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1、项目介绍

技术栈
后端采用 Python 与 Django 框架，前端使用 HTML 结合 Echarts 实现数据可视化，通过 Requests 爬虫获取音乐数据，借助 TensorFlow 深度学习框架与推荐算法实现智能推荐。

功能模块
· 首页
· 音乐推荐
· 歌曲列表
· 歌单歌曲列表
· 音乐播放
· 音乐评论
· 歌曲评分
· 我的收藏
· 音乐类型选择分析
· 歌曲词云图分析
· 历史播放记录
· 注册登录
· 后台数据管理

项目介绍
本系统是一个融合音乐播放、数据可视化与智能推荐的综合性平台。后端基于 Django 框架构建，前端通过 Echarts 呈现音乐类型分布、发布时间分析等统计图表。平台涵盖音乐推荐、歌曲播放、评论评分、歌单管理、收藏及历史记录等核心功能，满足用户日常听歌与互动需求。后台集成 Requests 爬虫定时抓取千千音乐等网站数据，丰富曲库资源。推荐模块采用 TensorFlow 深度学习结合协同过滤算法，依据用户历史行为生成个性化推荐，优化使用体验。后台管理系统支持对歌曲、用户、评论等数据的维护，确保平台稳定运行，适用于音乐爱好者的日常使用与数据分析场景。

2、项目界面

（1）首页—数据概况（统计数据、音乐类型分析、歌曲发布时间分析、歌曲时长分析）
该页面包含个性化音乐推荐系统的主要功能模块，包括首页、音乐搜索、个人信息、我的功能、数据分析图表和后台管理，并通过图表展示了音乐类型分布与歌曲发布时间统计。

（2）音乐推荐
该页面是个性化音乐推荐系统的主界面，包含首页、音乐搜索、个人信息、我的功能、数据分析图表和后台管理模块，并展示了音乐推荐、独家专访、云村电台活动及新歌发布等核心内容。

（3）歌曲列表
该页面是个性化音乐推荐系统的歌单浏览界面，包含首页、音乐搜索、个人信息、我的功能、数据分析图表和后台管理模块，核心功能是通过歌单类型选择展示华语、欧美等不同语种的精选歌单及厂牌内容。

（4）歌单歌曲列表
该页面是个性化音乐推荐系统的歌单详情界面，包含首页、音乐搜索、我的功能、数据分析图表和后台管理模块，核心功能是展示指定歌单的歌曲列表，包括歌曲序号、歌名、歌手、专辑、时长及操作选项。

（5）音乐播放、音乐评论
该页面是音乐系统的评论功能界面，包含评论列表展示与发布评论两大核心模块，用户可在输入框中填写评论内容并提交发布，同时提供返回首页的导航按钮。

（6）歌曲评分
该页面是音乐系统的歌曲评分界面，包含首页、音乐搜索、个人信息、我的功能、数据分析图表和后台管理模块，核心功能是展示指定歌曲的详细信息并提供评分提交功能。

（7）我的收藏
该页面是音乐系统的“我的收藏”界面，包含首页、音乐搜索、个人信息、我的功能、数据分析图表和后台管理等导航模块，核心功能是展示用户收藏的歌曲列表并提供删除收藏的操作。

（8）音乐类型选择分析
该页面是音乐系统的歌曲筛选界面，包含首页、音乐搜索、个人信息、我的功能、数据分析图表和后台管理模块，核心功能是通过类型选择与条件输入来筛选不同风格的音乐。

（9）歌曲词云图分析
这是个性化音乐推荐系统的后台管理页面，左侧导航栏包含首页、音乐搜索、个人信息、我的功能、数据分析图表、后台管理等模块，其中数据分析图表下又细分了数据概况、歌曲类型数据、歌曲词云图、歌手词云图等功能，当前页面展示的是歌曲词云图，通过可视化词云直观呈现歌曲名称中的高频词汇，帮助用户快速了解歌曲名称的关键词分布情况。

（10）历史播放记录
该页面是音乐系统的历史播放记录界面，包含首页、音乐搜索、个人信息、我的功能、数据分析图表和后台管理模块，核心功能是以表格形式展示用户过往播放的歌曲列表，包含歌名、歌手、专辑、时长及发行日期等详细信息。

（11）注册登录
该页面是音乐系统的用户登录界面，核心功能是提供用户名和密码输入框以供用户登录，包含“记住我”选项和“创建一个账号”的注册引导链接。

（12）后台数据管理
该页面是音乐系统的后台管理界面，位于歌曲管理模块，核心功能是提供按条件搜索歌曲以及展示和管理歌曲列表，包含歌名、歌手、专辑等关键信息。

3、项目说明

一、技术栈简要说明

本系统后端基于 Python 语言与 Django 框架构建，利用 Django 的 MTV 架构、ORM 模型和用户认证模块实现高效的服务端逻辑。前端页面采用 HTML 进行布局，并引入 Echarts 图表库完成数据可视化呈现，将统计数据以直观图形方式输出。数据采集层通过 Requests 爬虫技术定时从千千音乐等平台抓取歌曲信息、歌词及封面资源，保障曲库持续更新。推荐引擎部分集成 TensorFlow 深度学习框架，结合协同过滤与基于内容的推荐算法，根据用户历史行为生成个性化推荐列表，提升听歌体验。

二、功能模块详细介绍

· 首页
首页承载数据概况展示功能，集中呈现用户数量统计、最多歌手作品、最热音乐类型等核心指标，并通过 Echarts 图表展示音乐类型分布与歌曲发布时间统计，帮助用户和管理员快速把握平台整体内容趋势。

· 音乐推荐
作为系统主界面，该模块聚合个性化推荐歌曲、独家专访、云村电台活动及新歌发布等动态内容，根据用户历史播放与收藏行为，通过深度学习模型实时生成推荐歌单，实现千人千面的音乐分发。

· 歌曲列表
歌曲列表页面提供歌单浏览与筛选功能，用户可通过华语、欧美、韩语、小语种等语种标签切换歌单类型，同时展示厂牌精选与校园主题等特色歌单，方便用户发现感兴趣的音乐集合。

· 歌单歌曲列表
进入具体歌单后，该页面以表格形式展示歌曲详情，包含序号、歌名、歌手、专辑、时长及操作按钮，用户可在此快速播放歌曲或将其加入播放队列，界面简洁且信息完整。

· 音乐播放
播放器嵌入系统核心位置，支持歌曲在线播放、暂停、上一首下一首切换及进度条拖拽，同时展示当前播放歌曲的封面、歌手和专辑信息，提供基础的听歌交互体验。

· 音乐评论
评论模块允许用户针对特定歌曲发表观点，界面包含评论列表展示区与评论发布输入框，用户填写内容后点击发布即可提交评论，同时提供返回首页的导航链接，增强社区互动属性。

· 歌曲评分
评分页面展示单首歌曲的详细信息，包括歌名、歌手、专辑、类型及时长，用户可通过提交按钮为歌曲打分，评分数据将反哺推荐算法，优化后续推荐结果的准确性。

· 我的收藏
收藏页面集中展示用户个人收藏的歌曲，每首歌曲附带歌手、专辑及时长信息，并提供删除收藏的操作按钮，方便用户管理自己的音乐库，快速找到常听曲目。

· 音乐类型选择分析
该模块以多选标签形式呈现流行、摇滚、民谣、古典等数十种音乐风格，用户可组合选择并输入条件进行精确筛选，系统根据筛选结果返回对应歌曲列表，满足细分场景的发现需求。

· 歌曲词云图分析
在后台管理的数据分析图表下，歌曲词云图模块通过可视化技术将歌曲名称中的高频词汇以词云形式呈现，字体大小反映词汇出现频率，直观展示平台热门歌曲关键词分布。

· 历史播放记录
历史记录页面以表格形式罗列用户过往播放的歌曲，包含歌名、歌手、专辑、时长及发行日期等字段，支持按时间倒序排列，方便用户回溯近期听歌轨迹并重新播放。

· 注册登录
登录界面提供用户名与密码输入框，并附带记住我选项和创建一个账号的注册引导链接，保障用户账户安全的同时简化访问流程，为个性化功能提供身份基础。

· 后台数据管理
后台管理系统涵盖用户管理、歌曲管理、类型管理等子模块，管理员可通过搜索框按歌名、歌手或专辑名快速定位内容，并对歌曲列表进行编辑、删除等维护操作，确保平台数据准确与有序。

三、项目总结

本项目构建了一个集音乐播放、数据采集、可视化分析与智能推荐于一体的综合性音乐平台。前端界面涵盖从首页概览到个人收藏的完整用户路径，后端通过 Django 框架实现业务逻辑与数据管理，爬虫模块保障曲库持续更新，TensorFlow 驱动的推荐引擎根据用户行为动态调整推送内容，提升听歌粘性。后台管理系统为运营人员提供高效的维护工具，词云图等分析模块辅助内容决策。整体设计兼顾用户体验与管理效率，适用于个人音乐爱好者日常使用及小型音乐社区的场景部署。

4、核心代码

from django.shortcuts import render
import json

from user.models import User, CollectSong, HistorySong, RateSong, CommentSong
from music.models import Song, SongSheet, SongType
from utils import homeUtilsFn, recommendationTensorflow


# Create your views here.

def home(request):
    username = request.session.get('username')
    userInfo = User.objects.get(username=username)
    typeList = homeUtilsFn.getSongTypeList()
    HotSongSheetList = homeUtilsFn.getHotSongSheetData()[:8]
    TopData10 = homeUtilsFn.getTopData10()
    a = 0
    for i in TopData10:
        a += 1
        i.num = a
    # print(recommentList)

    recommendList = homeUtilsFn.get_default_recommend()
    # print(recommendList)
    try:
        computeList = recommendationTensorflow.predict(userInfo.id)
        recommendList = computeList + recommendList[len(computeList):]
        # print(computeList)
    except:
        pass

    return render(request, 'index.html', {
        'userInfo': userInfo,
        'typeList': typeList,
        'recommendList': recommendList,
        'HotSongSheetList': HotSongSheetList,
        'TopData10': TopData10,
    })


def music(request, id):
    username = request.session.get('username')
    userInfo = User.objects.get(username=username)
    # print(id)
    # 获取指定ID的歌曲信息
    musicInfo = Song.objects.get(songId=id)
    # 初始化标志位，假设用户未收藏该歌曲
    flag = True
    # 获取当前用户的历史歌曲收藏记录
    userHistoryList = HistorySong.objects.filter(user=userInfo)
    # 遍历用户的历史收藏记录
    for collect in userHistoryList:
        # 如果用户已经收藏了这首歌曲
        if collect.song.songId == int(id):
            flag = False
            break
        # 如果用户没有收藏这首歌曲，flag保持为True
    # 如果标志位为True，说明用户未收藏该歌曲，创建新的收藏记录
    if flag:
        HistorySong.objects.create(user=userInfo, song_id=int(id))

    if request.method == 'POST':
        # 创建新的评论对象
        CommentSong.objects.create(
            user=userInfo,  # 假设userInfo是已经定义的用户实例
            song=musicInfo,  # musicInfo是歌曲的实例
            content=request.POST.get('content')  # 从POST请求中获取评论内容
        )
    # 获取该歌曲的所有评论
    CommentList = CommentSong.objects.filter(song=musicInfo)

    return render(request, 'music.html', {
        'userInfo': userInfo,
        'musicInfo': musicInfo,
        'songId': id,
        'CommentList': CommentList,
    })


# 歌单类型
def songSheetList(request):
    username = request.session.get('username')
    userInfo = User.objects.get(username=username)
    typeList = homeUtilsFn.getSongTypeList()
    defaultType = int(typeList[0].SongTypeId)
    if request.GET.get('defaultType'):
        defaultType = int(request.GET.get('defaultType'))
    typeId = homeUtilsFn.getSongTypeList(defaultType)
    # print(typeId)
    songSheet = SongSheet.objects.filter(song_type=typeId)[::-1]
    # print(songSheet)
    return render(request, 'songSheetList.html', {
        'userInfo': userInfo,
        'songSheetList': songSheet,
        'typeList': typeList,
        'defaultType': defaultType,
    })


# 歌曲
def songSheetDetail(request, id):
    # 从session中获取当前登录的用户名
    username = request.session.get('username')
    userInfo = User.objects.get(username=username)  # 获取用户信息
    songSheet = SongSheet.objects.get(sheetId=id)  # 获取歌单信息

    # 获取当前歌单的类型，并转换标签列表
    song_type = songSheet.song_type
    tagList = json.loads(song_type.tagList)  # 将标签列表转换为Python字典

    # 获取该歌单的歌曲列表
    songList = homeUtilsFn.getSongBysheet(id)
    # print(songList)
    userCollectList = CollectSong.objects.filter(user=userInfo)  # 获取用户收藏的歌曲列表

    def map_fn(item):
        item.status = False
        for i in userCollectList:
            if i.song.songId == item.songId:
                item.status = True
                break
        return item

    songList = list(map(map_fn, songList))

    # 渲染模板，并传递变量
    return render(request, 'songSheetDetail.html', {
        'userInfo': userInfo,
        'songList': songList,
        'songSheet': songSheet,
        'userCollectList': userCollectList,
        'tagList': tagList,
    })


# 搜索
def search(request):
    username = request.session.get('username')
    userInfo = User.objects.get(username=username)

    if request.method == 'POST':
        searchWord = request.POST.get('searchWord')
        resultData = Song.objects.filter(title__icontains=searchWord)
        return render(request, 'search.html', {
            'userInfo': userInfo,
            'resultData': resultData
        })
    else:
        return render(request, 'search.html', {
            'userInfo': userInfo
        })


# 歌曲基础数据
def basicData(request):
    username = request.session.get('username')
    userInfo = User.objects.get(username=username)
    sumMusic, sumUser, maxSinger, maxType = homeUtilsFn.gerOrdinary()
    lineX, lineY, x2Data, y2Data = homeUtilsFn.getSongType()
    timeList = homeUtilsFn.getMusicTime()
    durationX, durationY = homeUtilsFn.getSquareData()
    return render(request, 'basicData.html', {
        'userInfo': userInfo,
        'sumMusic': sumMusic,
        'sumUser': sumUser,
        'maxSinger': maxSinger,
        'maxType': maxType,
        'lineX': lineX,
        'lineY': lineY,
        'timeList': timeList,
        'durationX': durationX,
        'durationY': durationY,
    })


# 歌曲类型查歌手
def typeData(request):
    username = request.session.get('username')
    userInfo = User.objects.get(username=username)
    lineX, lineY, x2Data, y2Data = homeUtilsFn.getSongType()
    defaultType = x2Data[0]
    if request.method == 'POST':
        defaultType = request.POST.get('type')
    singerX, singerY = homeUtilsFn.getsingerNum(defaultType)
    # print(defaultType)
    return render(request, 'typeData.html', {
        'userInfo': userInfo,
        'x2Data': x2Data,
        'singerX': singerX,
        'singerY': singerY
    })


# 歌曲标题词云图
def titleCloud(request):
    username = request.session.get('username')

    userInfo = User.objects.get(username=username)

    return render(request, 'titleCloud.html', {
        'userInfo': userInfo,
    })


# 歌曲标题词云图
def singerCloud(request):
    username = request.session.get('username')
    userInfo = User.objects.get(username=username)

    return render(request, 'singerCloud.html', {
        'userInfo': userInfo,
    })

5、源码获取方式

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