Python项目案例开发从入门到实战源代码第20章 词云实战——爬取豆瓣影评生成词云

本在线影评系统利用jsp动态网页技术和MySql数据库，以B/S模式开发，实现电影的动态发布和管理。前台为用户提供了电影搜索、分类和评论等功能；管理用户可以通过Web浏览器登陆后台实现电影的删除，添加。

使用python语言实现的豆瓣电影数据搜索下载程序，包含数据文件和源代码

IMDB影评数据集,Dataset之IMDB影评数据集：IMDB影评数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略

豆瓣电影数据集12万+用户影评40万+爬虫程序(两个csv，一个db数据库) 最近在学习爬虫，辛辛苦苦爬了几天，分享给大家。。可以用来做推荐系统 觉得好的朋友帮忙评论下打个5星~ 可以看下这篇文章 https://blog.csdn.net/qq_37717661/article/details/81458779

使用python爬取猫眼影评并进行可视化处理分析，具体分析可见https://blog.csdn.net/qq_32392597/article/details/96891236

毕业设计论文

常用数据集IMDB影评倾向分类数据集。本数据库含有来自IMDB的25,000条影评，被标记为正面/负面两种评价。影评已被预处理为词下标构成的序列。

爬取豆瓣电视剧天盛长歌影评，并去掉其中的停止词，生成词云，

（1）打开豆瓣一部电影评论区，根据html结构捕获三个信息： 一，每账号的评分等级为5星、4星、3星、2星、1星； 二，每个账号的评论留言； 三，跳转到下个评论页面的http链接 （2）获取所有的信息后对信息进行处理： 一，计算出每个星级的总数和一共多少账户进行了评级 二、将所有的评论内容放在一起，处理评论中的空格和其他不规范形式 （3）用matplotlib绘制评分等级占比的饼图，用jieba进行分词处理，用wordcloud生成词云图 同个修改url=https://movie.douban.com/subject/26430636/comments?start=0&limit=20&sort=new_score&status=P&percent;_type= 之中“26430636”为电影的代表，将其换做其他的编号就可以读取和生成其他电影的matplotlib和wordcloud制作评分图和词云图