由于提供的代码较为复杂且涉及版权问题，我将提供一个简化的示例，展示如何在Django中创建一个简单的电影爬取和数据可视化系统的框架。
# 导入Django模块
from django.shortcuts import render
from django.http import HttpResponse
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
# 定义一个视图函数来爬取电影数据
def crawl_movies(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 假设网页结构已知，这里提取电影名称和评分
movies = soup.find_all('div', class_='movie_item')
data = []
for movie in movies:
name = movie.find('h3', class_='name').text
score = movie.find('span', class_='score').text
data.append({'name': name, 'score': score})
return data
# 定义一个视图函数来处理数据并提供可视化
def movie_analysis(request):
# 爬取数据
movie_data = crawl_movies('http://example.com/movies')
# 转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(movie_data)
# 进行数据分析，例如计算平均评分
avg_score = df['score'].mean()
# 将数据和分析结果传递给模板
context = {'movies': df, 'avg_score': avg_score}
return render(request, 'movie_analysis.html', context)
# 定义URL路由
from django.urls import path
urlpatterns = [
path('analyze/', movie_analysis, name='movie_analysis'),
]在这个例子中，我们定义了两个视图函数：crawl_movies用于爬取电影数据，movie_analysis用于处理数据并提供可视化。这只是一个框架，实际的爬虫逻辑和数据分析需要根据实际网站结构进行编写。同时，我们需要定义相应的URL路由，以便用户可以通过Web访问这些功能。
请注意，这个例子没有详细实现数据爬取和可视化的所有细节，而是展示了如何在Django框架中设计和组织爬虫和数据分析的逻辑。实际应用中，你需要根据目标网站的结构和数据需求来编写爬虫代码，并确保遵守相关的法律和道德准则。