Python应用实战代码-Python爬取豆瓣影评-分析挖掘用户与电影之间的隐藏信息

本宝宝采集的豆瓣20万条影评原始数据集，希望大家积极下载，尊重宝宝的劳动成果，后期有时间我还为大家提供数据集哈。 机器学习，nlp，深度学习的宝宝赶快看过来，看过来哈。 数据集格式： title##star##comment 电影名称##评论星级（1-5星）##评论内容

爬取豆瓣影评、清洗、jieba分词、做词云图 本程序主要分为3个过程。 1、抓取网页数据 使用Python爬虫技术获取豆瓣电影中最新上映电影的网页，其网址如下： https://movie.douban.com/cinema/nowplaying/qingdao/ 正在上映的电影 每个电影的ID和名称 通过其HTML解析出每部电影的ID号和电影名，获取某ID号就可以得到该部电影的影评网址，形势如下： https://movie.douban.com/subject/26900949/comments https://movie.douban.com/subject/26871938/comments 其中，26900949、26871938就是电影《天使陷落》、《灭绝》的ID号，这样仅仅获取了20哥影评，可以指定开始号start来获取更多影评，例如： https://movie.douban.com/subject/26900949/comments?start=40&limit=20 这意味着获取从第40条开始得20个影评。 2、清理数据 通常将某部影评信息存入eachCommentList列表中。为便于数据清理和词频统计，把eachCommentList列表形成字符串comments，将comments字符串中的“也”“太”“ 的”等虚词（停用词）清理掉后进行词频统计。 3、用词云进行展示 最后使用词云包对影评信息进行词云展示。

豆瓣影评数据，21000多条，包括movie_name, user_name, score, comment, date等字段，只需简单处理就可使用。

豆瓣5万条影评原始数据集，机器学习，nlp，深度学习的宝宝赶快看过来，看过来哈。 数据集格式： title，star，comment，label是对应电影名称，评论星级（1-5星），评论内容，差评好评（星级大于3为好评）

Python项目案例开发从入门到实战源代码第20章 词云实战——爬取豆瓣影评生成词云

使用python语言实现的豆瓣电影数据搜索下载程序，包含数据文件和源代码

爬取豆瓣电视剧天盛长歌影评，并去掉其中的停止词，生成词云，