豆瓣的基础架构 豆瓣整个基础架构可以粗略的分为在线和离线两大块。在线的部分和大部分网站类似，应用层主要是做运算，将运算结果返回给前面的用户，现在大部分豆瓣的应用基本都跑在DAE上面了；应用后面的基础服务也 跟其他网站差不多，在选择nosql数据库的时候，豆瓣选择了国内比较早开源的KV数据库-BeansDB，BeansDB项目可以说是一个简化版的AWS DynamoDB，BeansDB主要
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2023-12-21 22:06:12
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【2020.12.25，第八次更新】首先，明确学习目标--用Python来做数据分析很重要！作为目前的全球第一编程语言，Python几乎无所不能，从软件开发、Web开发、数据库开发、系统开发，到游戏开发，网络爬虫，再到让Python傲视群雄的机器学习。不同的学习目标，当然就对应着不同的学习路径。说到数据分析，R语言其实之前一直走在Python的前面。R语言约等于统计学，说它是第一统计语言一点都不为
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2024-01-31 17:31:56
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1、数据集预览部分数据说明： 豆瓣排名num 评分rating_num 评分人数comment_num 电影时长movie_duration2、查看电影数据集基本数据信息import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('电影排名.csv') #读取数据
#1.查看电
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2024-04-26 10:14:42
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团队名称：极限定理项目名称：爬取豆瓣电影Top250组长：邵文强成员：张晓亮、潘新宇、邵翰庆、宁培强、李国峰关于功能：我们所做的是一个能够爬取豆瓣电影网的前250的排名程序，针对电影类别查询，统计，整合。需求分析阶段：这个只是一个很小的程序，目的是为了帮助一部分懒人，当他们想找一下好看的电影的时候，又不想通过打开网页来一个一个翻，可以通过使用我们所做的一个小的程序很快爬取到前250的电影供参考，而
一.主题式网络主题式网络爬虫设计方案1.爬虫名称：爬取豆瓣电影 Top 250 数据2.爬取内容：爬取电影排名，评分，介绍3.网络爬虫设计方案概述：思路：通过分析网页源代码，找出数据所在的标签，通过爬虫读取数据保存到csv文件中，读取文件，对数据进行清洗和处理，数据分析与可视化处理。技术难点：数据量过少，所掌握的知识不够使用。 二.主题页面的结构特征分析1.主题页面的结构和特征分析：爬取
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2024-07-02 18:50:26
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文章目录0.准备工作1. 分析2. 构思3. 编程3.1 定义一个bean，用于保存电影的数据3.2 按照之前的构思进行编程4.效果图5.获取资源5.1GitHub5.2百度云 0.准备工作下载jsoup的jar包，有两种方式：使用maven框架进行构建<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.jsoup/jsoup -->
<
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2024-10-26 09:31:05
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前言相信大部分人看完电影或者电视剧之后，都难免会去豆瓣刷刷别人的评论以及打分，来看看这部电影或者电视剧到底如何或者与自己喜恶相同的有哪些人。那么豆瓣评论与豆瓣评分之间是否有一定的联系，我们可以训练BERT中文分类模型，通过输入豆瓣评论输出输出预测的豆瓣评分，观察其与真实的豆瓣评分是否有差别。在这个项目中，我们需要做：文本的预处理模型训练及评估实际数据测试首先一起来看看最终实现的豆瓣评分预测效果，以
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2024-07-30 18:26:49
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# 豆瓣电影TOP250爬虫数据分析
随着电影产业的发展，越来越多的人使用网络平台来获取电影信息。豆瓣电影作为国内领先的电影评分和分享平台，汇聚了大量的电影评分、评论和用户信息。本文将讲述如何使用Python进行豆瓣电影TOP250数据的爬虫及其分析，并展示对应的代码示例和图表。
## 一、豆瓣电影TOP250概述
豆瓣电影TOP250是根据用户评分生成的前250部电影的列表。这些电影通常受
二、分析网站豆瓣影评部分，可以说是最基础的爬虫了，无任何反爬手段，我们需要的数据都在源代码之中，这里我通过xpath语法直接筛选出我们需要的数据内容：也就是下图的星级评分。三、cutecharts介绍cutecharts是一个很可爱的 Python 手绘风格可视化神包，和 Matplotlib 、pyecharts 等常见的图表不同，使用这个包可以生成下面这种看起来像手绘的各种图表（如下图），在一
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2023-11-13 22:16:31
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一、豆瓣电影数据分析 1.1 开发环境的准备 开发工具：pycharm/A
原创
2018-05-31 14:30:51
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# 豆瓣TOP250电影数据分析
在数据科学的世界中，数据分析是理解和获取信息的重要手段。豆瓣网提供了丰富的电影数据，其中的TOP250电影更是吸引了众多影迷的关注。通过对这些数据的分析，我们不仅能够获得关于电影受欢迎程度的信息，还可以挖掘出更多潜在的规律和趋势。本文将使用Python进行豆瓣TOP250电影数据的分析，并展示一些数据可视化的示例。
## 数据获取
首先，我们需要获取豆瓣TO
原创
2024-10-11 09:08:17
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近期被《我不是药神》这部国产神剧刷屏了，为了分析观众对于这部电影的真实感受，我爬取了豆瓣电影影评数据。当然本文仅讲爬虫部分（暂不涉及分析部分），属于比较基础的爬虫实现，分Java版本和Python版本，代码结构一致，仅实现语言不同。网页结构分析打开电影影评网页 https://movie.douban.com/subject/26752088/comments 尝试翻几页，可以看出每页的网页结构
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2023-10-11 00:15:11
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这篇文章，我们继续利用 requests 和 xpath 爬取豆瓣电影的短评，下面还是先贴上效果图：1、网页分析（1）翻页我们还是使用 Chrome 浏览器打开豆瓣电影中某一部电影的评论进行分析，这里示例为《一出好戏》和之前一样，我们可以通过构造 URL 获取全部网页的内容，但是这次我们尝试使用一种新的方法 —— 翻页使用快捷键 Ctrl+Shift+I 打开开发者工具，然后使用快捷键 Ctrl+
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2024-01-25 16:38:23
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一、爬取网页，获取需要内容我们今天要爬取的是豆瓣电影top250页面如下所示：我们需要的是里面的电影分类，通过查看源代码观察可以分析出我们需要的东西。直接进入主题吧！知道我们需要的内容在哪里了，接下来就使用我们python强大的request库先获取网页内容下来吧！获取内容后，再使用一个好用的lxml库来分析网页内容，然后获取我们的内容就可以做下一步操作了。先贴出使用request库和lxml分析
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2024-08-23 20:53:07
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从豆瓣电影 TOP250 的数据中，我得到了这些结论
原创
2022-03-16 17:57:15
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上次我们对豆瓣 TOP250 电影进行了抓取，链接我放在文末，需要自取。今天我们就对这批数据分析一波，看看可以找到什么结论。今天主要分析以下几个点。什么类型的电影上榜数量最多。上榜数量最多的国家和地区是哪里。上榜次数最多的导演和演员都有谁。电影的排名和评论人数以及评分人数有没有关系。上榜电影中人们更喜欢用哪些标签给电影做标注。数据清洗一般来说我们得到的数据都不是可以直接拿来现用的，因为里面可能存在
原创
2021-04-08 09:55:51
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# 爬取豆瓣电影Top250并数据分析
## 一、前言
豆瓣电影是一个受到广大影迷喜爱的影视评分平台，其中的电影Top250更是集中了许多经典佳作。爬取豆瓣电影Top250的数据，能够帮助我们更深入地了解观众对这些电影的评价和趋势。本文将介绍如何通过Python爬取豆瓣电影Top250，并对数据进行分析，最后绘制出相关的关系图和类图。
## 二、环境准备
在开始编码之前，我们需要确保已安装
使用JSP+Servlet+Jdbc+Echatrs实现对豆瓣电影Top250的展示写在前面:
有的小伙伴，会吐槽啦，你这个标题有点长的啊。哈哈 ，好像是的！不过，这个也是本次案例中使用到的关键技术。如果，你正愁不会的数据可视化，那么我接下来，我会带你一步一步的实现这个数据可视化的功能。效果图：开发工具：我们选择的是IDEA,你还得准备一个豆瓣top250的数据源，我这里用python爬虫抓取统计
# 豆瓣电影T250数据分析可视化教程
## 1. 整体流程
下面是实现豆瓣电影T250数据分析可视化的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 获取豆瓣电影T250的数据 |
| 2 | 数据清洗和预处理 |
| 3 | 数据分析和可视化 |
## 2. 每一步的具体操作
### 步骤1：获取豆瓣电影T250的数据
首先，你需要使用Python请求库
原创
2023-09-12 17:48:13
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在之前写的一篇文中中，已经采用urllib和BeautifulSoup的方式抓取了豆瓣电影TOP250的导演、编剧、演员、上映时间和地区、语言、短评数、影评数、多少人想看、多少人看过等22个字段。接下来，我们要对这些数据进行分析、挖掘，得到有价值的信息。下面是整个分析过程的思维导图：一、获取数据先从csv文件中读取数据，观察一下：import pandas as pd
df = pd.read_
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2023-11-11 09:42:15
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