利用Python3爬虫获得豆瓣影评TOP250,并将结果写入到EXCEL中
2021-12-08 09:43:00 12KB Python3
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文章目录 一、多线程爬取电影封面保存到本地 二、爬取电影的基本信息保存到Excel 查看各页面的url: 第一页:https://movie.douban.com/top250?start=0&filter= 第二页:https://movie.douban.com/top250?start=25&filter= 第三页:https://movie.douban.com/top250?start=50&filter= 第十页:https://movie.douban.com/top250?start=225&filter= 分析可得页面url的规律: url_list = [“https://
2021-12-06 16:16:51 290KB op p2 豆瓣
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基于Lucene的电影搜索引擎 内容介绍 本文研究的主要内容是:面向电影搜索引擎的功能设计和技术实现。搜索引擎功能设计主要包括,信息资源的集成,查询扩展模块,Lucene检索模块,结果可视化。 信息资源的集成主要使用网络爬虫技术,利用java语言的regex包和selenium插件实现模拟登录以获取新浪微博,豆瓣电影,百度百科,相关新闻等不同数据源数据,以文档形式存储。查询扩展模块通过IKAnalayzer实现输入文本的分词和关键词的提取,为检索做准备。Lucene检索主要包括建立索引和对结果文档的排序。搜索结果可视化通过spring MVC框架搭建完整的系统实现。 技术实现主要包括:基于Lucene的全文检索技术,spring MVC框架,java爬虫技术,Python爬虫技术,html+css+JavaScript网页设计等。 实现流程详解 文本预处理 由于数据基本上都是中文的,Luc
2021-11-30 12:13:36 90.89MB Java
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你想要的,这里都有。
2021-11-28 21:05:27 3.38MB python 爬虫 南京航空航天大学 豆瓣电影
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微信小程序-豆瓣电影-测试案例 1、app.js 封装请求方式函数 fetchApi 2、app.json 配置文件(配置页面样式、多少页面、菜单按钮) 3、app.wxss 全局样式文件(定义页面的全局样式) 4、效果图 5、填入appid后保错说明 注意: 小程序请求的接口域名必须是在微信小程序管理平台绑定的域名, 你不能直接请求第三方接口,只能通过你绑定的域名去请求第三方接口给到小程序, 否则会报错! 项目地址: http://phpxiong.cn/article/show/41 参考项目: 豆瓣电影 官方文档: 官方文档 说明:代码中已有大量的注释!
2021-11-26 22:02:07 486KB 微信小程序
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豆瓣电影EXCEL列表
2021-11-19 19:47:33 6.01MB 豆瓣电影
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豆瓣电影实时版本,仅供学习参考不要用于商业用途
2021-11-19 19:45:39 157KB 豆瓣电影
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本文是作者在通过B站跟着李巍老师学习以后所写,记一次学习笔记,自己为了方便自己以后回顾模仿 。 本文是最终爬取排行榜,相关知识储备在我的微信公共号(名称:PromisingQ)已发,后续还会不定期更新: bd = re.sub(‘/’,” “,bd) #去掉/ data.append(bd.strip()) #去掉前后的空格 datalist.append(data) #把处
2021-11-17 16:32:43 616KB op p2 python
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Flutter Movies 一款基于豆瓣电影 Api 使用 Flutter 开发的移动端应用。 Flutter: Channel stable, 1.22.6 Dart: 2.10.5 运行环境:iOS 12.0 或以上(暂未适配 Android) 版本 版本 说明 2.6.0 界面重构优化搜索 2.1.0 支持搜索支持图片、视频下载支持视频全屏播放 2.0.0 界面重构、优化接口更新 1.1.0 默认语言改为简体中文支持分享功能支持分享功能修复视频播放Bug简化侧边栏 1.0.0 - 预览 主页 详情 依赖库 cached_network_image dio provider package_info webview_flutter fluro pull_to_refresh shared_preferences photo_view video_player chewie share
2021-11-16 10:28:22 40.61MB android ios movies flutter
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豆瓣电影分析_Python数据分析课设(详细实现+注释)
2021-11-13 21:02:48 2.88MB python 数据分析