微信小程序－doubanMovieTop250（豆瓣电影top250） 说明： 实现豆瓣电影前250位展示； 实现电影搜索功能。 数据接口: https://api.douban.com/v2/movie/top250 https://api.douban.com/v2/movie/search?q={text} 目录结构： icon_png — 存放导航栏图片文件 pages — 存放项目页面文件 开发环境： 微信web开发者工具 v0.11.112301 免责声明：本站所有文章和图片均来自用户分享和网络收集，文章和图片版权归原作

使用python爬取豆瓣排行前250数据，并将数据存入数据库中，并使用词云、列表和统计图的形式进行数据分析可视化，使用flask框架进行相关web界面展示。本资源适合新手小白和在校学生，可根据具体需求更改，使用前请务必查看说明文档 #资源达人分享计划#

Douban_Top250爬虫结果搭建的网站，爬虫代码：https://blog.csdn.net/m0_46299185/article/details/119149827?spm=1001.2014.3001.5501

爬虫豆瓣top250,Scrpay框架源文件

豆瓣top250爬虫+可视化

Scrapy 爬虫 + 数据清理 + 数据分析 + 构建情感分析模型 一、爬取豆瓣Top250的短评数据 movie_item movie_comment movie_people 二、数据清理与特征工程+统计分析 movie_item 总评分最高的前10部电影 最受欢迎的电影类别排名 最受欢迎的电影出品国家排名 最受欢迎的电影导演排名 最受欢迎的电影演员排名 最受欢迎的电影语言排名 根据电影时长的电影排名 根据电影投票数的电影排名 根据电影评价数的电影排名 根据电影提问数的电影排名 根据电影发布时间的规律 1~5星级投票的百分比 电影简介的情感分析 movie_comment 就肖申克的救赎这个电影而言 短评词云 用朴素贝叶斯完成中文文本分类器 用svc完成中文文本分类器 用facebook-fasttext有监督完成中文文本分类 用facebook-fasttext无监督学习 用cnn做中文文本分类 用rnn做中文文本分类 用gru来完成中文文本分类 全部影片的短评数据分析 movie_people 短评人常居地按照国家分布 中国短评人常居地按照省份分布 每个短评人的被关注数与好友数 中国短评人的被关注数和好友数的人均地域分布 根据点评人个人简介构建中文文本分类模型 三、movie_item + movie_comment + movie_people 三个数据集间的协同分析 通过短评来预测被评价电影是什么类型 小结

Python爬取豆瓣top250电影数据，并导入MySQL，写入excel 具体数据：电影链接、电影名称、电影评分、评分人数、电影概括 import pymysql import xlwt from bs4 import BeautifulSoup from urllib import request import re baseurl = 'https://movie.douban.com/top250?start='\nheaders = {\n 'User-Agent': 'XXXXX', 'Referer': 'https://movie.douban.com/top250?

5分钟使用Python爬取豆瓣TOP250电影榜

数据分析与挖掘案例之使用python抓取豆瓣top250电影数据进行分析-附件资源

python爬虫项目初学，豆瓣top250电影小说数据分析 pyhton3+urllib+flask+echars+worldcloud+sqlite3