1.Python实现在线电影推荐系统 基于用户、电影项目的院会员管影院源码协同过滤推荐在线电影系统 代码实现源代码
2.爬无止境：用Python爬虫省下去**院的钱，下载VIP**，理系我刑啦
3.Python和Django的统源基于协同过滤算法的**推荐系统源码及使用手册
4.影视会员软件上的线路

Python实现在线电影推荐系统 基于用户、项目的码电协同过滤推荐在线电影系统 代码实现源代码

       Python实现在线**推荐系统基于用户、项目的管理源码整站爬取协同过滤推荐

       项目简介

       开发工具和实现技术采用pycharmprofessional版本，Python3.8版本，系统Django3.1.1版本，电影MySQL8.0.版本。院会员管影院源码通过Bootstrap样式、理系JavaScript脚本、统源jQuery脚本、码电layer弹窗组件、管理webuploader文件上传组件来构建系统界面。系统

       项目目录、电影闹钟网站源码数据库结构详细设计，包含auth_group、auth_group_permissions等表，用于权限管理，django_admin_log表记录操作记录，django_session保存会话信息，以及自定义的user、movie、type等表。

       代码实现包括前台登录、注册、首页、**详情等前端功能，以及基于用户的简历客源码协同过滤推荐算法和基于项目的协同过滤推荐算法的后端逻辑。

       系统配置文件settings.py，设置项目全局配置，如数据库连接、静态文件路径等。

       实现界面

       包括前台登录、注册、首页、**详情页面，以及用户个人信息、修改个人信息、评分记录等功能。后台界面提供登录、首页、**列表管理、积分溯源码编辑或添加**等功能。

       专业团队长期研究协同过滤推荐算法，欢迎交流学习。后续将更新更多推荐算法，关注qq以获取最新动态。

爬无止境：用Python爬虫省下去**院的钱，下载VIP**，我刑啦

       实现对各大视频网站vip**的下载，因为第三方解析网站并没有提供下载的渠道，因此想要实现**的下载。

       首先，通过使用Fiddler抓包，我找到了一个随机**链接的post请求。通过分析，身份溯源码我了解到提交post请求的url包含了要下载的**的url，只是因为url编码为了ASCII码，所以需要使用urllib进行解析。vkey是动态变化的，隐藏在post请求前的get请求返回页面中。服务器返回的信息中，前几天是**的下载链接，现在变成了一个m3u8文件。在m3u8文件中，我发现了一个k/hls/index.m3u8的链接，通过将该链接与原url拼接，可以得到ts文件下载链接。将ts文件下载后拼接即可完成下载。

       获取vkey的步骤涉及对get请求的分析，发现其与post请求中的vkey相同。通过编写代码获取vkey后，就可以完成ts文件的下载。

       在代码实现中，我首先使用urllib编码输入链接，以便在后续的post请求中使用。然后使用会话发送get请求，获取网页源码，并使用正则表达式匹配vkey。需要注意的是，get请求中的verify参数设置为False，以跳过SSL认证，尽管这可能引发警告。

       在获取vkey后，我制作了用于提交post请求的表单，并发送了post请求。结果是m3u8文件，我使用代码下载了该文件。最后，我使用了一个参考的下载**的代码来完成ts文件的下载。

       为了使代码更加美观，我使用了PyQt5将代码包装起来，并添加了一些功能。由于WebEngineView无法播放Flash，因此中间的浏览器功能较为有限，主要是为了美观。我分享了程序界面，希望能激发更多人对爬虫技术的兴趣。

Python和Django的基于协同过滤算法的**推荐系统源码及使用手册

       软件及版本

       以下为开发相关的技术和软件版本：

       服务端：Python 3.9

       Web框架：Django 4

       数据库：Sqlite / Mysql

       开发工具IDE：Pycharm

       **推荐系统算法的实现过程

       本系统采用用户的历史评分数据与**之间的相似度实现推荐算法。

       具体来说，这是基于协同过滤（Collaborative Filtering）的一种方法，具体使用的是基于项目的协同过滤。

       以下是系统推荐算法的实现步骤：

       1. 数据准备：首先，从数据库中获取所有用户的评分数据，存储在Myrating模型中，包含用户ID、**ID和评分。使用pandas库将这些数据转换为DataFrame。

       2. 构建评分矩阵：使用用户的评分数据构建评分矩阵，行代表用户，列代表**，矩阵中的元素表示用户对**的评分。

       3. 计算**相似度：计算**之间的相似度矩阵，通常通过皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）来衡量。

       4. 处理新用户：对于新用户，推荐一个默认**（ID为的**），创建初始评分记录。

       5. 生成推荐列表：计算其他用户的评分与当前用户的评分之间的相似度，使用这些相似度加权其他用户的评分，预测当前用户可能对未观看**的评分。

       6. 选择推荐**：从推荐列表中选择前部**作为推荐结果。

       7. 渲染推荐结果：将推荐的**列表传递给模板，并渲染成HTML页面展示给用户。

       系统功能模块

       主页**列表、**详情、**评分、**收藏、**推荐、注册、登录

       项目文件结构核心功能代码

       显示**详情评分及收藏功能视图、根据用户评分获取相似**、推荐**视图函数

       系统源码及运行手册

       下载并解压源文件后，使用Pycharm打开文件夹movie_recommender。

       在Pycharm中，按照以下步骤运行系统：

       1. 创建虚拟环境：在Pycharm的Terminal终端输入命令：python -m venv venv

       2. 进入虚拟环境：在Pycharm的Terminal终端输入命令：venv\Scripts\activate.bat

       3. 安装必须依赖包：在终端输入命令：pip install -r requirements.txt -i /simple

       4. 运行程序：直接运行程序（连接sqllite数据库）或连接MySQL。

影视会员软件上的线路

       ä»¥ä¸‹çº¿è·¯ï¼š

       1、当贝影视：当贝影视是一款免费的影视软件，提供了热播国产电视剧和一些线上定档的电影资源。

       2、小柚子视频：小柚子视频是一款观影软件，采用了热门的“小龟影视”源码制作，提供了蓝光无广告的片源。

       3、银河视频：银河视频是一款追剧软件，可以解析全网会员影视资源，拥有海量高清的影视资源供用户观看。