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整理后的豆瓣电影爬虫数据

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这段资料包含了从豆瓣电影收集并经过整理优化的数据集合，便于用户进行分析和研究。 豆瓣电影数据经过详细的整理后，可以将Excel文件直接导入到SQL Server中，亲测可用。

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  • 整理后的豆瓣电影爬虫数据
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    这段资料包含了从豆瓣电影收集并经过整理优化的数据集合，便于用户进行分析和研究。 豆瓣电影数据经过详细的整理后，可以将Excel文件直接导入到SQL Server中，亲测可用。
     
  • 豆瓣TOP250电影爬虫
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    本项目为一款用于抓取豆瓣TOP250电影信息的爬虫工具，涵盖影片名称、评分、评论等数据，便于用户分析和研究。 纯手写的豆瓣电影爬虫。没有使用BeautifulSoup，而是采用了纯字符串搜索的方法。
     
  • 豆瓣Top250电影爬虫
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    豆瓣Top250电影爬虫是一款用于自动收集和分析豆瓣网站上最受欢迎的250部影片信息的小工具，帮助用户快速获取电影评分、短评等数据。 本段落介绍如何爬取豆瓣电影Top250的部分信息，并概述了爬虫的主要步骤及流程。
     
  • 豆瓣电影爬虫:douban-movie
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    豆瓣电影爬虫Douban-Movie是一款自动化工具，用于从豆瓣网站收集和整理电影数据。它帮助用户高效获取影片信息、评论等资源，适用于数据分析或个人收藏使用。 豆瓣电影爬虫 豆瓣电影数据库是目前高质量电影信息的聚集地。对于视频聚合应用、数据挖掘等场景来说，它仍然是一个很好的选择来源。如果你只需要小规模的数据集，请使用八爪鱼或者火车头之类的抓取工具。 本着不重复造轮子的原则，我调研了GitHub上关于豆瓣电影信息的相关爬虫程序，并找到了一个star较多（唯一超过50星）的项目。该项目存在一些问题：没有实现模拟登录功能，因此被豆瓣反爬机制阻止；所使用的相关库在Windows下安装困难且缺乏详细文档；可定制性较差，不支持选定抓取字段；抓取效率较低，无法后台运行。 本段落基于以上问题重新设计了豆瓣电影的爬虫程序，并介绍了两种遍历思路：根据ID进行遍历和根据关键词种子进行搜索结果的遍历。其中，根据ID进行遍历时，豆瓣电影信息URL格式为。由于豆瓣成立于2005年，在此之前的数据可能存在缺失或不完整的情况。 对于如何改进这些问题以及新的爬虫程序的设计细节，本段落将会有更详细的介绍与探讨。
     
  • Python爬虫分析豆瓣电影TOP250数据
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    本项目利用Python编写爬虫程序，自动抓取并分析了豆瓣电影Top250的数据，通过统计与可视化呈现观众对各影片的评分、评价趋势等信息。 使用Python与Flask框架创建可视化网站，并进行豆瓣电影TOP250的数据分析。通过应用爬虫技术、Flask框架以及Echarts插件和WordCloud等工具实现这一项目。
     
  • ScrapyDouban：豆瓣电影和豆瓣读书的Scrapy爬虫
    优质
    ScrapyDouban是一款基于Scrapy框架开发的爬虫工具，专门用于抓取豆瓣电影及书籍的数据。它能够高效地收集信息并支持数据解析与导出功能。 ScrapyDouban是一个基于Python3的豆瓣电影和读书爬虫项目，使用了Scrapy框架来实现封面下载、元数据抓取及评论入库等功能。维护该项目是为了分享我在使用Scrapy过程中的实践经验，它涵盖了大约80%我所用到的Scrapy知识，并希望可以帮助正在学习Scrapy的朋友。 此项目包含douban_scrapy、douban_db和douban_adminer三个容器： - douban_scrapy容器基于alpine：3.11，默认安装了scrapy、pymysql、pillow及arrow等Python库。 - douban_db容器基于mysql:8，初始化时使用docker/mysql/douban.sql文件来设置root密码为HardM0de，并将此数据引入到douban数据库中。 - douban_adminer容器基于adminer：4版本，映射端口为8080：8080以方便用户通过托管机IP:8080访问数据库管理界面。登录时需要的参数包括服务器（db）、用户名(root)以及密码(HardM0de)。 该项目使用的Scrapy版本为2.1。
     
  • 使用Python爬虫抓取豆瓣电影数据
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    本项目利用Python编写爬虫程序，自动从豆瓣电影网站获取丰富的电影信息和评论数据，为数据分析与研究提供便利。 本段落介绍如何使用 Python 编写爬虫程序来从豆瓣网站上获取电影信息。通过利用 requests 库发送网络请求，并借助 Beautiful Soup 解析网页结构，可以提取出电影的标题、导演、主演及评分等数据，并将这些信息保存到本地文件或数据库中。读者可以通过本段落逐步学习如何使用 Python 爬取网站内容以及了解爬虫程序的基本原理。
     
  • 豆瓣Top250电影爬虫程序
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    本程序为豆瓣Top250电影信息自动化采集工具，可高效抓取包括影片名称、评分、短评等关键数据，便于后续分析与应用。 实现豆瓣电影Top250条信息的爬取任务包括获取每部电影的链接、图片链接以及详细信息，并将这些数据保存为Excel和SQLite数据库。
     
  • 豆瓣电影数据爬取-爬虫与代码资料
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    本项目提供豆瓣电影数据爬取方法及源代码资源，涵盖从网页抓取到数据分析全过程的技术指导和实践案例。 爬虫-豆瓣电影数据爬取 **电影基本信息** 1. 片名 2. 导演姓名（如果有多位导演，则全部列出） 3. 编剧姓名（如果有多个编剧，需要全部列出） 4. 演员名单（只提取前六名演员的信息） 5. 类型（获取所有类型信息） 6. 国家和地区（如有多个，请一并提供） 7. 语言（如有多门语言，需全部列出） 8. 上映时间（如果有多个上映日期，则需要全部列出） 9. 片长 **豆瓣评分** 10. 评分 11. 星级 12. 评价人数 13. 各星级的评论占比（例如：五星占44.1%） **喜欢这部电影的人也喜欢** 爬取所有相关电影的名字。 **短评信息** 仅提取用户对电影发表的简要评论，不包括长篇大论。 - 短评作者姓名 - 评价时间（精确到年月日时分秒） - 用户所在地 - 星级评分 - 短评内容 **爬取数据格式** 输出为JSON和CSV两种文件格式。
     
  • Python3编写豆瓣电影TOP250爬虫
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    本项目利用Python3语言开发了一个自动化工具，用于抓取和分析豆瓣电影Top 250的数据。 使用Python3编写爬虫程序来获取豆瓣电影Top250的影评，并将这些数据保存到Excel文件中。