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Vue-Movie:基于 Vue2.0 的豆瓣电影实战项目

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简介:
Vue-Movie是一款运用了Vue2.0框架开发的实际应用,它能够为用户提供便捷访问及浏览豆瓣电影资源的功能。该项目旨在展示如何通过前端技术实现高效、用户友好的电影信息平台。 为了学习Vue 2.0豆瓣电影项目实例,你可以创建一个包含三个功能模块(首页列表、搜索列表、详情页)的项目。该项目将使用vue的核心组件:vue-router、axios以及vue-cli。 首先,请确保已经安装了Node和npm。接着,可以使用淘宝npm镜像来加速下载过程: ```shell npm install -g cnpm --registry=https://registry.npmmirror.com ``` 然后,在命令行中运行以下命令以全局安装vue-cli: ```shell cnpm i -g vue-cli ``` 接下来,利用vue-cli脚手架创建一个基于webpack的项目。在提示是否需要安装vue-router时选择“y”,这样可以省去后续再单独安装步骤: ```shell vue init webpack vue-movie ``` 这个过程会引导你完成项目的初始化配置。 在创建好项目后,请按照以下步骤进行开发: - 使用`vue-router`实现单页面应用; - 利用axios请求豆瓣API的数据; - 采用bootstrap样式库来美化界面。

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客服
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  • Vue-Movie Vue2.0
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    Vue-Movie是一款运用了Vue2.0框架开发的实际应用,它能够为用户提供便捷访问及浏览豆瓣电影资源的功能。该项目旨在展示如何通过前端技术实现高效、用户友好的电影信息平台。 为了学习Vue 2.0豆瓣电影项目实例,你可以创建一个包含三个功能模块(首页列表、搜索列表、详情页)的项目。该项目将使用vue的核心组件:vue-router、axios以及vue-cli。 首先,请确保已经安装了Node和npm。接着,可以使用淘宝npm镜像来加速下载过程: ```shell npm install -g cnpm --registry=https://registry.npmmirror.com ``` 然后,在命令行中运行以下命令以全局安装vue-cli: ```shell cnpm i -g vue-cli ``` 接下来,利用vue-cli脚手架创建一个基于webpack的项目。在提示是否需要安装vue-router时选择“y”,这样可以省去后续再单独安装步骤: ```shell vue init webpack vue-movie ``` 这个过程会引导你完成项目的初始化配置。 在创建好项目后,请按照以下步骤进行开发: - 使用`vue-router`实现单页面应用; - 利用axios请求豆瓣API的数据; - 采用bootstrap样式库来美化界面。
  • 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。
  • Vue3.0评分
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    本项目是使用Vue3.0框架开发的一个豆瓣电影评分系统实战教程,旨在帮助开发者掌握Vue3的新特性及组件化开发技巧。 本课程以豆瓣评分小程序为载体,通过整体项目的制作来掌握Vue项目的开发流程以及Vue 3.0新特性在项目实战中的使用技巧,使同学们对于组件化编程思想及代码逻辑复用有更深入的理解,并重点理解Vue 3.0在代码逻辑复用上的优势。
  • Web前端
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    本项目是为豆瓣电影网站开发的Web前端部分,专注于提升用户体验和界面美观度,采用现代前端技术实现动态交互效果。 本项目旨在设计并创建一个电影咨询与评分网站——仿豆瓣电影网。通过此项目的实施过程,参与者能够深入了解网站前端页面的制作流程,并熟练掌握HTML、CSS、JavaScript及jQuery等技术的应用。 从功能上划分,该网站包括三个主要部分:首页、查看电影详情和用户评价。点击主页上的电影图片或名称即可进入详细信息页,在这里可以找到影片的基本介绍与评分情况,剧情简介以及相关推荐等内容。此外,还有一个专门的板块用于记录用户的观影经历,并允许他们为已观看过的电影提供星级评价。 仿豆瓣电影网的整体布局由顶部、中部和底部三个区域构成。其中最核心的是中间主体部分,它进一步细分为“正在热映”、“最近热门影片”以及“一周口碑榜”。前者展示当前上映中的所有电影作品,并通过轮播图的方式呈现;后者则侧重于推荐近期广受好评的佳作与新片发布情况,在切换不同类别的时候采用了标签选项卡的效果。 以上所述仅为该项目的部分特性介绍,更多具体细节请下载资源包查看。该文件夹内提供了项目源代码及相关素材供参考学习使用。
  • 模仿Vue简易
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    本项目为模仿豆瓣电影页面的前端开发练习,采用Vue框架快速搭建,旨在提高组件化开发和响应式设计能力。 仿豆瓣APP的Vue.js项目是我第一次接触Vue全家桶系列的一个实践案例,该项目使用了豆瓣API作为我的第一个基于Vue框架的单页应用的基础数据来源。由于我目前还没有自己的服务器资源,在本地开发环境中通过Webpack提供的代理功能来解决跨域请求的问题。为了实现这一目标,需要在项目的config/index.js文件中进行如下设置: ```javascript proxyTable: { /api: { target: https://api.douban.com/v2/, changeOrigin: true, pathRewrite: { ^/api: } } } ``` 项目的技术栈包括:UI框架使用了Mint-UI,构建工具采用了Vue-cli和Webpack,路由管理则利用了vue-router与状态管理库vuex。
  • Python爬虫:抓取评论
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    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:抓取评论
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    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。
  • 资料
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    《豆瓣电影资料》是一份收集和整理了大量用户对全球各类影片评价与信息的数据集合,为影迷提供详尽的电影介绍、评分及评论。 豆瓣电影数据包括了诸多详细的信息:例如电影名称、评分、评价人数、短评数量、影评的数量类型以及导演、编剧和主演的相关资料。此外还有上映日期等等内容。
  • TOP250.xlsx
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    《豆瓣电影TOP250.xlsx》包含了用户评价最高的250部影片数据,包括名称、评分、评论数量等信息,是影迷收藏与研究的经典资料。 豆瓣电影Top250爬虫数据文件包含从该网站获取的热门电影相关信息。这些数据可以用于分析用户对不同类型电影的偏好以及评估影片的质量与受欢迎程度。通过这样的数据收集,研究者或开发者能够更好地理解在线影评社区的行为模式和趋势。
  • Python与
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    本教程通过使用Python爬虫技术来解析和获取豆瓣电影数据,帮助读者掌握如何利用Python进行数据分析及网站信息抓取。 本段落探讨了如何使用Python编程语言与豆瓣电影API进行交互来获取和分析电影数据。 首先介绍豆瓣API提供的访问接口以及开发者需要注册并获取API密钥的过程。接着讲解利用Python的`requests`库发送HTTP请求,并通过`json`库解析返回的数据。 1. **豆瓣 API 简介** - 豆瓣提供了对各类信息(如电影、图书和音乐)的访问接口,包括评分、评论及排行榜等数据。 2. **使用 Python 的 requests 库** - 使用 `requests.get()` 方法发送GET请求到指定URL。 - 通过添加参数传递查询条件,并设置headers包含`User-Agent`以避免被服务器拒绝。 3. **解析 JSON 数据** - 利用 `json.loads()` 函数将JSON字符串转换为Python对象,便于处理和使用。 4. **获取电影信息** - 示例代码: ```python import requests import json api_url = https://api.douban.com/v2/movie/subject/2617598 headers = {User-Agent: Mozilla/5.0} response = requests.get(api_url, headers=headers) movie_data = json.loads(response.text) print(movie_data[title], movie_data[director][0][name], movie_data[year]) ``` 5. **电影排行榜获取** - 示例代码: ```python params = {apikey: your_api_key, type: movie, sort: recommend, page_limit: 10, page_start: 0} response = requests.get(https://api.douban.com/v2/movie/top250, headers=headers, params=params) top_movies = json.loads(response.text)[subjects] for movie in top_movies: print(movie[title], movie[rating][average]) ``` 6. **数据分析与可视化** - 使用 `pandas` 库清洗和分析数据,如计算平均评分、统计各年代电影数量等。 - 利用 `matplotlib` 或 `seaborn` 进行数据可视化。 7. **注意事项** - 遵守豆瓣API的请求频率限制及使用协议,避免非法或商业用途的数据抓取行为。 通过以上步骤可以构建一个简单的豆瓣电影信息检索系统。Python的强大功能和易用性使得这一切变得简单而高效。无论是个人娱乐还是专业研究,结合豆瓣电影 API 和 Python 可以为我们提供丰富的电影资源。