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这个是完整源码 python实现 Flask，vue 【python毕业设计】基于Python的深度学习豆瓣电影数据可视化+情感分析推荐系统（Flask+Vue+LSTM+scrapy爬虫）源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本项目旨在基于深度学习LSTM（Long Short-Term Memory）模型，基于python编程语言，Vue框架进行前后端分离，结合机器学习双推荐算法、scrapy爬虫技术、PaddleNLP情感分析以及可视化技术，构建一个综合的电影数据爬虫可视化+NLP情感分析推荐系统。通过该系统，用户可以获取电影数据、进行情感分析，并获得个性化的电影推荐，从而提升用户体验和满足用户需求。 首先，项目将利用scrapy爬虫框架从多个电影网站上爬取丰富的电影数据，包括电影名称、类型、演员信息、剧情简介等。这些数据将被存储并用于后续的分析和推荐。接着，使用PaddleNLP情感分析技术对用户评论和评分数据进行情感倾向性分析，帮助用户更全面地了解电影的受欢迎程度和评价。 在推荐系统方面，项目将结合深度学习LSTM模型和机器学习双推荐算法，实现个性化的电影推荐。 LSTM模型将用于捕捉用户的浏览和评分行为序列，从而预测用户的兴趣和喜好；双推荐算法则综合考虑用户的历史行为和电影内容特征，为用户提供更精准的推荐结果。此外，项目还将注重可视化展示，通过图表、图形等形式展示电影数据的统计信息和情感分析结果，让用户直观地了解电影市场趋势和用户情感倾向。同时，用户也可以通过可视化界面进行电影搜索、查看详情、评论互动等操作，提升用户交互体验。 综上所述，本项目将集成多种技术手段，构建一个功能强大的电影数据爬虫可视化+NLP情感分析推荐系统，为用户提供全方位的电影信息服务和个性化推荐体验。通过深度学习、机器学习和数据挖掘等技术的应用，该系统有望成为电影爱好者和观众们

Scrapy是一个强大的Python爬虫框架，专为网络数据抓取和数据分析设计。它提供了一整套工具和组件，使得开发者可以高效地构建和运行复杂的爬虫项目。在本项目中，"Scrapy+Python 抓取花瓣网不同主题的图片"，我们可以探讨以下几个关键知识点： 1. **Scrapy框架**：Scrapy由多个组件组成，包括Spider（爬虫）、Item（数据模型）、Item Pipeline（数据处理流水线）、Downloader Middleware（下载器中间件）和Spider Middleware（蜘蛛中间件）。这些组件协同工作，帮助开发者实现对网页的抓取、解析以及数据存储。 2. **Spider**：Spider是Scrapy的核心，负责定义如何从特定网站获取数据。在本项目中，可能编写了特定的Spider来遍历花瓣网的不同主题页面，提取图片链接。 3. **XPath和CSS选择器**：Scrapy使用XPath或CSS选择器来解析HTML或XML文档，定位到目标数据。在抓取花瓣网的图片时，开发人员会用它们来定位图片URL和其他相关信息。 4. **Request和Response**：Scrapy使用Request对象来发起HTTP请求，而Response对象则包含服务器返回的数据。通过定义回调函数，Scrapy可以在下载完页面后自动解析响应内容。 5. **Item和Item Pipeline**：Item是Scrapy中的自定义数据结构，用于定义要抓取的数据模式。Item Pipeline则负责对抓取的数据进行清洗、验证和存储，例如去除重复项、转换数据格式或保存到数据库。 6. **Downloader Middleware**：下载器中间件是处理请求和响应的钩子，可以用来实现如设置代理、处理验证码、重试失败请求等功能。在抓取花瓣网时，可能需要用到某些中间件来处理登录、反爬策略等问题。 7. **Spider Middleware**：蜘蛛中间件在Spider的输入和输出之间插入自定义逻辑，例如修改请求或处理爬取到的响应。 8. **爬虫伦理与合法合规**：在进行网络爬虫时，必须遵守网站的robots.txt文件规则，尊重网站的版权和用户隐私，确保抓取行为的合法性。本项目声明仅用于个人练习，不作商业用途，这是对知识产权和网络道德的尊重。 9. **图片下载**：Scrapy提供了下载文件的功能，可以配置下载图片并保存到本地。在花瓣网的例子中，抓取到的图片链接会被发送到下载器，然后保存到指定的本地路径。 10. **文件组织**：项目中提到的"huaban2"可能是Scrapy项目的文件夹结构，通常包括settings.py（配置文件）、items.py（定义Item）、pipelines.py（定义Pipeline）、spiders目录（包含具体Spider代码）等。 通过学习和实践Scrapy爬虫框架，开发者可以更有效地构建大规模的网络抓取系统，处理各种复杂的网站结构和数据需求。在实际应用中，还需要不断学习和适应不断变化的网络环境和反爬机制。

什么是Scrapy？ 　　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，非常出名，非常强悍。所谓的框架就是一个已经被集成了各种功能（高性能异步下载，队列，分布式，解析，持久化等）的具有很强通用性的项目模板。对于框架的学习，重点是要学习其框架的特性、各个功能的用法即可。 一、背景      在做爬虫项目的过程中遇到ip代理的问题，网上搜了一些，要么是用阿里云的ip代理，要么是搜一些网上现有的ip资源，然后配置在setting文件中。这两个方法都存在一些问题。 1、阿里云ip代理方法，网上大都是配置阿里云的ip代理的用户名、密码然后加密、解密。我按照上面的方面操作，发现阿里

Scrapy爬虫项目-爬取图片

基于scrapy编写的爬虫，能够爬取城市二手房的各种信息，比如房价、面积、所处位置等十分方便易用，并采用Beautifulsoup进行页面解析无视反爬机制

Python实现的基于Scrapy爬虫框架和Django框架的新闻采集和订阅系统 摘要 随着互联网的迅速发展，互联网大大提升了信息的产生和传播速度，网络上每天都会产生大量的内容，如何高效地从这些杂乱无章的内容中发现并采集所需的信息显得越来越重要。网络中的新闻内容也一样，新闻分布在不同的网站上，而且存在重复的内容，我们往往只关心其中的一部分新闻，网络中的新闻页面往往还充斥着大量许多与新闻不相关的信息，影响了我们的阅读效率和阅读体验，如何更加方便及时并高效地获取我们所关心的新闻内容，本系统能够帮我们做到这一点。本系统利用网络爬虫我们可以做到对网络上的新闻网站进行定时定向的分析和采集，然后把采集到的数据进行去重，分类等操作后存入数据库，最后提供个性化的新闻订阅服务。考虑了如何应对网站的反爬虫策略，避免被网站封锁爬虫。在具体实现上会使用Python配合scrapy等框架来编写爬虫，采用特定的内容抽取算法来提取目标数据，最后使用Django加上weui来提供新闻订阅后台和新闻内容展示页，使用微信向用户推送信息。用户可以通过本系统订阅指定关键字，当爬虫系统爬取到了含有指定关键字的内容时会把新闻推送

运用scrapy框架编写腾讯招聘信息,招聘位置,招聘地区,招聘链接,人数,等等信息,完整程序,直接运行即可完整打印招聘信息.

主要介绍了实践Python的爬虫框架Scrapy来抓取豆瓣电影TOP250的过程,文中的环境基于Windows操作系统,需要的朋友可以参考下