豆瓣电影相关数据集！！！本数据集采集于豆瓣电影，电影与演员数据收集于2019年8月上旬，影评数据(用户、评分、评论)收集于2019年9月初，共945万数据，其中包含14万部电影，7万演员，63万用户，416万条电影评分，442万条影评，是当前国内互联网公开的电影数据集中最全的一份 数据集共有5个文件: movies.csv、person.csv、users.csv、comments.csv、ratings.csv 豆瓣电影数据集作为中国电影爱好者的聚集地，为广大用户提供了丰富的电影资料、用户评论、评分等信息，对于研究电影市场、用户偏好、影评文化和电影产业等方面具有重要价值。本数据集精选于豆瓣电影，特别集中在2019年8月上旬的电影与演员信息和2019年9月初的用户评分与评论，总计包含了多达945万条数据。 在该数据集中，电影信息的详细程度之高，覆盖面之广，囊括了14万部电影，这意味着几乎所有在豆瓣电影网站上有记录的电影都包括在内。对于电影行业研究者而言，这是一个无价的资源，可用于分析电影的流行趋势、导演作品分析、类型电影分布等。此外，数据集中还有7万名演员的信息，这不仅对影迷了解演员作品有帮助，也为研究演员的事业轨迹和表演特点提供了数据支持。 而针对影评方面，本数据集收录了416万条电影评分和442万条影评，其数量之庞大，使得研究者能够通过对这些数据的深入分析，了解用户的评分偏好，挖掘电影与观众之间的互动模式，甚至能够对特定电影或导演的粉丝群体进行画像分析。这不仅有助于电影的市场营销策略制定，也能够为电影的学术研究提供丰富的实证材料。 数据集的结构设计为5个部分，分别对应不同的信息模块： 1. movies.csv：包含了电影的基本信息，如电影名称、导演、上映年份、类型、时长等。这一部分的数据对于分析电影的基本属性和市场表现至关重要。 2. person.csv：收录了演员和导演等电影工作者的详细信息，包括其参与的电影作品、个人简介等。这部分资料对研究个人在电影产业中的影响和作用提供了丰富的信息源。 3. users.csv：包含了用户的基本信息，尽管为了保护隐私，用户的具体身份信息可能被隐去，但用户的行为数据，如关注电影、参与讨论等，依然能够反映一定的用户行为特征。 4. comments.csv：包含了用户的影评内容，这些评论可以按照时间顺序、电影、用户等级等多种维度进行分析。通过文本分析方法，可以提取出用户的观点、情感倾向等，具有很高的研究价值。 5. ratings.csv：记录了用户的评分信息，包括评分的具体数值和评分的用户。这些数据可用于分析用户对电影的评价标准，对电影的受欢迎程度和口碑传播有较为直观的体现。 整体而言，这份数据集不仅数量庞大，而且内容丰富，覆盖了电影、演员、用户和影评等多方面的信息，为电影数据分析提供了宝贵的资料库。通过对这些数据进行分析，研究人员和行业从业者可以洞察电影市场的多样性和复杂性，为电影产业的发展提供数据支持和决策依据。

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纯手写豆瓣电影爬虫。没用BeautifulSoup，用的纯字符串搜索。

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微信小程序版豆瓣电影 概述 微信小程序版豆瓣电影（非官方出品） 数据来源：豆瓣电影API 开发工具：微信开发者工具 0.14.140900 功能 电影榜单列表 电影搜索 电影条目信息 影人条目信息 预览 其他 声明：非豆瓣官方出品，引用请注明出处 License MIT

爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。 解析内容： 爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。 数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为，如设置User-Agent。 反爬虫应对： 由于爬虫的存在，一些网站采取了反爬虫措施，如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而，使用爬虫需要遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对被访问网站的服务器负责。

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苹果cmsv10一键获取豆瓣资料插件，临时使用，昨天登录网站后台看到官方提供的豆瓣获取资料api接口GG了，在此放出来一个提供给大家使用。 插件安装方法： 按照application/admin/view/vod/目录，找到这个文件info.html 首先备份程序自带的info.html 文件， 然后在上传最新的这个即可 然后登录网站后台测试即可~！

这是一个可以生成 twitter.com，weibo.com，zhihu.com，douban.com，jianshu.com和其他网站的屏幕截图的网站，但是该网站的目的是告诉（不懂编程的人）普通的人们：不要相信那些容易在网上看到的“截图”！ 网站本身的存在，告诉（浏览本网站的用户）人们一件事：所有网站的页面截图都可以非常容易地伪造，且足以乱真！ 那么这个人以后看到其他任何截图时，他会想到本网站的存在，然后就会下意识地怀疑截图的真实性了！

一、题目 从网络上下载一组数据（自行获取），选择一种可视化工具（Excel、Tableau、Matlab，Echarts等），设计一种可视化方案实现该数据的可视化，并做适当的数据分析（或挖掘）。 二、数据来源 ①、TMDB 5000 Movie Dataset：该数据来源于kaggle上的TMDB 5000 Movie Dataset数据集，收录了美国地区1916-2017年近5000部电影的数据，包含预算、导演、票房，电影评分等信息。 下载地址：https://www.kaggle.com/tmdb/tmdb-movie-metadata ②、豆瓣电影数据：该数据是我自己整理的，收录了豆瓣电影1922-2022年近550部电影的数据，包含评分人数、电影评分、票房，产地等信息。 三、说明 资源包含数据可视化技术大作业报告，相关的电影数据集：TMDB 5000 Movie Dataset和豆瓣电影数据。使用的可视化工具是：Tableau。