本软件可以采集快手热门视频，同时在当前软件目录并进行批量下载

Popular Movies This is an Android app that fetches provides movie data from themoviedb. It was built for educational purposes as part of Udacity's Android Nanodegree Program. Features Implements Content Providers and SQLite Syncs with the REST API in a battery-friendly. Makes use of various libraries for decent UX. Animations, transitions and content-based material color palletes. Constraint Layouts, parallaxing. Screenshots Libraries Used Butterknife - Bind Android views and callbacks

FindSonngs 前些天偶然听到了某首歌， 发现挺好听的，然后打开歌曲评论，发现评论数竟然高达80多万，紧接着我又看了下歌曲的发行日期，17年的，看到这就不能忍了，像我这种音乐达人（自恋一会大笑）怎么能不知道这种好歌呢！ ！ ！ 然后刚好最近考完试，于是决定写个类似的爬虫程序来爬取高评论数歌曲，好了，废话不多说，下面开始介绍下程序吧。 主要功能是：以某首歌为入口，爬取歌曲关联歌单，然后分别遍历对应歌单中歌曲，同样也可再提取对应歌曲的歌单，往复进行。最后关键的是能够提取到每首歌曲的评论以及数目，不过这里的主要目的是评论数目大于15万的则记录下来。 针对的是手机酷狗app（为啥不是别的我就懒得说了，没有啥原因），然后是Fiddler对手机抓包，抓包过程我就省略了。 抓包研究一会后，发现每首歌曲关键的地方是它对应的Hash值，通过这个Hash可以获取到诸多信息，比如评论，关联歌单信息等等。

python分析世界杯夺冠热门，利用python可视化方法实现

对B站视频的标题，播放量，弹幕量以及收藏量，视频分类等数据进行分析。我们采用爬虫对B站的热门视频弹幕进行爬取并保存为csv文件，导入数据库中，通过flask项目中的python代码进行数据库连接进行前后端交互功能的实现，通过layui框架进行系统前端页面的功能实现，通过knn分类算法以及k均值聚类算法对爬取的数据进行分析，最后通过前端页面对数据进行可视化展示。主要选取首页热门排行榜单中的热门视频的一些基本信息，并对获取的数据进行数据清理，数据分析并实现数据可视化展示。整体项目主要基于flask框架实现，项目设计前后端交互，基于观众对视频的点赞、投币、收藏等信息选取特征值，设计算法对数据进行更深层次的分析。

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