非常简单的一次课程设计

该资源是用手机密码方式登录豆瓣的程序，该程序能成功识别拼图验证码，并验证成功，最后登录豆瓣主页

资源对照我的博客python专栏里面豆瓣电影flask网页这个blog使用

爬取豆瓣用户评论信息886026条，可作为推荐算法数据集，字段：user, item, rating, type，分别代表用户名，项目（电影名或书名），评分（1-5星），类型（电影或书籍），文件类型csv，编码utf-8

爬取豆瓣书籍排行榜多页信息，以及每本书籍的读者信息

该项目大致分为以下步骤： 使用 requests库 获取页面 使用 lxml库 和 XPath 解析页面 爬取电影海报图片 使用 pandas库 将电影的相关信息存储为csv文件 添加循环，保存所有图片以及相关信息 首先，我们构建一个框架来获取豆瓣电影的HTML页面： import requests # 获取HTML页面 def get_html(url): headers = {'User-Agent':"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/8

近30000条豆瓣电影信息，包括中文名，国别，类别，部分短评等信息。最关键的是有手工筛选过的关键词（类似于标签，但比标签更多）信息。

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

本代码使用python对豆瓣电影信息进行爬取，将数据转存到数据库，并对爬取的数据进行分析及可视化。

豆瓣电影top_250.xlsx