Emby.Plugins.JavScraper：适用于 EmbyJellyfin 的日本电影刮削器插件，可从特定网站获取影片信息-...-ITADN社区

Emby.Plugins.JavScraper：适用于 EmbyJellyfin 的日本电影刮削器插件，可从特定网站获取影片信息-...

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Emby.Plugins.JavScraper是一款专为Emby和Jellyfin设计的插件，用于抓取日本影视作品的信息。它能从指定网站提取详细数据，增强媒体库管理体验。 Emby.Plugins.JavScraperEmby/Jellyfin 是一个用于日本成人电影的刮削器插件，可以从特定网站抓取影片相关信息。该插件支持关键字如 Jav、刮削器、元数据等，并能够从诸如 JavBus、JavDB 和 FC2 等站点获取信息。主要功能包括通过在 CloudFlare Worker 上架设的修改版 jsproxy 作为代理，访问几个网站下载元数据和图片。安装后，该插件可以识别文件名或目录中的番号，并自动从相关网站抓取影片详情、演员头像等资料并更新到媒体库中。此刮削器支持 HTTP/HTTPS/S 协议，能够有效提高电影信息的准确性和完整性。

AV Data Capture：一站式本地电影刮削与整理方案

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AV Data Capture是一款专为本地电影爱好者设计的应用程序，提供一站式的电影数据抓取和管理服务。用户可以轻松地导入、分类及维护个人影碟库，享受智能化的影片整理体验。 AV数据捕获（CLI） CLI版本日本电影元数据抓取工具|Emby ，Jellyfin，Kodi等管理本地影片的软件提供分类与元数据（元数据）抓取功能，利用这些信息来帮助用户整理和分类他们的本地电影收藏。这款一体化解决方案旨在简化用户的本地电影刮削与整理过程。文件版本发布声明：当您查阅、下载本项目源代码或二进制程序时，即代表您接受了以下条款： - 该软件仅供技术交流及学术研究使用，请勿在社交媒体上推广此项目。 - 编写并提供该软件的目的是帮助用户学习Python，并提高编程水平。 - 使用过程中请注意遵守当地法律法规，不得利用本软件从事任何违法活动。此外： 1. 用户必须自行承担因使用本软件而产生的法律责任； 2. 若未获得许可，请勿将此项目用于商业或个人用途之外的目的。 3. 源代码和二进制程序需在下载后24小时内删除；最终决定权及解释权归该软件作者yoshiko2所有。如对上述条款有任何异议，则请停止使用本软件。请注意，当您查看并下载该项目的源代码或二进制文件时，即表示您同意以上所述的所有条件和规定。

更好的AV工具：DMM影片内容刮削器

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DMM影片内容刮削器是一款高效的媒体管理软件，专为DMM平台设计，帮助用户轻松管理和整理个人电影库，提供精准的内容匹配和元数据更新。 better-av-tool 是一个特性丰富的影片刮削器，专注于批量抓取资料和封面，并以日站原始内容为主（例如 DMM、MGStage 和 FC2 等）。该工具优化了生成的 nfo 文件的部分标签，使其更好地适配于 Emby。基本使用方法如下：将程序移动到需要处理的影片目录中执行。程序会扫描并查询同目录下的影片，并为每部影片生成相应的 nfo 文件和封面（新功能）。用户可以自定义输出路径以及配置文件中的代理地址，以避免查询失败的情况发生。示例配置： [output] # 支持以下格式：{year} {maker} {num} {actor}; actor按第一位输出 path = output/{year}/{actor} [proxy] ## 例如 socks5://127.0.0.1:端口 socket = socks5://127.0.0.1:

关于MovieLens电影数据集ml-100k的配图，从电影网站上爬取的

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这段简介可以这样描述：“本图为MovieLens电影数据集(ml-100k)的相关示例图片，通过网络爬虫技术从各大电影平台获取而来。该图直观展示了数据集中所涵盖的部分电影信息。” 我花了两天时间学习了简单的HTTP协议，并编写了一个程序在IMDb网站上爬取MovieLens数据集的配图。由于MovieLens中的链接已失效，因此只能通过IMDb网站的搜索引擎逐步获取图片。希望这对正在为推荐系统做毕设的同学有所帮助。

电影上映信息网站模板

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这是一部关于电影上映信息的网站模板，旨在为用户提供最新的电影资讯、排期和购票服务，方便影迷们轻松获取所需信息。电影上映影讯网站模板是一款带有会员登录页面的HTML5网站模板。

电影信息获取：利用IMDb API查询详情

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本项目旨在通过IMDb API自动获取电影详细信息，包括影片的基本数据、演员表、评分等，便于用户高效检索和管理影视资料。电影资讯网站使用IMDb API来获取电影的详细信息。

使用Python爬虫获取豆瓣电影Top 250信息

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本项目利用Python编写爬虫程序，自动采集并分析豆瓣电影Top 250榜单的数据，为用户提供详尽的电影信息和排名变化趋势。 Python爬虫技术在数据获取与处理方面扮演着重要角色，在生活娱乐领域尤其突出，例如电影数据分析。本项目专注于利用Python爬虫抓取豆瓣电影Top250的数据，为影迷提供深入的影片信息。首先需要了解Python中常用的爬虫库如BeautifulSoup、requests和Scrapy等。在这个项目里，requests用于发送HTTP请求至豆瓣服务器以获取HTML页面内容；而BeautifulSoup则用来解析这些文档并提取所需数据。在开始编写代码前，我们需要分析目标网页结构。通常每个电影的信息包含排名、名称、评分及简介等内容，并且它们被存储于特定的标签和属性中。例如，电影标题可能位于`

`标签内；而评分信息则可能是类名为“rating_num”的``元素中的文本。接下来是编写爬虫代码的过程：首先导入必要的库文件，然后定义一个函数来获取网页内容并解析它。此过程中会使用CSS选择器或XPath表达式定位目标数据，并通过`.find_all()`等方法提取信息。考虑到豆瓣可能有反爬机制，我们需要在程序中加入一些策略以避免被封IP地址：如设置User-Agent模拟浏览器行为；增加请求间隔时间防止过于频繁的访问；还可以利用代理服务器来提高匿名性。对于收集的数据可以选择多种格式进行存储，例如CSV、JSON或数据库等。其中CSV轻便且易于阅读适合作为简单的数据储存方式；而JSON则更为灵活适用于结构化信息处理；若需要执行复杂查询，则可以考虑将数据存入MySQL或MongoDB等关系型/非关系型数据库中。完成初步的数据抓取后，我们还可以进行清洗和进一步分析。比如剔除空值、异常值以及统一格式等操作，并且甚至可以通过情感分析发现高评分电影评论中的共同赞美词汇。这些结果能够帮助理解用户偏好并为推荐系统提供参考依据。此外为了实时更新数据源信息，可以将爬虫程序设计成定时任务定期执行。Python的schedule库可以帮助实现这一功能以设定时间间隔自动运行代码脚本。总之通过使用Python爬虫技术来获取豆瓣电影Top250的数据不仅能提升编程技能水平，还能获得丰富资源进行深入研究和个性化分析。这包括了网络请求、HTML解析、数据储存及初步数据分析等多个方面内容的学习应用实践机会。

电影应用：通过访问此链接 https://www.themoviedb.org 获取影片信息，采用 Vue 技术开发

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这是一款基于Vue技术开发的电影应用查看工具，用户可通过访问themoviedb.org获取丰富详实的影片信息。电影应用显示的数据来自用Vue.js制作的程序。

使用Python和Scrapy抓取电影天堂的所有电影信息

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本项目利用Python编程语言及Scrapy框架构建了一个网络爬虫，专门用于从“电影天堂”网站系统性地收集所有电影的相关信息。通过该工具可以高效获取到包括但不限于电影名称、评分、类型和下载链接等数据。此项目的执行为深入分析和研究各类影片提供了宝贵的资源库支持。使用Python的Scrapy框架来爬取电影天堂网站上的所有电影数据。

从GPS获取定位信息数据

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本项目专注于研究和开发如何从GPS设备中高效、准确地提取定位信息数据的技术与方法。通过优化算法实现精准的地理位置追踪服务。 GPS定位数据的提取可以通过使用C++进行编程开发，并且可以进一步处理这些数据以满足特定需求。

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