摘要：随着大数据时代的日益发展，数据的获取与分析成为热点。本文通过利用Python抓取豆瓣TOP250的相关数据，并将数据存储在Excel文件中，借助Python功能完备的标准库、Requests、BeautifulSoup等第三方库编写程序实现豆瓣电影TOP250数据的抓取，后利用Jieba、NumPy等第三方库对所需数据进行数据预处理，再借助PyEcharts等第三方库对已处理好的数据进行数据可视化，最终得到词云图、网页动态图等图表，分别在电影类型、发行时间、导演、发行地区、评分及评价人数方面加以分析理解，从而得出数据之间的相关性、国内人群喜爱的电影类型等相关结论。

毕业设计基于Python的豆瓣网站数据爬取与可视化的设计与实现项目源码。通过python爬去豆瓣网的数据，用大数据基础对数据进行清洗，然后对清洗的数据可视化，更直观的展示出来。毕业设计基于Python的豆瓣网站数据爬取与可视化的设计与实现项目源码。通过python爬去豆瓣网的数据，用大数据基础对数据进行清洗，然后对清洗的数据可视化，更直观的展示出来。毕业设计基于Python的豆瓣网站数据爬取与可视化的设计与实现项目源码。通过python爬去豆瓣网的数据，用大数据基础对数据进行清洗，然后对清洗的数据可视化，更直观的展示出来。毕业设计基于Python的豆瓣网站数据爬取与可视化的设计与实现项目源码。通过python爬去豆瓣网的数据，用大数据基础对数据进行清洗，然后对清洗的数据可视化，更直观的展示出来。毕业设计基于Python的豆瓣网站数据爬取与可视化的设计与实现项目源码。通过python爬去豆瓣网的数据，用大数据基础对数据进行清洗，然后对清洗的数据可视化，更直观的展示出来。

该资源为综合项目实战_Python数据分析：豆瓣电影分析系统的一个完整项目 ——基于爬虫、Panads、MatplotLib、PyEcharts。 1）资源涵盖了python爬虫，爬虫抓取的内容为豆瓣top250网页数据，使用的库位urlrequest以及BeautifulSoup，以及在爬虫过程中使用了代理池的方式进行。(py文件) 2）资源涵盖了数据清洗，数据查重、数据分析，含电影排名分析，上榜次数统计分析，可视化数据分析maplotLib版，以及电影电影标签热度词云统计-可视化分析，以及可视化数据分析（PyEcharts版）（整理于ipynb文件） 该资源为数据分析师的一个完整进阶项目，包含从数据采集（数据爬虫），数据清洗，数据分析，数据的可视化展示以及数据结论等。适合想学习完整项目以及进阶数据分析师的同学们学习。

今天带来的是仿豆瓣小清新wordpress图片主题，在主题后台可设置广告代码，统计代码等；人性化的主题设置后台有个选项，供是否显示首页幻灯片，而幻灯片需特色图和置顶同时使用方可显示，幻灯的图大小为300px*200px；文章缩略图200px*160px，cms第一栏的缩略图尺寸200px*160px，第二栏195px*195px, 第三栏275px*350px，第四栏80px*80px，第五栏155px*100px，边栏125px*110px，90px*60px。如果还是不会可以等落作者博客，详细看看使用说明，或者给作者博客留言提问也是可以的。 wordpress图片主题还有一个地方要注意，自定义栏目thumbnail1则对应第二栏195px*195px，第四栏80px*80px 这些尺寸，通常选用195px*195px的图；自定义栏目thumbnail2则对应第三栏的第三栏275px*350px的图；这款主题十分适合做小心门户站点，图片，摄影等。多关注作者博客，更新还是很快的。 演示地址：http://www.wllive.com

对于电影《白蛇传·情》的豆瓣短评数据，进行分词、词频统计，并绘制好评与中差评的韦恩词云图，可以清楚地分析好评与中差评间的异同。文件包括：词云图背景、.ipynb代码、豆瓣短评csv文件、结果文件。

今天小编就为大家分享一篇关于使用Python抓取豆瓣影评数据的方法，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧

python数据挖掘电影评分分析-豆瓣电影数据与票房数据分析.pdf

TJU数据库实践，豆瓣读书数据库反向设计。含括数据库、前端开发等内容。内含实践报告、SQL语句、PPT汇报。

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

DoubanBookSpider 抓取豆瓣的书籍信息并持久化到mysql数据库 这个爬虫的思路主要受@lanbing510 的启发，不同的是实现方面我自己用了requests库,持久化用了mysql，另外添加了日志模块logging。在应对豆瓣反爬虫方面，由于不想买收费代理，而我自己又是ADSL拨号上网，所以一旦检测到豆瓣返回403，就主动断开路由连接，重连获取新的ip。 以下介绍一下思路和实现。 一、爬虫思路及架构 通过观察豆瓣网书籍的具体页面，我们可以发现，具体书籍网址的组成形式为： 其中bookid为具体的数字。第一种思路是设定一个比较大的数字，然后从1到这个数字的范围之内去遍历所有数字对应的网址，但是我们可以发现，这些书的id往往非常大，基本都是百万级别的数字，一个个去撞库非常不现实。 其实每本书都有很多标签，每个标签都汇集了同一类的所有书，要是可以获取到所有标签，然后根据这些标签