现在到处都说“大数据”，我也跟着标题党一下。今天要说的这个，还算不上大数据，只能说跟以前的习题相比，数据量略大了一点。 前阵子我们做了个抓取热映电影的程序。有个朋友看到了就说，他正好需要一项数据：豆瓣上的电影按评价人数从高到底排序。他认为，单是评分高低并不能说明一部电影的受关注度，比如有些分超低的奇葩大烂片照样火得很。但豆瓣本身并没有提供类似的功能。所以他想找我帮忙。我说你要排出多少？他说三千部。我说你这是要开录像厅吗！一天看一部也得看个八、九年。他说这你甭管，我这是要用来做决策参考的。 我想了想，觉得这事
在当今数字化时代，对电影的评价和反馈在很大程度上影响着人们的选择。豆瓣作为一个知名的电影评价平台，汇集了大量用户对电影的评论和评分。本文将介绍如何使用Python编写爬虫来获取豆瓣电影的影评数据，并通过情感分析对评论进行简单的情感评价。
PPT并不好用, 但还是得用它, 这里借用豆瓣Top250的电影信息, 利用python-pptx (0.6.7)自动生成250张PPT, 希望通过实例, 给常年整理PPT报表的上班族, 一个解放生产
如果要抓取数据，一般使用Python是很方便的，不过如果你还不会推荐使用Chrome扩展 web scraper，下面就分别用Python和 web scraper 抓取豆瓣电影top 250 和b站排行榜的数据。
1 前言 豆瓣电影提供最新的电影介绍及评论包括上映影片的影讯查询及购票服务。你可以记录想看、在看和看过的电影电视剧，顺便打分、写影评，极大地方便了人们的生活。 豆瓣电影是这样介绍自己的：“国内最权威电影评分和精彩影评，千万影迷的真实观影感受，为你的观影做决策。”而它也确实做到了这一点。 然而，前些日子，朋友圈又因一事沸腾了。《中国电影报》2016年12月27日发布题为“豆瓣电影评分，面临信用危机”的文章，随后人民日报客户端转发了该文，并将标题改为“豆瓣、猫眼电影评分面临信用危机，恶评伤害电影产业”。 基
首先要知道最近正在上映的电影的名称、评分、评论数等等，这些都可以在豆瓣上找得到，因此本次数据挖掘对象就确定为豆瓣电影官网。
前文作者详细介绍了BeautifulSoup技术，这篇文章主要结合具体实例进行深入分析，讲述一个基于BeautifulSoup技术的爬虫，爬取豆瓣排名前250部电影的信息，内容包括：
作者：朱小五 来源：凹凸数据 hi，大家好，我是小E 真的是好久好久没去电影院了，上周去看了《八佰》。 作为今年疫情以来上映的第一部国产电影，看完之后觉得大体还可以，中规中矩的国产战争片。摄影、调度应该算得上是国内一流，可惜后面剧情太拉胯了，要我评价的话会打个7.5分。 自己打完分，又习惯性去看看别人的评价。 结果发现了一个非常有意思的事情： 精英大本营与文艺小青年的大决裂！ （知乎、豆瓣对《八佰》评价的两极分化） 之前的国产电影《战狼2》、《流浪地球》等也曾出现过很大的争议，但都没有达到
通过学习，你将能够掌握基于Python语言和工具库如何完成一个简要的数据分析任务，轻松做出交互式动态数据分析内容，用数据分析评价数据。
在本篇博客中，我们将使用 Python 的 Selenium 和 BeautifulSoup 库来实现一个简单的网页爬虫，目的是爬取豆瓣电影TOP250的数据，并将结果保存到Excel文件中。
去年末的时候，我招收了新的“实训生”。本文是其中一位 @齐大圣 同学在实训两个月时完成的项目案例。（码上行动群里同学应该都看过这个名字，现在也是助教之一。）项目最初的想法是，从互联网上的公开信息中采集2018年在国内上映电影的票房、评分、类型、演员等信息，然后做一些数据分析和可视化展示。这样一个项目，除了需要对 python 基本语法和数据结构的掌握之外，还涉及到网页分析、爬虫、文本解析、数据库存储、数据处理、数据分析、数据可视化，并且需要对一个完整项目有整体的模块设计，对于编程学习者来说是从入门到进阶的一个很好案例。经常跟我说学了基础不知道做什么项目的同学们，别光顾着看热闹，回头自己也动手做一做。代码已上传，获取见文末。
烂片能烂的让人记住的其实也不多，比如《富春山居图》、《上海堡垒》、《爵迹》之类。它们往往头顶着豆瓣2~3的评分，然后引发各种争议讨论，但其目标人群（明星粉丝）还是愿意掏腰包支持的。
前文回顾： 「Python爬虫系列讲解」一、网络数据爬取概述 「Python爬虫系列讲解」二、Python知识初学 「Python爬虫系列讲解」三、正则表达式爬虫之牛刀小试 「Python爬虫系列讲解」四、BeautifulSoup 技术
本文介绍如何使用 Python 写一只简单的爬虫，作为入门篇，这个程序不会很复杂，但至少可以讲明爬虫是个什么东西。
昨天晚上11点多的突然想在B站看电影了，但是又不知道那个电影值得看，于是首先想到的是去各大影评UP主的频道里面看看，转了几圈后发现他们讲解的电影B站很多都没有，这个时候又想到了一种方法，就是在B站搜索：“在B站值得看的电影”，没想到以前还真有UP主统计过。
省略需求到编码中间的繁文缛节，直接上手编码。（此处是最终编码） 目标一使用BeautifulSoup解析页面查找元素。 目标二调用接口处理返回的json数据。
豆瓣电影分类排名爬取： 今天晚上复习了一下python学习之百度翻译页面爬取 复习成果已经写在上一个博客了 这接下来就是requests模块学习之豆瓣电影分类排名进行数据爬取 我本来以为这个学会之后就可以对豆瓣呀，网易云上面的歌曲进行爬取了 开始学习之后标题给我整了一个豆瓣电影分类排名爬取 但是还是太年轻了，原来事情没有那么简单 下面就是一边听课一边编写的代码，后面有一个错误，以及解决过程
星爷已经转到幕后很久了，而达叔其实一直都有活跃在荧幕。2019年国产高票房科幻电影《流浪地球》里的姥爷韩子昂，今年刚上线不久的网络电影《少林寺之得宝传奇》里的客商老者。达叔一直都在带给我们快乐与感动，可惜这些都在今后成为回忆，定格在了2021年2月27日。
网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。
上文中我们已经可以定位元素了，并且还学习了点击操作，但有些是需要我们输入文本信息的，我们来学习下playwright的文本输入
随着互联网的普及和电影市场的繁荣，越来越多的人开始关注电影排行榜和评分,了解电影的排行榜和评分可以帮助我们更好地了解观众的喜好和市场趋势.豆瓣电影是一个广受欢迎的电影评分和评论网站，它提供了丰富的电影信息和用户评价。因此，爬取豆瓣电影排行榜的数据对于电影从业者和电影爱好者来说都具有重要意义。
本篇讲介绍一个简单的Python爬虫案例–爬取豆瓣 TOP250 电影排行榜。 很多朋友在看一部电影前都喜欢先找一下网友们对该片的评价。
广泛被应用的数据分析 谷歌的数据分析可以预测一个地区即将爆发的流感，从而进行针对性的预防；淘宝可以根据你浏览和消费的数据进行分析，为你精准推荐商品；口碑极好的网易云音乐，通过其相似性算法，为不同的人量身定制每日歌单…… 数据正在变得越来越常见，小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹……，大到企业的销售、运营数据，产品的生产数据，交通网络数据…… 如何从海量数据中获得别人看不见的知识，如何利用数据来武装营销工作、优化产品、用户调研、支撑决策，数据分析可以将数据的价值最大化。 数据分析人才热度也是高居
“假设，是针对我们的分析结果而言。你希望最后输出一个什么结果，或者你需要证明什么结果，都可以当做假设！”
在前面对接口测试的知识体系相对来说写了很多的文章，今晚就结合部分的知识体系，把获取到的知识体系，结合pyecharts来数据进行一个简单的分析。实现的思路是访问豆瓣最新的电影，然后使用requests库对它进行请求，获取到服务端返回的数据后，依据获取的数据，分别取出电影的名称，电影的评分，然后形成可视化的东西，这样在可视化的界面中，就可以看到最近电影哪些是比较受欢迎的并且它的评分比较高，对我们出去看电影来说，也是一个刚需。
豆瓣对于爬虫十分友好，而且豆瓣上面又有各种电影图书音乐等资源，是我们学习爬虫一个很不错的锻炼目标。基本上每个学习爬虫的人都会拿豆瓣来练练手。 网上有各种爬取豆瓣电影top250的教程，虽然豆瓣音乐top250和豆瓣电影top250的爬取十分类似，但是我大致对比了一下，我这种方法应该是最简单的，仅需要23行代码。好吧，如果你有更简单的方法，欢迎给我评论留言交流交流，共同进步。 抓取目标：豆瓣音乐top250的歌名、作者（专辑）、评分和歌曲链接 使用工具：requests + lxml + xpath。 我认为
要说今年最出圈的词汇，《你好，李焕英》绝对算是最热的黑马之一。不鸣则已，一鸣惊人，这部优秀的作品更是让贾玲荣获“全球票房最高女导演”的称号。
上篇文章我们爬取了豆瓣电影 TOP250 前 25 个电影的数据，今天我们就要在原来的 Web Scraper 配置上做一些小改动，让爬虫把 250 条电影数据全部爬取下来。
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
上一篇我们讲过Cookie相关的知识，了解到Cookie是为了交互式web而诞生的，它主要用于以下三个方面：
利用这些数据，可以做很多领域的分析、市场调研，获得很多有价值的信息，可以应用在很多的工作场景，于是果断开始学习。
在当今数字化时代，网络数据成为了信息获取和分析的重要来源之一。然而，随着网络数据的广泛应用，爬虫技术也逐渐成为了互联网行业的热门话题。爬虫技术的应用不仅可以帮助企业获取有价值的信息，还可以用于数据分析、市场研究等领域。然而，随着爬虫技术的普及，越来越多的网站开始采取反爬虫措施，以保护其数据的安全和合法性。在这种背景下，针对反爬虫技术的应对策略显得尤为重要。
首先从豆瓣电影的“看过这部电影 的豆瓣成员”页面上来获取较为活跃的豆瓣电影用户。 链接分析 这是看过"模仿游戏"的豆瓣成员的网页链接：http://movie.douban.com/subject/
作者：徐麟，某互联网公司数据分析狮，个人公众号数据森麟（id：shujusenlin
随着电影行业的蓬勃发展，越来越多的电影出现在了观众的视野中，丰富了大家的生活，好的电影也能让大家在放松自我的同时收获一些对人生的思考。
作者：徐麟，某互联网公司数据分析狮，个人公众号数据森麟（id：shujusenlin）
爬取当前时间段豆瓣电影中正在上映的电影的相关信息，如电影名、导演、演员表、上映时间、制作方等信息，然后再通过字典的方式，将其保存在本地文件当中，以便我们查询；
pytest 鄙视 > unittest 鄙视 > robotframework 鄙视 > 记流水账 鄙视 > “hello world”小白
在学习了python基础后，一心想着快速入门爬虫，因为我就是为爬虫而学的python,所以就找了这个豆瓣电影来爬取。好了，废话不多说，进入正题 1.找到网页并分析网页结构 首先进入豆瓣电影Top250
在之前的博客中,小菌分享了几篇关于python爬虫的小程序，受到了许多小伙伴们的认可,小菌还是比较激动٩(๑>◡<๑)۶,毕竟小菌毕竟不是python方向的,很多的内容都是自己找资料自学的。同样本篇博客,小菌将继续分享实用的爬虫—获取豆瓣电影Top250的内容,并保存在MySQL数据库中。
作为一名专业的爬虫代理产品供应商，我知道很多人对Python爬虫有兴趣，但可能不知道该从何处入手。今天，我就来分享一个超简单的Python爬虫入门教程，希望能帮助到你们！快点准备起来，让我们开始吧！
首先任意文件夹下命令行运行scrapy startproject doubanTop250，创建一个名为doubanTop250的文件夹。
豆瓣电影提供最新的电影介绍及评论包括上映影片的影讯查询及购票服务。可以记录想看、在看和看过的电影电视剧 、顺便打分、写影评。极大地方便了人们的生活。
好久没更新Python相关的内容了，这个专题主要说的是Python在爬虫方面的应用，包括爬取和处理部分
目前手上有两本书，一本《利用Python进行数据分析》，一本《Python数据科学》。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 转载于：https://www.bilibili.com/video/BV12E411A7ZQ?spm_id_from=333.337.search-card
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