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

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简介：
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。

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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

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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。

使用Python爬虫抓取豆瓣电影及评论

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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。

使用Python爬虫抓取豆瓣电影的评论

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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抓取豆瓣评分

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本教程将指导读者使用Python编写代码来自动化抓取豆瓣网站上电影或书籍等项目的评分数据。适合对数据分析和网络爬虫感兴趣的初学者学习实践。我刚开始学习用Python爬取豆瓣评分的数据。由于是第一次接触这个领域，很多地方需要边学边摸索，并且我会把不懂的地方记录下来，以便将来再次学习时参考。

使用Python爬取豆瓣电影评论并生成词云展示

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本项目利用Python编写代码，从豆瓣电影中提取用户评论数据，并运用相关库生成美观的词云图以直观呈现评论中的高频词汇。 # -*-coding:utf-8 -*- import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup def getHtml(url): 获取url页面 headers = { User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.94 Safari/537.36 } req = urllib.request.Request(url, headers=headers) try: response = urllib.request.urlopen(req) html = response.read() return html except Exception as e: print(fAn error occurred: {e}) return None

豆瓣热门电影评论分析词云图的Python代码生成

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本项目利用Python编程语言和相关数据处理库，对豆瓣热门电影评论进行爬取与情感分析，并最终以词云形式直观展现高频词汇及其情感倾向。系统环境为 Python3.8.12 和 Jupyter notebooks 编译器。项目流程如下： 1. 抓取热映电影的网页内容。 2. 爬取评论数据。 3. 清洗获取的数据。 4. 使用结巴分词进行中文文本的分词处理。 5. 去除停用词，如“的”、“了”等常见但无实际意义的词汇。 6. 统计各个词语出现的频率。 7. 利用词云图展示统计结果。项目展示了两个具体示例： - 《暗恋·橘生淮南》（2022） - 豆瓣热映电影这些步骤和实例帮助用户更好地了解如何从网络上获取数据，并对评论进行分析，最终以可视化的方式呈现数据分析的结果。

Python爬虫项目：抓取豆瓣电影评论

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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爬虫项目：抓取豆瓣电影评论

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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。

使用Python进行豆瓣电影评论的抓取与分析模拟登录

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本项目通过Python编写代码实现对豆瓣电影评论页面的数据爬取，并运用数据处理技术对其进行分析，同时采用模拟登录方式提高数据获取效率。最近奉俊昊的《寄生虫》在奥斯卡上获得了多个奖项，我也很喜欢看电影，在看过这部电影后对其他人的看法产生了好奇。于是使用Python中的R库爬取了部分豆瓣影评，并通过jieba分词制作了词云来了解网友们的观点。然而，如果不登录豆瓣直接进行爬取的话只能获取十页短评的数据量较小，因此我整理了一个方法利用Python模拟登陆豆瓣批量抓取数据并制作特别样式的词云。所需的主要Python库包括： - os：提供访问操作系统服务的功能； - re：正则表达式处理； - time：时间标准库用于处理相关操作的时间间隔； - random：生成随机数的标准库，有助于避免被目标网站识别为爬虫用户； - requests：实现登录功能的HTTP请求库；这里只列出了部分关键步骤和使用的Python库。接下来可以进一步开发和完善此方法以获取更多的数据并进行更深入的数据分析与可视化工作。

使用Python抓取豆瓣短评

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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。