Python分析《我们与恶的距离》豆瓣剧评
原创
2022-09-15 10:17:15
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Python网络爬虫——爬取豆瓣剧情片排行榜一、 选题的背景为什么要选择此选题？要达到的数据分析的预期目标是什么？（10分） 电影行业的兴起，引发许多的热潮，剧情片又是电影的一大种类，非常具有意义。爬取之后可以更直观的明白剧情片排行的相应情况。从社会、经济、技术、数据来源等方面进行描述（200字以内） 疫情当前，许多人只能居家，电影自然就成了大家消遣的一大方式，清
【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
本次分析内容:分析所有书籍评分情况热门书籍TOP20书名高频词汇作者出版书数量TOP20每年出版书籍数量分布热评作者TOP20每年出版最受欢迎的类别书籍最多的分类TOP20热评分类TOP20为了每段代码都可复制直接使用,所以每段代码都重复导入一次pyecharts 模块…# 首先导入需要用到的模块
import pandas as pd
import numpy as np
import pymy
前言Hello,大家好，今天又到了我们用数据说话的时候了，今天小编给大家带来的是从豆瓣5500部电视剧看中国40余年电视剧发展史，从而了解这背后的故事，好了，废话不多说，我们快快进入此次的正题吧。数据采集此次采集的数据来源是豆瓣电视剧版块，当然有的同学可能会问，为什么采集的是豆瓣网？那么小编就来告诉你，豆瓣在书评和影视评论这些方面在国内还是很有权威性，不同于其它平台评分水分较大，豆瓣的评分标准是比
本次的项目步骤：一、分析网页，确定爬取数据二、使用lxml库爬取内容并保存三、读取数据并选择部分内容进行分析步骤一： 分析网页源代码可以看到，书籍信息在属性为 class="doulist-item"的div标签中,打开发现，我们需要爬取的信息都在标签内部，通过xpath语法我们可以很简便的爬取所需内容。分享图片(书籍各类信息所在标签）所需爬取的内容在 class为post、title、ratin
@[TOC]豆瓣一.导入数据数据集： 链接：douban.csv 提取码：pmls#加载需要使用的库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#读取数据
df=pd.read_csv(r'/PythonTest/Data/book_douban.csv',index_col=0)
#查看前十行
d
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2023-09-28 21:44:30
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前言：最近比较有时间，替一个同学完成了一个简单的爬虫和数据分析任务，具体的要求是爬取复仇者联盟4 的豆瓣影评信息并进行简单的数据分析，这里的数据分析指的是提取关键词并进行词云分析以及按照时间进行热度分析，分析比较简单，后续可以继续完善。首先，献上数据采集和分析的结果。短评数据按照该同学的要求，只采集了1000条数据，有需要更多数据的同学可自行修改采集的限制即可下面，我们就来详细描述下如何完成数据采
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2023-09-21 19:31:51
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大年初一《流浪地球》全国上映。在豆瓣评分上，首日开分站稳8分以上，延续了之前点映的高口碑。微博上跟着出现吴京客串31天与投资6000万的热搜。知乎上关于“如何评价刘慈欣小说改编的同名电影《流浪地球》”的回答引起了众多人关注，包括该片导演郭帆的最高赞回答。本篇文章爬取了豆瓣网上《流浪地球》的部分影评，并进行数据分析及可视化处理。下面是爬取分析的整个过程，让我们愉快开始吧！ 一、网页分析
今日闲来逛豆瓣，找着本计算机的译著（名字省略），自然而然地看起了下面的书评——看书评、时评、留言什么的很有乐趣，在网上跟人斗嘴还曾用于磨练我的这个脾气。 当自己看到 翻译烂到极致 这样的书评时，好奇心起，就点了进去。 和很多痛批书
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2023-10-17 04:32:19
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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
前言对于爬虫很不陌生，而爬虫最为经典的案例就是爬取豆瓣上面的电影数据了，今天小编就介绍一下如果爬取豆瓣上面电影影评，以《我不是药神》为例。基本环境配置版本：Python3.6系统：Windows相关模块：（1）requests：用来简单数据请求。（2）lxml：比BeautiSoup更快更强的解析库。（3）pandas：数据处理神器。（4）time：设置爬虫访问间隔。（5）random：生成随
一、项目介绍：本项目是一个小型练手项目，项目目的是通过反爬技术获得豆瓣电影中热门电影前一百部电影的电影名和评分。由于热门电影栏目的显示页面使用AJAX技术渲染数据，而且在同一页面通过单击底部的“加载更多”获得更多电影信息，这里需要绑定鼠标事件实现加载电影。 二、页面分析目标页面：首页--->电影--->选电影 初始页面url为：https://movie.douba
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2023-09-12 14:25:59
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“豆瓣”,豆瓣的第12款App姗姗来迟。这是豆瓣的分水岭：移动业务不再“重度垂直”而是走向“通用性、轻量级和平台化”，豆瓣的“慢公司”的帽子正在被努力脱下以应对快节奏的移动时代，2014年已是移动互联网在中国高速增长的第五个年头，豆瓣大幅调整思路重新出发，是杨勃的险招，也是不得不做出的改变。豆瓣移动：不再“重度垂直”2013年在一个产品大会上，笔者有幸见到杨勃真身并听其分享产品之道，“用户价值外部
首先，我们要做的是windows phone 7(WP7)上的豆瓣application(app)，下面是我们的NABC(Needs, Approaches, Benefits, Competition)分析：1) N (Need 需求)豆瓣是中国非常有影响力的一个Web2.0网站，用户众多。而且豆瓣的用户群很年轻，大多是重度网民，同时也大多是智能手机用户，所以他们对手机上的应用需求也非常强烈。在
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2023-09-18 08:50:13
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Python 爬取腾讯电视剧评论
原创
2018-06-07 19:00:16
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# 豆瓣读书评价分析的实践指南
在这篇文章中，我们将逐步深入学习如何使用Python对豆瓣读书的评价进行分析。为了方便理解和实施，我们将整个流程分为多个步骤，并提供详细的代码和注释。
## 流程概述
首先，我们先来看处理豆瓣读书评价分析的主要步骤。
| 步骤 | 描述 |
| -------- | ------------
# Python数据分析豆瓣电影教程
## 1. 整体流程
首先，让我们通过一个表格来展示整个数据分析豆瓣电影的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确定数据来源 |
| 2 | 数据采集 |
| 3 | 数据清洗 |
| 4 | 数据分析 |
| 5 | 结果展示 |
## 2. 具体步骤及代码
### 步骤1：确定数据来源
在进行数据分析之前，
因为____的缘故，在家甚是无聊，想着可能会做一个和数据分析相关的毕业设计，不如就提前准备一下数据。眼光一扫，就是你了，豆瓣！说起来很有意思，我最开始写爬虫就是从豆瓣开始的，现在又回来了。豆瓣，这世间所有的相逢都是久别重逢。好了，不皮了，开始正题。豆瓣电影分类浏览页面写爬虫之前，首先要明确一个问题你需要什么数据。先有目标，再有行动，这样思路也会清晰起来。我想要的数据就是页面中的电影的信息，所以先看
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2023-10-11 20:58:49
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豆瓣电影top250数据分析数据来源（豆瓣电影top250）爬虫代码比较简单数据较为真实，可以进行初步的数据分析可以将前面的几篇文章中的介绍的数据预处理的方法进行实践最后用matplotlib与pyecharts两种可视化包进行部分数据展示数据仍需深挖，有待加强#首先按照惯例导入python 数据分析的两个包
import pandas as pd
import numpy as np
imp
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2023-09-24 20:06:57
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