Advertisement

基于Python的豆瓣电影数据爬取与可视化分析设计

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


简介:
本项目利用Python技术从豆瓣电影网站获取数据,并通过数据分析和可视化工具呈现研究结果,旨在探索影视作品评价趋势及用户偏好。 本设计基于Python语言构建了一个爬虫网络系统,在PyCharm环境下使用Python3.7版本以及SQLite数据库进行开发,并结合BeautifulSoup库实现对豆瓣电影网中Top250影片数据的抓取功能。用户可以通过该系统查看每部电影导演的作品数量、参演演员作品数量等信息,同时能够获取并存储包括电影链接、导演简介、上映时间、评分及影评在内的多项详细资料到CSV文件内。此外,设计还包括了将爬取的数据以词云图、直方图和动态网页的形式展示给用户的功能模块,旨在帮助分析用户的观影偏好,并为用户提供选片建议。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Python
    优质
    本项目利用Python技术从豆瓣电影网站获取数据,并通过数据分析和可视化工具呈现研究结果,旨在探索影视作品评价趋势及用户偏好。 本设计基于Python语言构建了一个爬虫网络系统,在PyCharm环境下使用Python3.7版本以及SQLite数据库进行开发,并结合BeautifulSoup库实现对豆瓣电影网中Top250影片数据的抓取功能。用户可以通过该系统查看每部电影导演的作品数量、参演演员作品数量等信息,同时能够获取并存储包括电影链接、导演简介、上映时间、评分及影评在内的多项详细资料到CSV文件内。此外,设计还包括了将爬取的数据以词云图、直方图和动态网页的形式展示给用户的功能模块,旨在帮助分析用户的观影偏好,并为用户提供选片建议。
  • Python.zip
    优质
    本项目包含使用Python从豆瓣电影网站抓取数据,并进行数据分析和可视化的代码及文档。适合对网络爬虫技术和数据可视化感兴趣的开发者学习参考。 本代码使用Python对豆瓣电影信息进行爬取,并将数据存储到数据库中,同时对获取的数据进行分析及可视化。
  • Python——毕业
    优质
    本项目旨在通过Python技术实现对豆瓣电影数据的自动化抓取,并进行深入的数据分析和可视化展示,为用户提供直观且全面的电影信息概览。适合作为毕业设计作品提交。 本设计基于Python语言构建了一个爬虫网络系统,使用Pycharm开发环境、Python3.7编程语言以及BeautifulSoup库与SQLite数据库来实现从豆瓣电影网中提取数据的功能。该工具允许用户查看排行榜Top250影片的导演作品数量及参演演员的作品数,并能抓取电影链接、导演简介、出版社信息、上映日期、评分和评论等详细资料,将这些收集到的数据保存至CSV文件内。此外,设计还包括了词云图、直方图以及动态网页图表等多种形式来直观展示数据结果,帮助用户分析其观影偏好并为选片提供参考依据。
  • Top500.zip
    优质
    本项目为豆瓣Top500电影的数据爬取及可视化分析,涵盖评分、类型、导演等多维度信息,旨在探索热门电影背后的趋势和特征。 该资源名为“python爬虫数据可视化 豆瓣Top500电影爬虫&分析可视化.zip”,包含了利用Python进行豆瓣Top500电影的数据爬取及数据分析可视化的代码与相关文件,适用于学习网络爬虫技术以及数据可视化技巧的用户。
  • Spark
    优质
    本项目采用爬虫技术从豆瓣电影网站获取数据,并利用Spark进行大数据处理和分析。结合数据可视化工具展示分析结果,为用户提供直观的数据洞察。 随着人们物质生活水平的提高,越来越多的人希望通过观影来丰富精神生活。为了分析当前用户的观影偏好,并帮助他们从众多影片中做出合适的选择,本段落基于Spark平台及Python技术设计了一个电影数据分析系统。
  • Spark
    优质
    本项目旨在通过开发针对豆瓣电影网站的数据抓取工具,并利用Apache Spark进行深度数据分析及可视化展示,以探索用户观影偏好和市场趋势。 随着我国经济的持续增长,人们的物质生活水平也在不断提升,越来越多的人开始通过观影来丰富自己的精神生活。为了分析当前用户的观影偏好,并帮助人们从众多电影中做出合适的选择,本段落设计了一个基于Spark分析平台及Python爬虫技术的豆瓣电影数据分析可视化系统。 该系统能够爬取和分析至少一万条电影数据,并以折线图、直方图等多种形式直观地展示给用户。通过这些图表,可以对热门电影类型的数据占比、历年上线的新片趋势、高频词汇统计、评分等级分布以及影评时间进行详细分析,从而帮助了解用户的观影偏好并为他们选择影片提供参考。 系统主要涵盖五大模块:热门电影类型的统计数据比例;每年新上映的电影数量变化情况;电影评论中频繁出现的关键字统计;不同评分级别的电影数目的占比情况;还有就是一年中的哪几年发布的上线的新片数量特别多。
  • Top250Python
    优质
    本项目利用Python编写爬虫程序抓取豆瓣电影Top250的数据,并进行深入分析和结果可视化展示。 Python爬虫可以用来获取网络上的数据,例如抓取豆瓣电影Top250榜单的数据,并进行数据分析与可视化展示(应用Flask框架、Echarts、WordCloud等技术)。简单来说,爬虫就是用程序来自动化地从互联网上收集信息的过程。 爬虫的工作原理是这样的:要获取某个网站的信息,我们需要给爬虫提供一个网址。然后,爬虫会向该网页的服务器发送HTTP请求,服务器接收到这个请求后返回相应的数据给客户端(即我们的爬虫)。接下来,爬虫会对这些原始数据进行解析和处理,并最终将有用的数据保存下来。 使用爬虫的好处在于它可以节省我们的时间与精力。以获取豆瓣电影Top250榜单为例:如果不使用爬虫的话,我们需要手动在浏览器中输入网址、等待网页加载并查看信息;而用程序实现后,整个过程可以自动完成。具体来说,在没有爬虫的情况下,当我们在浏览器上访问某个页面时,客户端(也就是我们的电脑)会解析出目标网站的服务器IP地址,并与之建立连接;随后创建一个HTTP请求发送给该网站的服务器,后者从数据库中提取Top250榜单的数据并封装成响应信息回传给我们。这时浏览器才会显示出我们想要的信息。 对于爬虫而言,它遵循了类似的操作流程:但这一切都是通过编写代码来实现自动化操作。
  • Top250.zip
    优质
    本项目包含豆瓣Top250电影的数据爬取及分析代码和结果展示,利用Python等工具实现,并以图表形式进行直观的数据可视化呈现。 本项目实现使用Python结合SQLite和Echarts以及Wordcloud库来爬取豆瓣电影Top250,并进行简单的数据可视化处理。
  • Python
    优质
    本课程将教授如何使用Python编写爬虫程序抓取豆瓣电影的数据,并利用所得信息进行数据分析和可视化展示。 使用Python爬虫抓取豆瓣电影数据,并将这些数据保存到本地文件中。然后对收集的数据进行分析并制作可视化图表。