豆瓣电影大数据项目全步骤1.豆瓣爬虫：我开始写豆瓣电视剧爬虫时觉得很简单，但在实操时出现了封IP的情况，导致我苦恼了好久，现在终于写出来了废话不多说，直接上代码:run 函数用来获取页面的数据这里我用了代理进入def run(self, k, nd, p):
global data_json, response
while True:
url
# 基于 Python 爬虫的电影数据分析
在当今大数据时代，数据分析成为了各行各业的重要工具。而影评、票房、电影评分等数据为我们提供了丰富的信息，帮助我们分析电影的受欢迎程度及其背后所隐藏的趋势。本文将利用 Python 爬虫技术获取电影数据，并进行简单的分析。我们将介绍数据的获取、处理，以及如何通过可视化手段展示分析结果。
## 1. Python 爬虫基础
Python 爬虫是一种用
原创
2024-08-30 07:01:28
197阅读
写在最前许多初学者想学习爬虫，但是不知道如何上手。其实在百度或者必应搜索用Python进行网页爬虫，会有很多大神的爬取方式与相应的结果。其实很多数据并不是本身就有的，而是需要通过网络爬虫进行爬取获得（例如想要对高分电影或者高分图书进行分析；对一年中某些商品的购买数量的变化情况进行分析等）。所以对网页进行爬虫，是数据分析中一个非常重要的技能。网络上最多的也是最容易的，其实就是爬取豆瓣的评论与相应的评
# 豆瓣电影爬虫数据分析实现流程
## 1. 概述
在进行豆瓣电影爬虫数据分析之前，我们需要明确整个流程，并逐步指导小白开发者完成每一步。本文将分为以下几个部分进行讲解：
1. 流程概述
2. 步骤详解
3. 代码实现
4. 结果展示
## 2. 流程概述
下面是豆瓣电影爬虫数据分析的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 获取豆瓣电影列表 |
| 步
原创
2023-09-15 10:47:36
59阅读
首先要做的就是去豆瓣网找对应的接口，这里就不赘述了，谷歌浏览器抓包即可，然后要做的就是分析返回的json数据的结构：这是接口地址，可以大概的分析一下各个参数的规则：type=tv，表示的是电视剧的分类
tag=国产剧，表示是国产剧的分类
sort参数，这里猜测是一个排序方式
page_limit=20，这个一定就是每页所存取的数据数量了
page_start=0，表示的是这页从哪条数据开始，比如第
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2024-09-06 21:13:07
111阅读
下载数据包 链接：https://grouplens.org/datasets/movielens/1m/ 解压： 四个文件分别是数据介绍，电影数据表，电影评分表，用户表进行电影数据分析进入ipython，新建一个项目从用户表读取用户信息 警告原因，C语言实现的引擎不支持某些特性，最终用Python引擎实现 打印列表长度，共有6040条记录 查看前五条记录 其中age对应的年
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2023-08-09 22:50:32
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爬取猫眼的全部信息，这里主要指的是电影列表里的电影信息和演员信息，如下界面。 爬去的时候有两个难点。一：字体加密（如今好像机制有更新来些，用网上的方法不行）；二：美团检测。下面将分别讲述我解决的过程。一、字体加密关于字体加密，网络上介绍的很多，思路也都类似。猫眼每次加载的时候会动态的加载不同的字形编码。解决思路呢，就是先下载好
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2023-12-20 23:05:10
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Python案例实操3-电影数据分析一、读取数据二、数据处理1.索引重命名2.合并数据集3.选取子集4.缺失值处理5.数据格式转换三、数据分析及可视化1.电影类型随时间变化趋势图2.统计电影分类情况3.电影类型与利润的关系4.Universal Pictures 和 Paramount Pictures 公司电影发行数据对比5.改编电影和原创电影的对比情况6.电影时长与电影票房及评分的关系7.电影
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2023-09-11 11:06:40
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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
671阅读
# Python爬虫电影票房数据分析
## 1. 引言
随着电影产业的迅猛发展，电影票房数据分析成为了商业决策和市场预测的重要工具。而Python作为一种强大的脚本语言，以其简洁的语法和丰富的第三方库，成为了进行电影票房数据爬取和分析的首选工具。
本文将介绍如何使用Python编写一个简单的爬虫程序，来获取电影票房数据，并进行一些基本的数据分析。我们将使用Python的`requests`库
原创
2023-09-15 17:40:06
240阅读
文章目录一、简单数据处理二、折线图2.1 电影数量变化折线图2.2 电影票房变化折线图2.3 2015年电影数量与票房变化折线图三、环形图3.1 酒店价格等级饼图3.1 酒店价格等级环形图参考资料 一、简单数据处理 可以在excel表中将数据处理完毕，然后导入Tableau，本例中演示如何在Tableau中简单的处理。1.1 导入中国电影网电影数据1.2 数据拆分与隐藏 需要注意拆分后的列
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2024-01-12 15:32:40
512阅读
文章目录0 前言1 课题背景2 项目效果展示2.1 主界面展示2.2电影数据查询2.3可视化展示3 数据爬取3.1 Requests3.2 bs43.3 MySQL数据库4 可视化技术4.1 Flask4.2 ECharts4.3 补充：不做成web系统5 最后 0 前言? Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！? 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，
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2023-09-05 16:26:36
202阅读
目录前言课题背景和意义实现技术思路网页分析索引页 详情页反爬破解实现效果图样例前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分
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2023-08-11 16:58:53
185阅读
Python 基于豆瓣电影的可视化分析系统前言一、项目介绍二、效果展示三、 项目分析总结参考网站 前言这是本人这学期云计算课程自己构思设计的综合实验作品，看标题就知道是通过python实现的，且和豆瓣电影密不可分。本人想法是做一个具有普适性的系统，不仅可以用于交作业，而且自己也可以从中获得便利。 详细请看接下来的介绍。一、项目介绍1、 系统简述 首先通过网页开发者工具分析豆瓣电影网站，然后使用抓
参考：《Tensorflow和keras-深度学习人工智能实践应用》 第13、14章 GitHub：点我部分封装函数请看文章：【keras】1. MNIST手写数据集识别（重要）_myaijarvis notebook-步骤数据预处理分析数据import urllib.request # 下载文件
import os
import tarfile # 解压缩文件
# 下载数据集
url="htt
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2024-06-14 10:00:18
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写在前面 记录一下这学期《数据分析与应用》这门课的课程报告，下面是正文内容。 1 背景分析2 数据介绍3 数据爬虫4 数据清洗5 数据分析5.1 最受欢迎的前10种电影类型5.2 不同类型电影数和上映时间之间的关系5.3 电影排名和上映时间的关系5.4 电影总数和上映时间的关系5.5 最受欢迎的10位导演5.6 电影平均票房排名前10的电影类型5.7 电影票房和电影排名之间的关系6 总结参考文献
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2023-11-29 05:10:06
358阅读
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab
from pandas import DataFrame, Series
#本节使用 IMDB 数据集，它包含来自互联网电影数据库（IMDB）的 50 000 条严重两极分化的评论。数据集被分为用于训练的 25 000 条评论与用
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2023-12-31 16:59:48
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/root/目录下有top250_f1.txt数据源，存放着部分影片信息。具体数据格式如下: 其中，数据源属性为:num(影片序号)，title(电影名)，direcor(导演)，role(主演)，init_year(上映年份)，area(上映地区)，genre(电影类别)，rating_num(评分)，comment_num(评论数量) ，comment(评论)，url(链接)要求如下
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2023-09-14 18:53:31
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# 电影数据分析：用数据探索电影世界
电影是我们生活中不可或缺的一部分，包含了丰富的人类情感、创造力和文化表达。随着数字技术的进步，电影数据分析成为了一种重要的工具，帮助我们从多维度理解电影行业的动态。本文将带你探索电影数据分析的基本概念，并通过简单的代码示例进行演示。
## 数据收集与预处理
首先，进行电影数据分析的第一步是收集数据。电影数据库（如IMDb、Rotten Tomatoes等
原创
2024-10-24 05:09:20
230阅读
文章目录前言数据爬取测试类库1.urllib.request（ 获取网页HTML源代码）2.re（匹配HTML源代码）3.bs4(HTML/XML的解析器)搜索文档树CSS选择器4.xlwt(解析出的数据保存到Excel)5.sqlite3(解析出的数据保存到sqlite数据库)执行流程爬取结果数据可视化Flask框架目录结构词云Echarts图表 前言刚入门python，数据库，html，寻思
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2023-12-18 13:58:31
86阅读
