【开题答辩全过程】以 基于Python的电影数据爬取及可视化分析为例，包含答辩的问题和答案
个人简介
一名14年经验的资深毕设内行人，语言擅长Java、php、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等
开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。
感谢大家的关注与支持！
答辩学生：各位老师好，我是软件工程专业的××同学。我的课题是“基于Python的电影数据爬取及可视化分析”。系统采用 B/S 架构，后端用 Python 语言，结合 Scrapy 做爬虫、Django 做 Web 框架，MySQL 存数据；前端用 HTML+CSS+JS+Vue，图表用 ECharts 展示。管理员可以一键爬取豆瓣/猫眼电影信息、清洗数据、做类型分布、票房预测、情感分析等，并把结果用大屏可视化；普通用户可以浏览电影、查看评论、接收推荐。整套系统界面简洁、操作简单，希望帮助电影爱好者和从业者快速看懂市场趋势。
评委老师：为什么选择“电影数据”作为题目？
答辩学生：因为我本人就是电影爱好者，平时总爱看豆瓣打分，数据公开好获取，而且电影维度多——导演、演员、票房、评分、评论——练手爬虫和可视化正合适，做出来自己看着也有成就感。
评委老师：主要爬哪些网站？会不会被封 IP？
答辩学生：目前计划豆瓣电影和猫眼专业版，只爬公开页面，量不大，加上随机延时、User-Agent 池和 Scrapy 自动限速，基本不会被封；真被封就换代理 IP，网上有免费代理池。
评委老师：数据怎么清洗？举个例子。
答辩学生：比如爬下来的“上映日期”有的是“2025-09”，有的是“2025年9月”，我统一用正则把年月提取出来，转成 Date 字段；空值、重复行直接用 pandas 的 dropna、drop_duplicates 一行代码解决。
评委老师：可视化大屏打算放哪几张图？
答辩学生：五张核心图：1. 电影类型饼图；2. 年度票房折线；3. 评分-票房散点；4. 导演作品数量 Top10 柱状图；5. 评论情感正负占比玫瑰图。首页一屏就能看完。
评委老师：票房预测功能怎么实现？
答辩学生：先用历史数据算“评分、类型、档期、导演影响力”这几个字段与票房的相关性，挑最相关的三个因子，用线性回归粗略拟合，给出区间预测，界面只显示“预测票房：约 2.3–2.8 亿”，不做精确小数，告诉用户是估算即可。
评委老师：情感分析用什么库？
答辩学生：用 SnowNLP，中文友好，直接一句 sentiment.classify 就能出正负概率，后台把每条评论跑一遍，汇总成正、负、中三条进度条，前端展示比例就行。
评委老师：系统用户角色就管理员和普通用户两级？
答辩学生：对，两级够用。管理员管爬虫、看全部图表；普通用户只能看已入库的电影、评论和推荐结果，不能改数据，权限用 Django 的 auth 模块一行装饰器就搞定。
评委老师：如果豆瓣页面改版，爬虫失效怎么办？
答辩学生：我在爬虫代码里把 XPath 和 CSS 选择器单独写进 config.py，一改动只改配置就行，不用改核心逻辑；再不行就换接口，豆瓣 API 有公开测试版，先留好备胎。
评委老师：开发计划能按时完成吗？
答辩学生：能！2025 年 1 月搭环境写爬虫，2 月把 Django 后台和 MySQL 表跑通，3 月做可视化前端，4 月整体测试并写论文，5 月修稿答辩。每周都定了小目标，老师每周检查，不会拖。
【答辩结束】
评委老师：××同学选题贴近兴趣，技术路线清晰，功能点务实，工作量适中；对可能遇到的反爬、数据清洗、预测精度问题都有简单可落地的对策，符合本科毕设要求。希望按计划推进，注意多留测试截图和异常处理日志，论文里把结果写充分。总体表现良好，开题通过，继续加油！
以上是某同学的毕业设计答辩的过程，如果你现在还没有参加答辩，还是开题阶段，已经选好了题目不知道怎么写开题报告，可以下面找找有没有自己符合自己题目的开题报告内容，列表中的开题报告都是往届真实的开题报告，可发送使用或参考。文末或底部来联xi可免费获取
最后
有时间和有基础的同学，建议自己多花时间找一下资料（开题报告、源码）自己独立完成毕设，需要开题报告内容、源码参考的，可以联xi博主，没有选题的也可以联系我们进行帮你选题、定功能和建议。