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、项目的管理密码下载站源码协同过滤推荐

       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、电影文件提取系统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，以及基于用户的授权网源码2021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、攻击波图形源码编辑或添加**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，手边源码资源平台我了解到提交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

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       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。