BoxOfficeMojo 一个简单的python模块,用于从电影信息 该模块用于提取域中任何电影的信息。 它获取的信息包括财务信息(国内总收入、国外总收入、预算)、演员、导演、作曲家、运行时间、评分等。它还可以用来获取电影每周的票房表现。 并非所有信息都出现在网站上,因此它可以获取任何可用信息。 随意对代码或功能提出建议,因为他们将不胜感激。 欢迎投稿。 例子 import boxofficemojoAPI as bom box_office_mojo = bom . BoxOfficeMojo () box_office_mojo . crawl_for_urls () movie = box_office_mojo . get_movie_summary ( "titanic" ) movie . clean_data () print movie . to_json () w
2024-06-11 10:25:22 8KB Python
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基于Python的电影信息爬取与数据可视化分析.pdf
2023-02-18 18:01:49 2.05MB
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11-2 电影信息提取.py
2022-12-14 20:47:02 637B
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使用python的scrapy爬虫框架,对豆瓣电影top250的电影信息进行爬取并保存到mysql数据库中,并获取每部电影的url,继续爬取电影的详细信息,如导演、演员、电影简介、评论等信息。
2022-10-26 23:34:36 20KB 豆瓣电影 电影信息 scrapy python爬虫
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前些时候老师布置了一个小作业,让爬取豆瓣top250电影的相关信息,把每一部电影的信息以txt文本保存,并下载电影海报图片,一部电影创建一个文件夹。 代码编写分为如下几步 1.创建文件夹(我是在D盘先创建了一个文件夹) print(开始创建文件夹……) for r in range(250): v_foleder=D://豆瓣top250 Vname_list=os.listdir(v_foleder) # 指定路径创建新文件夹 file_path='D://\u8c46\u74e3top250'+//+str(r+1) r=r+1 if not os.
2022-10-08 20:15:33 129KB info op p2
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主要介绍了Python爬虫实现的根据分类爬取豆瓣电影信息功能,结合完整实例形式分析了Python针对电影信息分类抓取的相关实现技巧,需要的朋友可以参考下
2022-05-20 18:50:18 102KB Python 爬虫 根据分类 爬取
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参考资料 1. 《需求规格说明书(G856T-88国家标准)》 2. 《软件工程课程设计指导V2》 3. 《C语言教程-菜鸟教程》:https://www.runoob.com/cprogramming/c-tutorial.html 编写目的 本需求说明书是为电影信息管理系统所写。本系统是一款电影信息查询及相关内容推荐系统,为广大热爱电影的用户提供更加简洁的电影信息资源呈现和高效的电影推荐系统。本需求说明书旨在使需求者明确系统的要求和细节,给开发人员了解需求实现的难度和困难,最终给审核员与管理者讨论和审核,达到沟通效果。 1.2背景 1.2.1 项目概况 本文旨在说明电影管理系统各子模块的功能需求和非功能需求,重点描述了电影管理系统各子系统的设计需求,将作为对该系统在概要设计阶段的设计输入。
2022-05-01 18:05:00 260KB 软件工程 文档资料
参考文献: [1] 《软件工程》,钱乐秋,第三版,第63页。 [2] 概要设计说明书(GB8567——88国家标准) 编写目的 此概要设计说明书,就是根据需求分析阶段产生的电影管理系统的需求规格,拟定相应的系统说明书,建立管理系统的总体结构。此份文档将确定系统中每个程序是由哪些模块组成,及各个模块的功能;确定模块相互间的关系;设计全局数据库和数据结构;制定测试计划;审核和复审。 目旨在推动软件工程的规范化,使设计人员遵循统一的概要设计书写规范,节省制作文档的时间,降低系统实现的风险,做到系统设计资料的规范性与全面性,以利于系统的实现、测试、维护、版本升级等。 由前面的需求分析,得出了系统的基本需求,和基本的数据流图,要实现整个系统,需要对用户的需求进行设计,概要设计主要是利用比较抽象的语言对整个需求进行概括,确定对系统的物理配置,确定整个系统的处理流程和系统的数据结构,接口设计,实现对系统的初步设计。
2022-04-30 22:03:55 448KB 软件工程 文档资料
使用正则表达式和requests,抓取猫眼 TOP100 的电影信息
2022-04-30 18:06:32 2.41MB Python开发-Web爬虫
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适合研究推荐系统和推荐算法的相关人员
2022-01-16 14:15:43 120.02MB 推荐算法 推荐系统 机器学习
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