作者：计算机学姐
开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，“文末源码”。

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系统展示

【2025最新】基于Python大数据+Flask+Vue+MySQL的B站热门视频的数据分析及可视化系。

• 开发语言：Python
• 数据库：MySQL
• 技术：Flask、Hadoop、Hive、Vue、Scrapy、Selenium
• 工具：Pycharm、Navicat

后台界面

前台界面

摘要

  本文设计并实现了一个基于Python大数据处理的B站热门视频数据分析及可视化系统。该系统利用Python强大的数据处理和可视化能力，对B站热门视频的多维度数据进行深度挖掘与分析，包括播放量、弹幕数、评论数等关键指标。通过构建数据模型与可视化界面，系统直观展示了视频流行趋势、用户行为模式及平台运营特点，为视频创作者、平台管理者及广告商提供了有力的数据支持。

研究意义

  随着B站用户量的持续增长和视频内容的日益丰富，如何高效分析并利用这些数据成为亟待解决的问题。本研究通过构建B站热门视频数据分析及可视化系统，不仅提升了数据处理的效率和准确性，还促进了数据的可视化呈现，增强了数据的可读性和应用价值。该系统有助于视频创作者优化内容创作策略，平台管理者提升运营效率，广告商精准投放广告，对B站生态的健康发展具有重要意义。

研究目的

  本研究旨在通过Python大数据处理技术，实现对B站热门视频数据的全面、深入的分析与可视化展示。具体目标包括：构建一套高效的数据采集、处理与存储机制；开发多维度数据分析模型，挖掘视频流行趋势和用户行为模式；设计用户友好的可视化界面，直观展示分析结果；为视频创作者、平台管理者及广告商提供数据支持与决策参考。

文档目录

1.绪论
  1.1 研究背景
  1.2 研究意义
  1.3 研究现状
  1.4 研究内容
2.相关技术
  2.1 Python语言
  2.2 B/S架构
  2.3 MySQL数据库
  2.4 Flask框架
  2.5 Vue框架
3.系统分析
  3.1 系统可行性分析
    3.1.1 技术可行性分析
    3.1.2 经济可行性分析
    3.1.3 操作可行性分析
  3.2 系统性能分析
    3.2.1 易用性指标
    3.2.2 可扩展性指标
    3.2.3 健壮性指标
    3.2.4 安全性指标
  3.3 系统流程分析
    3.3.1 操作流程分析
    3.3.2 登录流程分析
    3.3.3 信息添加流程分析
    3.3.4 信息删除流程分析
  3.4 系统功能分析
4.系统设计
  4.1 系统概要设计
  4.2 系统功能结构设计
  4.3 数据库设计
    4.3.1 数据库E-R图设计
    4.3.2 数据库表结构设计
5.系统实现
  5.1 前台功能实现
  5.2 后台功能实现
6.系统测试
  6.1 测试目的及方法
  6.2 系统功能测试
    6.2.1 登录功能测试
    6.2.2 添加功能测试
    6.2.3 删除功能测试
  6.3 测试结果分析

代码

# coding:utf-8
__author__ = "ila"

import logging, os, json, configparser
import time
from datetime import datetime

from flask import request, jsonify,session
from sqlalchemy.sql import func,and_,or_,case
from utils.jwt_auth import Auth
from configs import configs
from utils.helper import *
import random
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.utils import formataddr
from email.header import Header
from utils.baidubce_api import BaiDuBce
from api.models.config_model import config

# 删除接口
@main_bp.route("/pythonxdpl44x6/news/delete", methods=['POST'])
def pythonxdpl44x6_news_delete():
    '''
    '''
    if request.method == 'POST':
        msg = {"code": normal_code, "msg": "success", "data": {}}
        req_dict = session.get("req_dict")

        error=news.delete(
            news,
            req_dict
        )
        if error!=None:
            msg['code'] = crud_error_code
            msg['msg'] = error
        return jsonify(msg)

总结

  本研究成功设计并实现了基于Python大数据的B站热门视频数据分析及可视化系统，实现了对海量视频数据的快速处理与可视化呈现。系统不仅提升了数据分析的效率和精度，还增强了数据的可读性和应用价值，为视频创作者、平台管理者及广告商提供了有力的数据支持。该系统的成功实施展示了Python在大数据处理与可视化领域的强大能力，为类似项目的开展提供了有益的参考与借鉴。

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