Advertisement

豆瓣爬虫简易用户版_评分评星_短评及词云（附教程）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目提供一个简便工具，用于从豆瓣获取电影、书籍等资源的评分信息、短评数据以及生成相关词云。附带详细使用教程帮助快速上手。 我自己编写了一个简易用户版工具，只需输入剧名即可获取相应的豆瓣信息，并附有详细的操作视频教程。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 豆瓣爬虫简易用户版_评分评星_短评及词云（附教程）
    优质
    本项目提供一个简便工具，用于从豆瓣获取电影、书籍等资源的评分信息、短评数据以及生成相关词云。附带详细使用教程帮助快速上手。 我自己编写了一个简易用户版工具，只需输入剧名即可获取相应的豆瓣信息，并附有详细的操作视频教程。
     
  • 使用Python抓取豆瓣用户对电影的评分与评论，制作评分饼图及评论词云图
    优质
    本项目利用Python技术从豆瓣网站收集特定电影用户的评分和评论数据，并通过可视化手段生成评分饼图和评论词云图。 （1）在豆瓣电影评论区打开一部电影的页面，并根据HTML结构获取以下三个方面的数据：一、每个用户对这部电影给出的具体星级评分；二、每位用户的评论内容；三、用于跳转到下一页评论的链接。（2）收集完所有信息后，进行如下处理步骤：一、统计各个星级评分的数量以及参与评价的所有账户总数。二、将所有的评论合并在一起，并清理其中的多余空格和不规范格式等元素。（3）利用matplotlib库来绘制不同评分等级的比例饼状图；使用jieba对评论内容进行分词，再通过wordcloud生成该电影评论的词汇云图。对于修改url=https://movie.douban.com/subject/26430636/comments?start=0&limit=20&sort=new_score&status=P的部分，其中“26430636”代表特定电影ID，将其替换为其他编号即可获取并生成不同电影的评分和词云图。
     
  • 豆瓣评分停用词表.txt
    优质
    这是一个包含常用停用词的文本文件，专门用于辅助豆瓣评分系统中评论分析和情感计算，帮助提升用户反馈处理效率。 根据提供的文件信息，“豆瓣分词stopwords.txt”与自然语言处理（NLP）中的分词步骤密切相关。以下是关于此文件的一些重要知识点： 1. 停用词定义：停用词是一组在文本分析中通常忽略的常用词汇，如汉语的基本词语“的”，“是”，“在”等，以及英语基本词如“and”， “the”， “at”。这些词汇对理解句子核心意义帮助不大。 2. 停用词的作用：去除停用词有助于降低数据维度和计算复杂度，在文本分类、主题模型及情感分析等任务中尤为重要。这能确保算法专注于有意义的词汇，提高准确率。 3. 停用词来源：构建停用列表通常基于语言习惯、语料库研究以及NLP实践中的经验积累。不同应用场景可能需要不同的停用词集合，因为某些在特定上下文中有特殊含义的词语，在通用场景下可能是无意义的词汇。 4. 维护更新：随着自然语言处理技术的进步和人们对语言使用的深入理解，停用词列表也需要定期进行修订和完善。 5. 分词与停用词处理：分词是将连续文本切分为单词或词汇单元的过程。其准确性直接影响到后续NLP任务的效果，在此过程中利用停用词表可以减少无意义的词语干扰，提高效率。 6. 语言差异挑战：不同语种在分词策略上存在显著区别。例如西方语言通常以空格为单位进行分割，而汉语则需依据上下文来确定词汇边界。因此对于停用词处理方式也会有所不同。 7. 过度使用风险：若对停用词的过滤过于严格或过度简化，则可能会导致有价值信息丢失，特别是在文学作品、诗歌等特殊文本中常见词语可能承载着情感或主题意义时更是如此。故在应用过程中需考虑上下文来决定是否排除这些词汇。 8. 应用实例：搜索引擎优化是利用停用词列表的一个典型例子，在此情景下搜索算法会忽略不重要的词汇，从而提高查询结果的相关性和质量。例如当用户输入“电影推荐”时系统可能会过滤掉诸如“的”， “和”等无意义词语以突出关键信息。 综上所述，“豆瓣分词stopwords.txt”文件中的停用词列表对提升自然语言处理系统的性能至关重要，并且在广泛的应用场景中表现出良好的适应性。
     
  • 使用Python爬虫抓取豆瓣电影及评论
    优质
    本项目利用Python编写爬虫程序，旨在从豆瓣网站获取热门电影信息及其相关评论数据，为数据分析与挖掘提供丰富资源。 在本项目中，我们将探讨如何使用Python爬虫技术来抓取豆瓣电影Top250列表中的电影信息以及相关的用户评论。这是一个典型的Web数据抓取实战项目，涉及到的主要知识点包括Python编程、网络请求、HTML解析、数据存储以及Scrapy框架的使用。 Python是这个项目的中心语言，它提供了丰富的库支持网络爬虫开发。`requests`库用于发送HTTP请求并获取网页的HTML源代码；而`BeautifulSoup`或`lxml`则被用来解析这些文档，并提取我们所需的电影名称、评分和评论内容等信息。 在项目文件中可以看到有如“热评.py”、“5页网页.py”的脚本，分别可能负责抓取热门用户评论以及多页面的电影数据。另一个关键组件是“豆瓣类.py”，它定义了一个处理豆瓣API请求的专用Python类，封装了获取电影详情和评论列表等接口的方法。这样的设计提高了代码可读性和复用性。 项目还包含将爬取的数据存储到数据库中的步骤，“写入sql.py”文件表明这一点。“sqlite3”库或“pymysql”，“psycopg2”等可以连接并操作SQL数据库，使数据插入相应的表格中以供后续分析和查询。设计的表可能包括电影信息如ID、名称、评分以及评论详情。 如果项目使用了Scrapy框架，则会在`spiders`目录下看到对应的爬虫脚本定义了具体的抓取规则与解析逻辑，并且会存在像“settings.py”、“items.py”这样的默认文件用于配置。整个项目的执行流程可能由一个入口点如“main.py”来调用各个模块，从豆瓣网站获取电影Top250列表；接着遍历每部电影并提取其详情及评论信息；然后将数据存储在Excel中或者直接写入数据库。 Scrapy框架会自动管理爬取过程中的重试、错误处理等操作以提高程序的健壮性。总的来说，这个项目展示了Python网络爬虫的基本流程：包括网页请求发送、HTML解析以及数据处理和存储，并且涵盖了使用Scrapy进行大规模项目的开发方法。通过此实例的学习与实践，可以深入了解如何在实际场景中利用Python来抓取并分析娱乐领域所需的数据信息。
     
  • 豆瓣电影评论数据集（12万+用户，40万+评论）及推荐系统爬虫程序
    优质
    本项目包含一个庞大的豆瓣电影评论数据库，涉及超过12万名用户的40多万条评论。此外还提供了一个用于收集和分析这些评论的推荐系统爬虫程序。该数据集为研究用户行为、情感分析以及个性化推荐算法提供了宝贵资源。 最近在学习爬虫技术，经过几天的努力，我成功地从豆瓣电影数据集中抓取了12万+用户及40万+影评的数据，并将其整理为两个csv文件和一个db数据库。这个数据集非常适合用于构建推荐系统。 如果觉得这些资源对你有帮助，请考虑给我评论并打个五星好评哦！
     
  • 豆瓣电影评论数据集（含12万用户40万条影评）爬虫程序.zip
    优质
    本资源包含一个用于收集豆瓣电影评论数据的Python爬虫程序，可获取12万用户超过40万条评论的数据集。适合进行数据分析和机器学习研究使用。 使用Python语言实现的豆瓣电影数据搜索下载程序，包含数据文件和源代码。
     
  • 使用Python抓取豆瓣短评
    优质
    本教程将指导读者利用Python编写代码来自动收集和分析豆瓣电影的用户短评数据，适合对网络爬虫与数据分析感兴趣的编程爱好者。 我用Python爬取了豆瓣上33部关于病毒、疾病题材电影的短评，并尝试进行了词频统计、可视化以及生成词云。
     
  • 使用Python爬虫抓取豆瓣电影的评论
    优质
    本项目利用Python编写爬虫程序，自动化地从豆瓣电影网站收集用户对特定影片的评论数据。通过该工具可以高效获取大量网络文本资源以进行后续的数据分析或情感倾向研究。 当涉及爬取网站数据时，请确保你理解并遵守网站的使用政策和法规。爬虫应以负责任的方式使用，避免过度频繁地请求数据，以免对网站造成不必要的负担。此程序展示了如何通过技术手段获取信息，并允许用户收集关于特定主题的观点与评价。具体步骤如下：选择感兴趣的ID；然后利用requests库发起HTTP请求来获取页面内容。
     
  • Python爬虫项目：抓取豆瓣电影评论
    优质
    本项目利用Python编写爬虫程序，专注于抓取和分析豆瓣电影评论数据，旨在探索用户对电影的不同看法及评价趋势。 数据描述：本项目的数据来源于豆瓣最受欢迎的影评。获取方式是将这些评论的相关信息（包括评论链接、电影名、电影详细地址、评论标题以及评论正文）保存到Excel表格中，同时生成词云。 1. 数据获取步骤： - 第一步：通过调用一个函数来获取并保存HTML页面的信息，并使用html.parser解析器查找符合要求的字符串。接着对每一部电影的相关信息进行进一步处理（利用BeautifulSoup4库），并将这些数据添加到datalist中。 - 第二步：创建一个新的Excel工作簿，建立相应的列名后将“评论链接”、“电影名”、“电影详情地址”、“评论标题”和“评论正文”的内容写入表格，并保存文件。 - 第三步：生成词云。首先对文本进行分词处理，然后使用matplotlib库展示图片并将其保存到指定的文件中。 - 第四步：打开或创建数据库文件，执行SQL语句来插入数据，提交操作后关闭连接以完成表结构和数据的构建工作。 - 第五步：将获取的数据同时存储在Excel表格和数据库里。
     
  • Python爬虫项目：抓取豆瓣电影评论
    优质
    本项目利用Python编写爬虫程序，专注于抓取豆瓣电影页面上的用户评论数据。通过对这些评论进行分析和处理，可以为相关研究提供有价值的信息资源。 数据描述：该工作涉及豆瓣最受欢迎的影评的数据处理与分析。获取这些评论后，将相关信息（包括评论链接、电影名、电影详细地址、评论标题以及评论正文）录入到Excel表格中，并生成词云。 1. 数据获取步骤： 第一步：调用一个函数来获取并保存HTML页面信息，使用html.parser解析器查找符合要求的字符串。然后对每部电影的HTML代码进行bs4解析，将相关的信息添加至datalist。 第二步：创建workbook对象、创建工作表，并建立列名；随后写入“评论链接”、“电影名”、“电影详情地址”、“评论标题”和“评论正文”，最后保存数据。 第三步：生成词云。首先对文本进行分词处理，然后使用plt库展示图片并将其保存到文件中。 第四步：打开或创建数据库文件、执行SQL语句、提交操作至数据库，并关闭连接以完成表的建立工作。 第五步：将获取的数据录入xls表格并存入数据库中。