Advertisement

基于Vue3.0的豆瓣评分项目实战

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

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Vue3.0的豆瓣评分项目实战
    优质
    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。
     
  • Vue-Movie：基于 Vue2.0 的豆瓣电影实战项目
    优质
    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。
     
  • 《流浪地球》豆瓣影评分析实战（一）
    优质
    本影评深入剖析科幻巨作《流浪地球》在豆瓣上的观众评价与讨论，第一部分聚焦于影片的创新性叙事手法和视觉效果。 背景与挖掘目标 豆瓣（douban）是一个社区网站，在2005年3月6日由杨勃（网名“阿北”）创立。该网站以书籍、电影、音乐等作品的信息分享为主，用户可以提供描述和评论（User-generated content, UGC），是Web 2.0中具有特色的站点之一。此外，豆瓣还提供了书影音推荐服务、线下同城活动以及小组话题交流等功能，它集品味系统（读书、电影、音乐）、表达系统（我读、我看、我听）和交流系统（同城、小组、友邻）于一体，为用户提供了一个创新的网络服务平台。
     
  • 豆瓣模仿项目：基于Vue的简易实现
    优质
    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抓取豆瓣评分
    优质
    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。
     
  • [Ssm完整项目]仿豆瓣的优秀电影评分系统
    优质
    本项目为一个模仿豆瓣网优秀电影评分和评论功能开发的SSM框架完整实例，旨在提供电影评价与推荐服务。 SSM完整项目：仿豆瓣优秀电影评分系统源代码
     
  • 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。
     
  • 基于朴素贝叶斯的情感分析——人工智能项目实践之豆瓣影评分析
    优质
    本项目运用朴素贝叶斯算法对豆瓣电影评论进行情感倾向性分析，旨在通过人工智能技术深入理解用户情绪反馈，为电影推荐和市场调研提供数据支持。 我们使用朴素贝叶斯算法进行情感分析的项目实践是基于从豆瓣Top250排行榜中的影评数据抓取而来的大约5万条评论语料库，好评与差评各占一半。我们将这些数据分为训练集和测试集的比例为4:1，并且模型准确率大约在80%-79%之间波动。 值得注意的是，在许多积极评价中存在带有负面情感的词汇或句子。例如，《海豚湾》这部电影的一条评论提到，大部分观看此片的人可能不知道中国的白暨豚已经灭绝了八年之久，而长江中的江豚数量也仅剩约1000只，并且很快也将面临灭绝的命运。评论者认为与其谴责日本人捕杀海豚的行为，不如采取实际行动保护中国境内的濒危物种——比如长江里的江豚；并且指出中国的某些行为也不见得比日本好多少。 如果能够从数据集中剔除掉这种带有复杂情感倾向的积极评价，则有可能进一步提升模型的情感分析准确率。
     
  • Python爬虫实践：解析《战狼2》豆瓣评论
    优质
    本教程通过实战案例讲解如何使用Python编写爬虫代码，抓取并解析电影《战狼2》在豆瓣上的用户评论数据。 刚接触Python不久，打算做一个小项目来练习一下手头的技能。前几天看了《战狼2》，发现它在最新上映的电影排行榜上位居第一，于是决定分析豆瓣上的影评数据。整个项目的步骤主要包括三部分：抓取网页数据、清理数据和用词云进行展示。使用的Python版本是3.5。 一、抓取网页数据 第一步是对目标网站进行访问，在Python中可以使用urllib库来完成这一操作。以下是一个简单的代码示例： ```python from urllib import request resp = request.urlopen(https://movie.douban.com/nowplaying/hangzhou/) html_data = resp.read() ``` 这段代码用于打开豆瓣电影的当前上映页面，并获取该网页的内容，以便后续进行数据处理和分析。