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基于Spark的电影推荐系统，python爬取数据并采用Django搭建系统（源码）内附详细说明文档，期末作业，毕业设计都可用。 系统架构的实现 系统的架构分为数据获取层，数据处理层，数据存储层，业务层，展示层。展示层包括了Web的前后台两部分，前台是为了用户来查看电影数据和推荐系统向用户展示推荐数据页面，后台是管理员管理用户和电影数据的页面。业务层是对前后台业务功能进行实现的代码逻辑层。 数据计算层是用来对数据做统计分析，和运行推荐算法的。通过对数据存储层里的基础数据和用户行为数据做计算推荐，得到的结果重新存入数据存储层中。 数据获取层用以获取本推荐系统所需要的大量基础数据，并进行数据预处理，使之规整以后便存入数据存储层中。

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首先我们来爬取 http://html-color-codes.info/color-names/ 的一些数据。 按 F12 或 ctrl+u 审查元素，结果如下: 结构很清晰简单，我们就是要爬 tr 标签里面的 style 和 tr 下几个并列的 td 标签，下面是爬取的代码: #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import requests from bs4 import BeautifulSoup import MySQLdb print('连接到mysql服务器...') db = MySQLdb.connect("localhost","

爬取天气，进行数据分析，数据可视化

这次主要是爬了京东上一双鞋的相关评论：将数据保存到excel中并可视化展示相应的信息 主要的python代码如下： 文件1 #将excel中的数据进行读取分析 import openpyxl import matplotlib.pyplot as pit #数据统计用的 wk=openpyxl.load_workbook('销售数据.xlsx') sheet=wk.active #获取活动表 #获取最大行数和最大列数 rows=sheet.max_row cols=sheet.max_column lst=[] #用于存储鞋子码数 for i in range (2,rows+1): s

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推荐用Jupyter 不需要导包 爬取二手车之家的部分数据 # 爬取二手车网站的数据 from bs4 import BeautifulSoup # 用于网络请求的库 import urllib.request import csv #指定编码 import codecs # 目标网址 url = 'http://www.che168.com/china/a0_0msdgscncgpi1lto8cspexx0/#pvareaid=106289' # 发送请求 f=urllib.request.urlopen(url) resp=f.read() # print(resp) # 203 # 网

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