毕业设计-基于WEB的豆瓣电影数据分析与可视化分析（案例分析）-附源码
摘 要
随着电影行业的迅猛发展，两者之间的联系也会更加的紧密，诞生了不少互联网新服务。豆瓣电影为您提供包括最新影片推荐、观影感受在内的全方面电影咨询。豆瓣电影评论区是一个让每个人都能够表达自己观点并听取他人建议的地方，这导致了这里拥有庞大的信息量，并且呈现出碎片化的特征。所以可视化这样一个网络电影平台的数据分析，研究的意义是很多的。首先，豆瓣电影上面的数据虽然全面但是分散没有直观的观赏性，那么我们创建数据分析可视化系统的意义就是将数据以图片的形式直观生动的表现出来，这样做的意义是便于人们可以更快速更明了的发现近几年电影流行的内容以及流行的趋势，为观影人提供了一个良好的观影参考。
在这个专题中，我首先深入分析了豆瓣电影数据分析可视化系统的需求，制定了完整的设计理念。接下来，我们将详细阐述电影数据库的构建、查询功能以及展示方式，最后，我们将对核心代码进行详细的分析。通过MySQL数据库存储和python编程语言的应用，本文能够实现网站与数据库之间的动态交互，并将电影信息的数据可视化，以便读者能够快速、准确地掌握最新的电影资讯，同时也能够通过折线图、柱形图等多种形式，将不同国家的电影资讯进行对比，以便读者能够更好地理解当前的电影市场，掌握最新的电影资讯，并做出正确的决策。通过使用图像和视频，我们可以更好地了解电影。
关键词：数据分析可视化；Python；MySQL；Data Crawling
ABSTRACT
In the era of the rapid development of the film industry and the Internet industry, the connection between the two is getting closer and closer, and many Internet websites emerge as a result. Douban Film provides the latest film introduction and reviews, including movie information. In Douban film reviews, everyone can express his or her own views and obtain others' opinions, thus forming a huge amount of information and information fragmentation. Therefore, the data analysis and visualization of such an online movie platform has a lot of research significance. First of all, although the data on Douban film is comprehensive but scattered, it is not intuitive for viewing, so the significance of creating a data analysis visualization system is to present the data in the form of pictures directly and vividly. The significance of this is to facilitate people to discover the popular content and trend of movies in recent years more quickly and clearly. It provides a good reference for moviegoers.
The article first provides a background analysis of the project requirements for the Douban Film Data Analysis Visualization System, followed by an introduction to the overall design concept of the project. Then, it specifically elaborates on the design of the movie database, query of movie data, display of movie data, and analyzes the core code. In this paper, the MySQL database is used to store movie data crawled from the official website, the python technology is used to query movie information data in the MySQL database, to achieve dynamic interaction between the web page and the database, the technology is used to visualize movie information analysis, and the movie line chart is made to show the recent trend of the movie, and the movie column chart is made to show the comparison of movies in various countries, Enable the public to more intuitively and clearly access key movie information, understand the movie situation, and judge the movie trend, providing intuitive and vivid data support for movie data.
Keywords: Douban Movie Data Analysis and Visualization System ；Python ；MySQL
目 录
第一章 引言
第一节 研究背景与意义
第二节 研究现状
第三节 开发技术和开发特点
第四节 论文结构说明
第二章 需求分析
第一节 系统可行性分析
第二节 系统需求分析
第三节 系统流程
第四节 系统用例分析
第三章 系统总体设计
第一节 系统架构设计
第二节 系统顺序图设计
第三节 系统功能模块设计
第四节 数据库设计
第四章 关键模块的设计与实现
第一节 首页模块
第二节 注册模块
第三节 登录模块
第四节 用户管理模块
第五节 电影信息模块
第六节 密码修改模块
第五章 系统测试
第一节 系统测试的目的
第二节 系统测试用例
第三节 系统测试结果
第六章 结论
参考文献
致谢
第一章 引言
第一节 研究背景与意义
随着计算机和手机的普及，越来越多的用户选择在家看电影，这样既节省了时间也让用户可以享受到良好的个人体验，不过近年来各类题材的电影层出不穷,电影质量也是参差不齐,观众稍不留意就可能遭受低评分影片的侵扰。豆瓣网就很好地利用这一点，让所有网民都可以对影片进行打分,并且做出客观评价,网民可以通过对评分评价的分析，来判断自己是否观看此片。在大数据时代，研究网络爬虫原理的丰富的标准库，而电影网络数据正是利用这一原理获得的。我们希望通过可视化的数据分析，帮助用户找到最适合的电影。
第二节 研究现状
近年来，中国电影和TV业迅速崛起，并且受益于互联网技术的飞速发展。电影和TV业已经开始与大数据紧密结合，实现了交互式的电影和TV制作。随着数据技术的不断发展，《小时代》、《失恋 33天》等国产电影在票房上取得了巨大的成功。数据技术的不断发展下，票房一路高歌猛进。由于越来越多的优秀和巨大的电影问世，一部电影通常具有许多独特的特点，而这些特征会产生不同程度的影响。随着电影数据量的不断增加，利用计算机技术对这些数据进行深入的分析，从而更好地了解其中的价值，并从中提取出有益的信息，从而为国内电影产业的发展提供有效的支持。
第三节 开发技术和开发特点
一、爬虫技术
网络是搜索引擎获取Internet资讯的重要渠道。爬虫可以分为两类：传统型和聚焦型。传统爬虫通常会先收集一个或多个初始网页URL，然后根据这些URL进行爬取，并在队列中不断加入新的URL，直到到达一个具体的停留时间。也就是说需要的功能可以通过源代码分析技术来实现。
重点关注网页分析算法，通过过滤掉与主题无关的网页，只保留有价值的网页，然后把它们加入搜索引擎的URL队列中。接下来，它会根据特定的搜索策略，从队列中选择下一个要爬取的网页网址，并在系统设定的最终目标前不断重复这一过程。此外，系统还会对所有被爬虫抓取的网页进行存储，为方便爬虫查询检索的用户提供索引，并对其进行分析筛选。通过对FoucusCloud的分析，获取有价值的信息，从而有效地指导和建议今后的抓取工作。
二、JavaScript 运行模式
作为一种具有重要意义的高级脚本语言,JavaScript已经普遍应用于Web,它能够实现多种动态功能,让用户体验到更加流畅精致的浏览体验。JavaScript脚本通常被嵌入到HTML中,以实现其特有的功能和用户体验。
（1）是一种不需要预先编译的解释性脚本语言，
（2）它可以提供丰富的信息和功能。可以在HTML页面上增加交互性，从而提升用户体验。
（3）它可以自动生成代码。这种脚本语言不需要预先编译，可以用来解释数据。嵌入HTML页面可以大大提高效率，而将其转换为js文件则能够更好地实现结构与行为的分离。
（4）一种跨平台特性使得它能够在多种浏览器环境中运行，从Windows到Linux，从Mac到Android，再到iOS，满足用户的多样化需求。
（5） JavaScript脚本语言与众不同，具备独特的基础数据类型、复杂的表达式、精确的算法以及完善的编程结构。JavaScript可以支持四种常见的数据类别，以及两种独特的数据类别，以便更有效地处理图像和文档。变量可以用来存储信息，而表达式则可以用来处理更复杂的数据。
三、B/S体系工作原理
采用B/S架构，浏览器为满足用户需求而发出请求，服务器响应迅速。
Internet上的用户可以轻松获取各种内容，包括文字、图像、动画、视频、音乐、游戏、社区、应用程序、搜索引擎、社区论坛等；
每台Web服务器可以通过多种方式与数据库服务器连接，从而更好地管理和分析数据库中存储大量的数据。
Web服务器可以将程序从外部下载到本地，当遇到与数据库相关的指令时，它会将其传递给数据库服务器，以便进行解释和执行，最终将结果反馈给用户。通过建立一个庞大的联系网络，使得世界各地的人们能够相互联系、共同分享信息和资源。通过这种架构，各家公司都能够创建属于自己的Internet网络。
B/S 模式下，用户可以从多台服务器发出请求，而这些服务器会根据用户的要求，自动处理和反馈，而其余的任务则交由Web Server来实现。随着该框架结构的普及，加上其内建的浏览器，在应用和使用广泛的当今软件应用领域，已经成为一种主流的架构。
图1-1 B/S 模式
四、 Mysql
Mysql数据库已经成为了一种强大的工具，能够在多个用户之间进行数据交换，同时还能够根据需要进行灵活的配置。在这种情况下，服务器与客户端的区别仅仅是软件层面的概念，与硬件设备并无直接联系。
Mysql是一款受推崇的关系型数据库管理系统，其优异的性能和易于操作的特性，以及跨越多个平台的能力，使Mysql成为了众多软件开发人员的第一选择。这种数据库不同于其他关系型数据库，它通过对用户权限和角色的设定，对数据库进行有效的控制和管理，具有一套独特的管理机制。Mysql显然是一款具有出色的容错能力、可靠性和高效率的数据库管理工具。
优势一:MySQL拥有独特的权限分配机制,能够根据用户的身份和业务逻辑为用户提供更多的选择,从而使MySQL的安全性和完整性大大提高,远超其它关系型数据库。
优势二:MySQL功能强大,可支持多种动画、图形、声音等多种数据类型,说明能满足多种数据处理需求。
优势三:MySQL具有多种功能,可以支持多种平台的开发,支持多种编程语言,让用户可以方便的访问和使用MySQL数据库。
五、 Navicat
Navicat是一套专为简化数据库的管理系统管理成本而设计的可靠的比那个还便宜的数据库管理工具。它的设计满足了中小型企业的数据库管理员,开发者和他们的需求。Navicat是以直觉化的图形用户界面而建的，让你可以以安全并且简单的方式创建、组织、访问并共用信息。NavicatforMySQL是一套理想的管理和开发MySQL或MariaDB的解决方案,支持单一程序,可同时连接MySQL和MariaDB,这种功能齐备的前端软件提供了直观、强大的数据库管理、开发和维护的图形界面,为MySQL或MariaDB新手和专业人员提供了一套综合的工具。Navicat for Mysql可连接到任何本机或远程Mysql和MariaDB服务器。它可以用于Mysql数据库服务器版本3.21或以上和MariaDB5.0或以上，与Drizzle、OurDelta和Percona Server兼容。
六、前后端分离
（一）前端vue
Vue是一款轻巧、高效、渐进式的JavaScript框架,主要用于用户界面的构建,尤其适用于SPA开发。VueFramework采用组件化开发,可以让代码变得更加模块化,易于维护和使用,而且还支持双向绑定数据,虚拟DOM,模板渲染等高级特性,让开发更高效。Vue框架有以下几个优点：
优势一:VueFramework以简单易懂、入门门槛极低、无需太多前置知识基础、较为平缓的学习曲线为设计理念。
优势二:VueFramework采用了虚拟DOM技术,因此在数据更新时只会对改变的部分进行渲染,性能大幅提升。
优势三:VueFramework尺寸只有20KB左右,非常小巧,可以根据项目需要有选择的加载一些特性和插件。
优势四:基于VUE框架的插件和工具非常多,社群活跃,遇到问题可以快速解答并支持。
优势五:VUE框架的核心思想是组件化,可以把一个大的应用分成多个小的部件,这样既有利于代码的取用,又便于代码的维护。
总之,VUE框架非常适合中小型项目的快速搭建,还可以和其他框架、库进行组合,扩大使用前景。
（二）后端Flask
Flask是一个轻量级的Python Web框架，它基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2模板引擎，可以快速、灵活地构建Web应用程序。下面是Flask的一些优点：
优势一：设计目标是简洁而灵活或，没有过多的框架层级和代码结构约束，可以快速上手。
优势二:是轻巧的框架,对功能简单但不失灵活性,能够根据项目需求对组件进行有选择的加载。
优势三:提供了极为丰富的可快速实现复杂功能的扩展库,使用起来十分方便。
优势四:Flask默认采用了Jinja2模板引擎,能够实现强大的模板继承、滤镜、宏等功能,在开发Web应用时非常实用。
优势五:Flask提供了非常好的单元测试支持以及整合的测试支持,能够帮助开发人员及时发现问题并改善代码质量。
总的来说,Flask是一款非常灵活、易学易用、可拓展性很强的PythonWeb框架,适用于构建和开发小型项目或中小型API服务,同时也能满足一定的高级特性需求。
第四节 论文结构说明
本文一共分为六章，每章具体内容介绍如下：
第一章，引言，首先介绍了在线教育平台的背景，通过传统教育和在线教育的对比，指出开发在线教育平台的意义，接着对该论文的结构进行说明。
第二章，需求分析，对系统进行可行性分析、系统功能需求分析以及非功能性需求分析等。
第三章，系统总体设计，通过对当前用户的需求分析来阐述该系统的整体架构以及数据库分析设计，确定各功能模块以及最终系统需要实现的功能。
第四章，关键模块的设计与实现，根据设计目标对各个主要功能模块分别进行详细设计，主要功能代码及其实现过程和功能界面设计。
第五章，系统测试，根据用户实际需求，对该系统主要功能模块进行测试。
第六章，结论
第二章 需求分析
第一节 系统可行性分析
一、技术可行性分析
豆瓣电影数据分析可视化系统在数据的存储上使用的MYSQL数据库，在豆瓣电影数据分析可视化系统开发中使用了了python、HTML、pycharm、python这些开发工具的使用，能够给我们的编写工作带来许多的便利。系统采用B/S模式开发，使系统的可扩展性和维护性更好，减少系统配置代码以及编程代码，目前最流行的是B/S模式（B/SModel）
二、经济可行性分析
在开发豆瓣电影数据分析可视化系统中所使用的开发软件像pycharm开发工具、tomcat服务器、python开发框架、MySQL5.7数据库、Photoshop图片处理软件等，这些环境从网上就能免费下载，而且网上都有安装的教程，根据教程一步一步的操作，就可以安装成功，不需要花任何费用，并且豆瓣电影数据分析可视化系统是自己设计并编码实现的，数据库是使用流行mysql进行数据的存储，开源的mysql等技术的使用，减少系统开发费用。
三、操作可行性分析
首先，技术方面，豆瓣电影数据分析与可视化系统需要使用到大量的数据采集，数据处理，数据存储等方面的技术支持。因此，在技术实现上需要较高的水平和丰富的经验。其次，数据采集方面，豆瓣网站对于数据的爬取有一定的限制，需要进行反爬虫处理。因此，在数据采集上需要有相应的技术手段，具有一定的难度。再次，在数据处理方面，采集到的数据需要经过筛选、转化、分析等环节的处理。需要使用一些数据处理和分析的工具，例如Python中的pandas、numpy等数据分析库。最后，还要平菇目标市场、分析系统使用用户是否充足，商业模式是否充足等等。
在这个项目的设计中,我借鉴了大量的成功案例,深入分析了它们的操作界面和功能,并结合了多个案例,以人为本,简化了操作,使本项目即使计算机基础知识的人也能轻而易举地完成。由于这些原因，这个操作是可行的。
第二节 系统需求分析
一、功能需求分析
豆瓣电影数据分析可视化系统分为两大部分：管理员模块（AdminModule）和用户模块（UserModule）
（一）管理员：
（1）登录：在数据库中直接设置管理员的同户名和密码，管理员可以在后台输入用户名+密码进行登陆操作。
（2）个人中心：个人资料的修改和个人账号登陆的密码修改，在经过登录之后可由自己管理。
（3）用户管理：对于存在于系统中的用户，管理员可以通过点击“用户管理”菜单的方式进行管理。
（4）电影信息：管理员点击“影片信息”会显示出所有的电影信息，支持输入片名或者导演查询影片信息，如欲新增影片信息，点击“添加”按钮，输入影片名称、导演、编剧、主演、类型、语言、上映日期、评分、封面等信息，点击“提交”按钮就可以添加了，同时可以选择某一条电影信息，点击“删除”也可以控制用户提交的评论的信息。
（5）系统管理：管理员点击“系统管理”这一菜单会显示系统简介、轮播图、电影资讯、联系我们以及关于我们这五个子菜单，管理员可以对前台展示的电影资讯和轮播图进行设置；
（二）用户：
（1）首页信息：当用户登录或者注册成功之后，进入后端信息系统的前台，就可以看到导航栏，轮播图等信息，用户可以根据自己个人的需求进行查看；
（2）请使用“登录”或“登录”两个按钮来完成注册。“登录”按钮需要填写您的用户名+密码，并且系统将检查您是否已经完成登录。“登录”按钮则需要您输入您的用户信息，并获取您的账号和密码。“注册”按钮则需要您输入您的个人资料，才能完成登录；
（3）“电影资讯”是一款可以为用户提供包括最新资讯，最新动态等在内的资讯的应用，该应用功能众多，支持用户收藏，点赞，添加评论等功能。
（4）电影信息：用户在查询想要了解的影片时，可以进入查看影片的详细介绍，这样就可以更加清楚全面的了解影片信息。
（5）通过“个人中心”按钮，用户可以轻松访问和控制个人中心的所有内容，包括账号、密码和其他重要信息，从而实现更加便捷的管理功能；
二、非功能性需求分析
豆瓣电影数据分析可视化系统的安全性、可靠性、性能和可扩展性是其重要的考量因素，它们不仅满足了用户对于功能性的要求，还为用户提供了更多的便利。根据表格2-1，我们可以清楚地看到这一点：
表2-1 豆瓣电影数据分析可视化系统非功能需求表
| 安全性 | 主要指豆瓣电影数据分析可视化系统数据库的安装，数据库的使用和密码的设定必须合乎规范。 |
| 可靠性 | 可靠性是指豆瓣电影数据分析可视化系统能够安装用户的指示进行操作，经过测试，可靠性90%以上。 |
| 性能 | 性能是影响豆瓣电影数据分析可视化系统占据市场的必要条件，所以性能最好要佳才好。 |
| 可扩展性 | 比如数据库预留多个属性，比如接口的使用等确保了系统的非功能性需求。 |
| 易用性 | 用户只要跟着豆瓣电影数据分析可视化系统的页面展示内容进行操作，就可以了。 |
| 可维护性 | 豆瓣电影数据分析可视化系统开发的可维护性是非常重要的，经过测试，可维护性没有问题 |
第三节 系统流程
豆瓣电影数据分析与可视化系统的系统流程可以分以下几个主要步骤：
- 数据采集：从豆瓣电影网站通过爬虫的等方式获取包括片名、导演、演员、上映日期、评分、评论等在内的电影资料。
- 数据清洗：处理所收集的资料，除去复杂无用的数据，格式化变换，清洗数据等，以保证资料的质量及准确性。
- 数据分析：对清洗后的数据进行分析，包扩电影评分的分布，不同类型电影占比，热门电影的排名等。可以使用Python中的数据分析库进行数据分析，例如pandas、numpy等。
- 可视化展示：通过图表、图像等方式进行数据可视化展示，如用Matplotlib、Seaborn等库绘制可视化图表，例如条形图，饼图，热力图等。
5.系统测试：对系统进行功能测试和性能测试，确保系统稳定性和可靠性。
开发人员可以通过对上述业务流程的运用，以符合和线条的方式，对系统的运行机制进行更好的理解，并对用户在使用系统时的体验进行演示。另外，业务流程也能帮助开发者找到系统中的bug并且加以完善一、新增数据
一、增添数据
当用户成功登录系统，即可获得指定的编号，这些编号由系统生成，而用户无权更改，只需要提供指定的编号，而其余的信息则需要由用户自行完成，完成之后，系统会对所提交的信息进行审核，如果审核结果符合要求，则表明增加数据已获得成功；否则，则说明未获得成功，如图2-1所示。
图2-1 数据增加流程图
二、修改数据
在数据修改过程中，与之前提到的数据增加过程相似，如图2-2所示。
图2-2 数据修改流程图
三、删除数据
当系统中出现了一些无效信息时，管理人员应采取措施将其删除处理，而图2-3则提供了删除这些无效信息过程的流程图。
图2-3 数据删除流程图
第四节 系统用例分析
用户角色在豆瓣电影数据分析可视化系统中的使用示意图如图2.4所示：
图2-4用户角色用例图
豆瓣电影数据分析可视化系统中管理员角色用例图如图2-5所示：
图2-5管理员角色用例图
第三章 系统总体设计
本章将深入探究豆瓣电影数据分析可视化系统的各种功能模块，以及如何构建一个高效的数据库。
第一节 系统架构设计
基于WEB的豆瓣电影的数据分析可视化系统由用户界面(UI)、业务流程层(BLL)、数据层(DL)三个层次组成。
图3-1豆瓣电影数据分析可视化系统架构设计图
表现层（UI):UI层是豆瓣电影数据分析可视化系统的核心部分，负责实现用户界面的交互，在使用该系统的过程中，为用户带来便捷的操作体验，让用户感受到更舒适的氛围。UI界面设计应该灵活应对各种不同的豆瓣电影数据分析可视化系统和尺寸，以确保良好的兼容性和可用性。UI交互功能必须具有合理性，以便用户能够获得与之相匹配的交互结果，因此，表现层必须与业务逻辑层紧密结合，以实现良好的交互体验。
业务逻辑层（BLL)：BLL层（BLL）负责处理本豆瓣电影数据，并将其可视化处理，使电影内容得到更好的理解和分析。通过业务逻辑层，用户将数据转换为可供应用的格式，而系统则将这些格式转换为可供应用的格式，并将其发送到表现层。
数据层(DL):通过将mysql数据库作为数据层，实现豆瓣带你应数据分析可视化系统的全面架构，既负责数据的存储，又负责有效管理数据，使系统运行更加地稳定。
第二节 系统顺序图设计
一、登录模块
该模块旨在为管理人员和用户提供权限登录功能，其登录顺序如图3-2所示。
图3-2登录顺序图
二、添加信息模块
在登录之前，无论是管理员还是用户都能够轻松地完成添加信息的任务，具体的步骤请参考图3-3。
图3-3 添加信息顺序图
第三节 系统功能模块设计
豆瓣电影数据分析可视化系统整体的功能模块包括管理员这个模块，实现了对电影数据相关信息的查询管理，系统功能模块如图所示。
图3-4豆瓣电影数据分析可视化系统功能模块图
第四节 数据库设计
在数据库设计的三个主要步骤中，第一个是需求的分析，第二个是设计概念模型，最后是建立数据库表（datable-list）。在这三个步骤之间，需求分析是必不可少的，而概念模型的设计则涉及到概念模型与逻辑结构的设计。
一、数据库概念结构设计
下面是整个豆瓣电影数据分析可视化系统中主要的数据库表总E-R实体关系图。
图3-5 豆瓣电影数据分析可视化系统总E-R关系图
通过豆瓣电影数据分析可视化系统，我们发现它需要大量的E-R图表，其中包括一些重要的数据库模型图，它们能够帮助我们更好地理解和分析数据。
图3-6 评论E-R图
图3-7 电影信息E-R图
二、数据库逻辑结构设计
经过豆瓣电影的数据分析，我们发现，为了更好地展示E-R关系图，我们需要创建大量的数据表。我将重点介绍几种常见的数据库表结构设计方法。
表名：yonghu，用户
表3-1 yonghu
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表名：systemintro，介绍表
表3-3 systemintro
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表3-4 storeup
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表3-5 news
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表3-6 discussdianyingxinxi
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表3-8 chat
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第四章 关键模块的设计与实现
基于前期对豆瓣电影数据分析可视化系统的需求分析以及整体架构，我们精心设计了一个页面，以便更好地展示出用户的行为，并且能够更加有效地实现业务逻辑。本文将重点介绍豆瓣电影数据分析的可视化系统界面和业务逻辑。
第一节 首页模块
该项目的首页页面包含以下几个部分：
导航栏：用于导航网站的各个板块，其中有首页，电影信息，电影咨询，后台管理，联系我们，以及退出登录这几个板块
电影推荐：在首页上展示一些推荐的电影，这些推荐电影系统会随机显示八个，点开可以查看单独的电影信息，包括导演，编剧，主演，类型，语言，上映日期，片长，评分，点击次数统计，以及电影的剧情介绍，热门评论，用户还可以添加评论。
搜索框：在电影信息板块，我们可以通过电影名查询，导演查询，编剧查询，查询数据库中所存的电影数据。在电影咨询板块可以通过对标题的查询，查看相关电影的咨询，这些咨询是由豆瓣网提供，随机选择了八个进行插入排版。
首页主要分别展示各个模块的最新动态，浏览者可以很清楚地看到不同模块的最新更新内容。并且系统首页每个部分可以跳转到相对应的模块，方便浏览者选择感兴趣的地方。
首页载入流程图如下所示。
图4-1 首页载入流程
首页如下图所示。
图4-2 首页界面
首页逻辑代码如下。
//5
import router from '@/router/router-static'
import * as echarts from 'echarts'
export default {
data() {
return {
dianyingxinxiCount: 0,
};
},
mounted(){
this.init();
this.getdianyingxinxiCount();
this.dianyingxinxiChat1();
this.dianyingxinxiChat2();
this.dianyingxinxiChat3();
this.dianyingxinxiChat4();
this.dianyingxinxiChat5();
},
methods:{
init(){
if(this.$storage.get('Token')){
this.$http({
url: `${this.$storage.get('sessionTable')}/session`,
method: "get"
}).then(({ data }) => {
if (data && data.code != 0) {
router.push({ name: 'login' })
}
});
}else{
router.push({ name: 'login' })
}
},
getdianyingxinxiCount() {
this.$http({
url: `dianyingxinxi/count`,
method: "get"
}).then(({
data
}) => {
if (data && data.code == 0) {
this.dianyingxinxiCount = data.data
}
})
},
dianyingxinxiChat1() {
this.$nextTick(()=>{
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var dianyingxinxiChart5 = echarts.init(document.getElementById("dianyingxinxiChart5"),'macarons');
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url: "dianyingxinxi/group/leixing",
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