅助完成音乐文本数据的特征分析。· LSTM 情感预测模块基于 LSTM 深度学习算法对音乐相关内容进行情感倾向预测通过图表直观呈现预测结果分布与情感走向实现对音乐评论情感的分析与预判。· 用户认证模块提供用户账号密码登录与新用户注册功能完成身份验证与账号创建保障系统访问安全为后续使用音乐数据查询、可视化分析、情感预测等功能提供账号权限支持。三、项目总结本系统基于 Python 与 Flask 框架开发结合 Vue 前端与 Scrapy 爬虫技术构建音乐信息分析与可视化推荐平台。系统通过 Scrapy 爬取网易云音乐的歌曲、歌手、歌词、评论等数据存储于 MySQL 数据库。平台集成基于用户与基于物品的协同过滤算法通过用户对歌曲的喜欢行为动态调整评分实现个性化音乐推荐。可视化模块借助 Echarts 展示版权分析、翻唱情况、歌曲热度、词云等多维度图表。LSTM 深度学习模型用于音乐评论情感分析判断评论情感倾向。系统支持用户注册登录通过点击歌曲“喜欢”交互更新推荐结果提供完整的音乐数据服务。4、核心代码importjsonimportosimportrandomimporttimefromflaskimportFlask,send_from_directory,requestfromflask_sqlalchemyimportSQLAlchemyfromflask_marshmallowimportMarshmallowfromapi.alipayApiimportpayBpfromapi.baiduApiimportidocrfromapi.musicApiimportmusicBpfromapi.orderApiimportorderBpfrombase.coreimportJSONEncoderfrombase.responseimportResMsgfromapi.userApiimportuserBpimportlogging# Flask配置fromdeeplearning.predict_lstmimportsentimentalAnalysis_singlefromutils.smsutilimportSms appFlask(__name__)# 注册用户相关的方法app.register_blueprint(userBp,url_prefix/user)app.register_blueprint(payBp,url_prefix/alipay)app.register_blueprint(orderBp,url_prefix/order)# 订单接口# 具体业务app.register_blueprint(musicBp,url_prefix/music)# 数据库配置信息app.config[SQLALCHEMY_DATABASE_URI]mysqlpymysql://root:123456localhost:3306/flask_music_bapp.config[SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS]Falseapp.config[JSON_AS_ASCII]Falseapp.config[SECRET_KEY]KJDFLSjfldskjUPLOAD_FOLDERuploadapp.config[UPLOAD_FOLDER]UPLOAD_FOLDER basediros.path.abspath(os.path.dirname(__file__))ALLOWED_EXTENSIONSset([txt,png,jpg,xls,JPG,PNG,gif,GIF])# 日志系统配置handlerlogging.FileHandler(error.log,encodingUTF-8)logging_formatlogging.Formatter(%(asctime)s - %(levelname)s - %(filename)s - %(funcName)s - %(lineno)s - %(message)s)handler.setFormatter(logging_format)app.logger.addHandler(handler)# 返回json格式转换 使用这个的话就不需要每次都写json返回了简化代码app.json_encoderJSONEncoder# SQLAlchemy 为ORM框架即用来简化操作数据库的包具体内容需要学习ORM相关知识dbSQLAlchemy(app)# Marshmallow 是用来封装返回SQLAlchemy 的返回结果的通过这个包可以直接把数据转成JSON从而返回给前端使用maMarshmallow(app)# 一个测试的方法可以测试服务器是否启动了# app.route(/test)# def test(): # put applications code here# res ResMsg()# test_dict dict(namezhang, age19)# res.update(datatest_dict, code0)# return res.data#app.errorhandler(500)defspecial_exception_handler(error):app.logger.error(error)return请联系管理员,500#判断文件后缀defallowed_file(filename):return.infilenameandfilename.rsplit(.,1)[1]inALLOWED_EXTENSIONSapp.route(/file/upload,methods[POST],strict_slashesFalse)defapi_upload():resResMsg()file_diros.path.join(basedir,app.config[UPLOAD_FOLDER])ifnotos.path.exists(file_dir):os.makedirs(file_dir)frequest.files[myfile]iffandallowed_file(f.filename):fnamef.filename# fname secure_filename(f.filename)print(fname)extfname.rsplit(.,1)[1]unix_timeint(time.time())new_filenamestr(unix_time).ext f.save(os.path.join(file_dir,new_filename))res.update(datanew_filename,code0)returnres.dataapp.route(/file/idocr,methods[POST],strict_slashesFalse)defapi_id_ocr():resResMsg()file_diros.path.join(basedir,app.config[UPLOAD_FOLDER])ifnotos.path.exists(file_dir):os.makedirs(file_dir)frequest.files[myfile]iffandallowed_file(f.filename):fnamef.filename# fname secure_filename(f.filename) 有中文这个会有问题# print(fname)extfname.rsplit(.,1)[1]unix_timeint(time.time())new_filenamestr(unix_time).ext f.save(os.path.join(file_dir,new_filename))idnoidocr(new_filename)[0]nameidocr(new_filename)[1]res.update(datadict(idnoidno,picnew_filename,namename),code0)returnres.dataapp.route(/file/download/filename/)defapi_download(filename):# print(下载.. filename)returnsend_from_directory(upload,filename,as_attachmentFalse)#阿里云短信接口app.route(/sms/sendSms,methods[POST])defsendSms():resResMsg()phonerequest.json[phone]coderandom.randint(100000,999999)responsejson.loads(Sms().sendCode(phone,code))ifresponse[Code]OK:res.update(msg发送成功,code0,datacode)else:res.update(msg发送失败,code-1)returnres.data# 深度学习情感分析接口app.route(/deeplearning/senti_single,methods[POST])defsenti_single():resResMsg()datarequest.json[data]datas[data]print(datas)resultsentimentalAnalysis_single(datas)res.update(msg成功,code0,dataresult)returnres.dataif__name____main__:app.run(debugTrue,host0.0.0.0,port5000)