用Python实现设计一个电影推荐系统，其功能是为用户推荐电影。 •推荐规则：查找与该用户爱好最相似的用户，即两个用户之间共同喜欢的电影数最多，然后从那个用户喜欢的电影中选取当前用户还没有看过的电影，进行推荐。 •要求： 1）输入：模拟已有用户的历史数据，已有用户数据由系统随机生成，存储格式为： {用户1:{电影名称1，电影名称2，...}，用户2：｛...｝}，输入用户数据，存储格式为：{电影名称1，电影名称2，...} 2）输出：推荐的电影。

好的，这是一个比较基础的电影推荐系统，我们可以使用 Python 中的字典等数据结构来实现。下面是一个简单的实现方式：

import random

# 已有用户的历史数据，这里使用随机数据来模拟
users = {
    'user1': {'电影1', '电影3', '电影5'},
    'user2': {'电影2', '电影4'},
    'user3': {'电影1', '电影2', '电影3', '电影4'},
    'user4': {'电影2', '电影3', '电影5'},
    'user5': {'电影1', '电影4', '电影5'}
}

# 当前用户的电影历史数据，这里使用随机数据来模拟
current_user = {'电影2', '电影5', '电影6'}

# 找到与当前用户最相似的用户
max_common = 0
most_similar_user = None
for user, movies in users.items():
    if user == 'current_user':
        continue
    common = len(movies & current_user)
    if common > max_common:
        max_common = common
        most_similar_user = user

# 从相似用户喜欢的电影中选取当前用户还没有看过的电影，进行推荐
recommendations = list(users[most_similar_user] - current_user)

# 随机推荐一部电影
if recommendations:
    print('推荐电影：', random.choice(recommendations))
else:
    print('很抱歉，没有电影可以推荐')

在这个例子中，我们首先使用字典来表示已有用户的历史数据，其中每个用户对应一个电影名称集合。然后我们使用另一个集合来表示当前用户的电影历史数据。接着，我们遍历所有已有用户，找到与当前用户最相似的用户，即两个用户之间共同喜欢的电影数最多的用户。最后，我们从相似用户喜欢的电影中选取当前用户还没有看过的电影，进行推荐。如果有电影可以推荐，我们随机推荐一部电影；否则，我们输出一个提示信息。