简介

这次是一次数据库实验，实验要求是了解最新的数据库，并使用！做一个简单案例使用。根据实际需要就采用了MongoDB 数据库，因为它是非关系数据库。使用比较简单，而且容易上手。案例是想爬取猫眼2018年上映的所有电影，并进行简单分析。然后进行电影推荐，可以输入一个电影，然后该系统采用推荐算法，推荐5部电影评分类型的电影。写下该博客就是为了记录。以免以后忘记！

环境要求

1. 该项目使用了一个比较流行的服务器框架，Nodejs 的Express 服务器搭建框架。
2. 也使用了简单的爬虫。基于python3.0 、java8.0
3. 数据库：MongoDB4.0， Npm3.10 模块管理。

数据爬取

项目的第一步，就是准备相关的数据。

爬取目标

该项目爬取的电影数据，是2018年猫眼电影上映的电影数据。

分析该页html 结构，我们的目标就是获取索引页里所有电影链接，已经评分信息。

电影详情页

对详情页的信息进行获取，主要获取内容是电影名称、类型、国家、时长、上映时间、评分、评分人数以及累计票房。

反爬虫破解

通过 BeautifulSoup 获取数据的时候，我们发现一些数据很容易就可以获得，但是电影评分，评分人数，累计票房这些数据，施加了反爬。

通过分析文字反爬中的js 事件，我们可以看出，只要刷新页面，三处文字编码就会改变，无法直接匹配信息。 所以需要下载文字文件，对其进行双匹配。然后将woff 格式转换为xml 格式。以便在 pycharm 中查看详细信息。

文字反爬破解后，接下来的工作就简单了，获取自己需要的数据，构造请求头、获取电影详情页链接，获取电影详情页的信息。

数据存储

我们要把获取的数据保存到数据库中，我们使用的是MongoDB 数据库，它是专为可拓展性、高性能、高可用性而设计的数据库，它可以从单服务器部署扩展到大型、复杂的多数据中心架构。利用内存计算的优势，MongoDB 能够提供高性能的数据读写操作。

在创建用户集合，电影集合的时候，还需要添加一个两者关系的集合。
用户集合：

服务器搭建

为了让用户能够通过浏览器查看数据，该系统搭建了一个服务器，将用户浏览器发来的查询请求进行处理，谈话服务器从数据库中读取数据，将数据返回给前端，前端将服务器返回的数据进行可视化处理。
服务器的搭建该系统采用了 Express 服务器框架，它是一种保持最低程度规模的灵活 NodeJs web 应用程序框架，为web 和移动应用程序提供一组强大的功能。

电影推荐

根据用户输入的电影名称通过KNN 推荐算法，根据电影类型推荐评分前5的电影。

用户输入电影名称，向服务器发送电影推荐请求，服务器调用脚本执行机器学习的KNN推荐算法，该算法根据用户输入电影的类型进行分类，然后向用户推荐评分最高的5部电影。

数据展示

电影推荐

电影评分

电影票房

电影类型词云

源码已上传到GitHub上 https://github.com/AdminWangYe/Movie