Python的学习起源于帮助他人找bug，现阶段可能会做一些不同爬虫相关的Demo，后续如果有时间继续深入学习，近期没有时间，现不列于计划之内。 学习主要途径和内容：廖雪峰的官方网站 学习过程中的一些demo：我的GitHub现在开始总结豆瓣电影 Top 250 爬取数据的过程 豆瓣电影 Top 250 url：https://movie.douban.com/top250 获取的数据包括排名，电
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2023-09-05 09:31:10
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Python爬取豆瓣影评并生成词云，网上很多案例，我参考的这一篇 Python爬虫实战，具体步骤这篇文章讲解的很详细了，不过我在复现的过程中也遇到了很多问题，所以记录一下。#coding:utf-8
import warnings
warnings.filterwarnings("igno
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2024-03-02 07:31:08
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scrapy初体验Scrapywindows下scrapy安装pippycharm settinganaconda下安装scrapy创建豆瓣电影评论scrapy实战代码运行情况 Scrapyscrapy作为爬虫的框架可以说是方便了很多，至少不用手搓requests，从而模块化的进行爬虫开发。scrapy的模块展示图如下scrapy各个模块及作用如下。Spiders爬虫模块:构建起始请求并响应数据
豆瓣评论爬虫 Python是一种通过编程接口提取豆瓣网上用户评论数据的工具。为了帮助其他开发者更好地理解和实现这一工具，本篇博文将详尽记录开发过程中的关键步骤及其相关概念。
## 协议背景
为了有效地抓取豆瓣评论，需要了解一下网络协议及数据交换的背景。豆瓣网站通常采用 HTTP/HTTPS 协议进行数据传输。理解协议的历史背景与发展，对于实现高效的数据提取至关重要。
### 时间轴
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# 使用Python爬取豆瓣评论的入门指南
Python是一种强大的编程语言，广泛用于数据分析、机器学习和网络爬虫等领域。本文将介绍如何使用Python爬取豆瓣电影的用户评论，帮助大家更好地理解网络爬虫的基本原理和方法。
## 爬虫的基本原理
网络爬虫是自动访问互联网并提取信息的程序。爬虫通常由请求（Request）、解析（Parse）和存储（Store）三个部分组成。我们可以使用Pytho
# 利用Python抓取豆瓣评论数据
在当今信息爆炸的时代，能够高效地抓取和分析数据是一项极为重要的技能。豆瓣作为一个流行的社交媒体平台，用户在此分享对书籍、电影等内容的评价与看法。抓取豆瓣评论数据不仅可以帮助我们了解大众的观点，还能为数据分析和机器学习等领域提供丰富的数据资源。本文将介绍如何使用Python抓取豆瓣评论数据，适合初学者学习和参考。
## 环境准备
在开始之前，请确保你的计算
使用Python爬取豆瓣短评并绘制词云成果如下(比较丑，凑合看)1.分析网页打开想要爬取的电影，比如《找到你》，其短评如下:查看源代码发现短评存放在<span>标签里 并且class为short，所以通过爬取其里边的内容即可并且通过翻页发现：url改变的仅仅为start,每次翻页增加20，所以只需for循环增加数字即可控制页数2.获取其网页内容我们使用bs4以及requests模块进行
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2024-01-02 14:06:03
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这段时间肯定经常听到一句话“我命由我不由天”，没错，就是我们国产动漫---哪咤，今天我们通过python还有上次写的pyquery库来爬取豆瓣网评论内容 爬取豆瓣网评论1、找到我们想要爬取的电影---小哪咤 2、查看影片评论点击查看我们的影评，发现只能查看前200个影评，这里就需要登录了 分析出来全部影评的接口地址好巧用到了上次写的通过requests登录豆瓣网，
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2023-05-31 14:47:09
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在本篇博客中，我们将使用requests+正则表达式来爬取豆瓣电影TOP250电影榜单，获取每部电影的序号、片名、导演、编剧、主演、类型、制作国家/地区、语言、上映日期、片长、又名、豆瓣评分和剧情简介等内容。打开豆瓣Top250，分析URL的变化：发现Top250榜总共包含10页，每页25部电影，并且每一页的URL都是有规律的，如第2页的URL是https://movie.douban.com/t
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2023-08-07 21:41:41
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最近因为业务需要，要将豆瓣上的图书以及影视信息抓取下来，网页抓取其实很简单，很快就完成，但是系统还没上线就发现了问题，豆瓣会根据请求分析客户的行为，判断是否是机器人，如果判断为机器人，将要求输入验证码，最终导致抓取不到数据。要解决这个问题，主要就两个思路，一个是识别验证码，当要求输入验证码时，识别图片中的验证码；另外一方案是伪装成正常访问，绕过豆瓣的分析程序。前一种方案受限于验证码识别率太低，很难
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2023-11-29 15:27:24
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# 豆瓣评论文本挖掘分析 python 教程
## 引言
豆瓣是一个广受欢迎的社交媒体平台，拥有大量用户生成的评论数据。对这些评论进行文本挖掘分析可以帮助我们了解用户对电影、图书等的评价和喜好，从而为产品改进、市场推广等提供有价值的信息。本文将介绍如何使用 Python 对豆瓣评论进行文本挖掘分析。
## 流程概览
下面是整个流程的概览，我们将在后续的步骤中详细讲解每一步的具体操作。
步骤
原创
2023-07-16 16:42:15
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分析：爬取豆瓣网某电影短评，前10页不需要登录就能爬取，但是从第10页开始就需要登录才能获取数据。使用selenium模拟登录后，因为是静态网页，可以保存cookie，然后利用requests，添加cookie进行登录操作。也可以直接登录后赋值网页cookie添加到requests请求中，进行登录。本来想直接使用requets的post传送表单，保存cookie，但是里面的ticke、randst
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2024-07-12 01:26:58
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## 如何在 Java 中实现豆瓣电影评论的空评论过滤
在进行项目开发时，处理用户信息是十分重要的，特别是在获取电影评论的应用中，去除空评论可以提高数据的质量。本篇文章将指导你如何在 Java 中实现豆瓣电影评论的空评论过滤，帮助你更加深入地理解整个流程。
### 整体流程
以下是实现该功能的基本步骤：
| 步骤 | 描述
“ 最近海王大火，今天就来看看豆瓣上对于海王这个大片的评论吧”Just Do It By Yourself01.分析页面豆瓣的评论区如下可以看到这里需要进行翻页处理，通过观察发现，评论的URL如下：https://movie.douban.com/subject/3878007/comments?start=0&limit=20&sort=new_score&statu
原创
2022-01-05 13:38:11
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数字资源管理期末报告一、业务需求分析（一）网易云需求分析（二）豆瓣需求分析二、系统功能需求分析（一）分析预测功能（二）系统可视化功能三、系统功能设计（一）、系统设计展示分析（二）、网易云音乐用户、热评的爬取和词云展示（三）、杭州城区豆瓣热评的爬取和词云展示四、系统关键技术实现1）爬虫设计与实现；2）数据分析: 机器学习算法；3）可视化展示（Matplotlib模块）：4）系统窗体设计（安装PyQ
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2024-05-21 15:59:30
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更新说明1.新增CMD版本的打包处理 2.新增存入word操作。 3.新增预告片链接，新增推荐相关电影。 4.自由度加强，可自定义对评论，简介，写入存储，推荐，计时(针对cmd版本)等采集开关，采集何种数据真正自由选择。 5.简化代码，优化代码结构，更加清晰明了富有逻辑(自认为)版本预览GUI版本 CMD版本 总的来说，我优化的是cmd版本的，因为gui版本的我实在无力了，好麻烦的，cm
一、选题的背景想要了解电影的具体短评趋势。通过网络爬虫以及数据的可视化分析，在数据表格以及图表中更加具体明了的看出电影的短评趋势。随着现代化社会的日益进步及其电影业的发展，从无声到有声在逐渐的发展到三维空间的影视效果，电影的发展都是我们生活进步的一个缩影。 二、主题式网络爬虫设计方案 1.主题式网络爬虫名称：爬取豆瓣电影短评 2.主题式网络爬虫
Python爬取豆瓣电影top250 下面以四种方法去解析数据，前面三种以插件库来解析，第四种以正则表达式去解析。 xpath pyquery beaufifulsoup re 爬取信息：名称 评分 小评 结果显示使用xpath解析数据 #python 使用xpath解析数据
#查询豆瓣top250电
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2024-03-05 08:25:15
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前一段时间学校有个project，做一个电影购票系统，当时就用springboot做了系统，用python抓了一些电影的基本信息。后来发现如
原创
2022-08-24 14:15:37
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今年的 Google I/O 已经过去一段时间了，大部分人都关注了一些新产品的发布，比如 Allo 和 Duo、Android N、Daydream、Android Studio、Firebase……还有 PWA。
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2018-01-29 11:12:05
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