从豆瓣批量获取看过电影的用户列表，并应用kNN算法预测用户性别
首先从豆瓣电影的“看过这部电影 的豆瓣成员”页面上来获取较为活跃的豆瓣电影用户。
获取数据
链接分析
这是看过"模仿游戏"的豆瓣成员的网页链接：http://movie.douban.com/subject/10463953/collections。
一页上显示了20名看过这部电影的豆瓣用户。当点击下一页时，当前连接变为：http://movie.douban.com/subject/10463953/collections?start=20。
由此可知，当请求下一页内容时，实际上就是将"start"后的索引增加20。
因此，我们可以设定base_url='http://movie.douban.com/subject/10463953/collections?start=',i=range(0,200,20),在循环中url=base_url+str(i)。
之所以要把i的最大值设为180，是因为后来经过测试，豆瓣只给出看过一部电影的最近200个用户。
读取网页
在访问时我设置了一个HTTP代理，并且为了防止访问频率过快而被豆瓣封ip，每读取一个网页后都会调用time.sleep(5)等待5秒。 在程序运行的时候干别的事情好了。
网页解析
本次使用BeautifulSoup库解析html。
每一个用户信息在html中是这样的：
七月 (银川)
2015-08-23
首先用读取到的html初始化soup=BeautifulSoup(html)。本次需要的信息仅仅是用户id和用户的电影主页，因此真正有用的信息在这段代码中：
因此在Python代码中通过td_tags=soup.findAll('td',width='80',valign='top')找到所有的块。
td=td_tags[0],a=td.a就可以得到
通过link=a.get('href')可以得到href属性，也就用户的电影主页链接。然后通过字符串查找也就可以得到用户ID了。
2021-08-08 17:09:29
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