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带有Python的电影推荐系统 通过推荐与特定电影最相似的电影的基本推荐系统。 使用该样本来构建系统，这不是一个可靠的系统，只会告诉您哪些电影与您选择的电影更相似。

使用React Native制作的电影应用

python基于爬虫技术的海量电影数据分析源码。架构 本系统主要分为四个部分，分别为后端爬虫抓取、数据处理分析可视化、GUI界面展示、启动运行，分别对应getData.py、pyec.py、GUI.py、main.py四个文件。 并且包含data文件夹用于存储系统所需或产生的数据文件。用说明 在pycharm中打开项目，直接运行main.py文件即可。 代码详解 1.getData.py 该.py文件主要功能是抓取和读取电影数据，共包含8个函数，代码详解如下： (1)recently() 这一函数主要是抓取最近上映票房排名前十名的电影信息。 url = "https://ys.endata.cn/enlib-api/api/movie/getMovie_BoxOffice_Day_Chart.do" header = { "User-Agent": 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/99.0.4844.82 Safari/537.36',

1．课题分析 2．检索策略 2.1 选择检索工具 2.2 选择检索词 2.3 拟定检索式 3．检索步骤及检索结果 3.1 谷歌搜索引擎 3.2 超星电子图书 3.3 中国期刊全文数据库（CNKI） 3.4 中文科技期刊数据库（VIP） 3.5 万方数字化期刊全文数据库 4．检索效果评价 4.1　检索词的选择 4.2　检索技术 4.3　数据库的选择 5．文献综述

本文实例讲述了Python利用Scrapy框架爬取豆瓣电影。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、概念 Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。 通过Python包管理工具可以很便捷地对scrapy进行安装，如果在安装中报错提示缺少依赖的包，那就通过pip安装所缺的包 pip install scrapy scrapy的组成结构如下图所示 引擎Scrapy Engine，用于中转调度其他部分的信号和数据传递 调度器Scheduler，一个存储Request的队列，引擎将请求的连接发送给Schedu

11-2 电影信息提取.py

flask-movie Online movie project 项目地址: (测试账号:test 密码:123456) 管理员后台地址: (账号:chen 密码:123456) 1、简介: 在线微电影播放网站 flask+python3.6+mysql+pycharm 2、主要实现功能： admin后台模块: 1,标签(分类)管理 2,电影管理 3,预告管理(首页轮播预告图片) 4,会员(用户)管理 5,评论管理 6,收藏管理 7,日志管理(后台操作日志,用户登录日志,管理员登录日志) 8,权限管理 9,角色管理 10,管理员管理 home前台模块: 1,用户注册,登录 2,会员中心(资料编辑,修改密码,评论记录,登录日志,收藏电影) 3,电影轮播预告 4,电影名称搜索 5,电影筛选(分类,星级,上映时间,播放数量,评论数量) 6,电影播放,评论,收藏 3、项目目录结构： +--a