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B站UP主视频数据可视化系统(含可视化和爬虫功能).zip

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简介:
本资源包含一个专为B站UP主设计的数据可视化系统,内含用于抓取视频信息的爬虫工具以及展示分析结果的可视化模块。帮助用户轻松掌握其频道运营状况。 该项目旨在爬取B站UP主视频的详细信息,并进行可视化展示。项目中的爬虫是单线程的。技术栈方面,前端使用HTML、CSS和JavaScript,后端使用Flask框架,爬虫使用Python,数据库采用MySQL。在深度学习方面,利用BiRNN-LSTM模型进行情感分类。 基本功能包括视频数据分析,数据来源于UP主的个人主页统计信息,涵盖关注数、粉丝数、获赞数、播放数、阅读数和视频数量等指标。此外还有个人视频排行功能,根据评分算法综合考虑观看量、弹幕数、回复数、收藏数、硬币数、分享数和点赞数等因素,展示综合评分最高的9个视频(按降序排列)。稿件时长分区功能可以对视频时长进行分类。 粉丝信息提供名字、关注时间和性别的详细信息。评论情绪分析则通过评估所有投稿视频的评论情感,将其归类为积极或消极。总览部分提供了所有视频的点赞数、投币数、收藏数、评论数量和播放量等综合数据概览。稿件详情功能展示了评分最高的6个作品的详尽数据。 用户还可以点击不同分区查看特定权重的数据展示。

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客服
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  • BUP).zip
    优质
    本资源包含一个专为B站UP主设计的数据可视化系统,内含用于抓取视频信息的爬虫工具以及展示分析结果的可视化模块。帮助用户轻松掌握其频道运营状况。 该项目旨在爬取B站UP主视频的详细信息,并进行可视化展示。项目中的爬虫是单线程的。技术栈方面,前端使用HTML、CSS和JavaScript,后端使用Flask框架,爬虫使用Python,数据库采用MySQL。在深度学习方面,利用BiRNN-LSTM模型进行情感分类。 基本功能包括视频数据分析,数据来源于UP主的个人主页统计信息,涵盖关注数、粉丝数、获赞数、播放数、阅读数和视频数量等指标。此外还有个人视频排行功能,根据评分算法综合考虑观看量、弹幕数、回复数、收藏数、硬币数、分享数和点赞数等因素,展示综合评分最高的9个视频(按降序排列)。稿件时长分区功能可以对视频时长进行分类。 粉丝信息提供名字、关注时间和性别的详细信息。评论情绪分析则通过评估所有投稿视频的评论情感,将其归类为积极或消极。总览部分提供了所有视频的点赞数、投币数、收藏数、评论数量和播放量等综合数据概览。稿件详情功能展示了评分最高的6个作品的详尽数据。 用户还可以点击不同分区查看特定权重的数据展示。
  • Python招聘网
    优质
    本项目为一款基于Python开发的数据可视化系统,专门针对各大招聘网站上的爬虫工程师职位信息进行自动化收集与分析,帮助用户快速了解行业动态及岗位需求。 本系统采用Python Django与MySQL进行开发,并结合Scrapy技术实现数据爬取功能。通过爬虫抓取某招聘网站的数据,包括岗位名称、公司名称、薪资待遇及工作经验等信息,并具备分页展示功能以及查看详细职位描述的功能。用户可以根据岗位名称快速筛选招聘信息。 此外,系统还提供了词云分析以直观地展现不同类型的招聘数据。在账户管理方面,支持增删改查账号信息操作;对于普通用户而言,则可以收藏和发布相关信息。同时,系统具备注销退出功能,并且界面设计美观大方。
  • B动漫的Python分析与
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    本项目利用Python编写爬虫程序,从哔哩哔哩网站收集热门动漫的相关数据,并进行深入的数据分析和可视化展示。 B站全称哔哩哔哩,是中国最大的ACG动漫网站,也是中国目前事实上最大的线上宅文化社区。其中的动画通常以一个季度播出,因此被称为番剧。涉及题材广泛,包括奇幻、日常、战斗等类型。一部番剧上线后,在一段时间内追番人数将上升并维持在某个值内,所以追番人数可以反映观看人数的情况。观众可以在看完之后进行打分,范围从0到10之间,分数作为评价一部番剧的重要依据。通过分析历年动漫数据,我们可以了解到B站ACG和动漫文化的发展状况。 本资源主要爬取总榜以获取各个动画的粗略信息以及直达链接,并访问每个动画对应的链接来获取详细信息。该资源中包含了爬虫代码、数据处理代码、数据分析代码,还提供了从爬取到的数据集中生成可视化结果图的方法。同时,资源中也提供了一个对本项目进行简单介绍的readme文件,其中包含了关于爬虫细节以及数据处理、分析和可视化的详细介绍。 此资源可以作为Python爬虫入门的学习参考材料。
  • B动漫的Python分析与
    优质
    本项目利用Python编写爬虫程序收集B站动漫相关数据,并通过数据分析及可视化工具进行统计和展示,以洞察用户观看行为及流行趋势。 b站全称哔哩哔哩,是中国最大的ACG动漫网站,也是中国目前事实上最大的线上宅文化社区。其中动漫通常以一个季度播出,因而被称为番剧。涉及题材范围广,有奇幻、日常、战斗等类型。一部番剧上线后,在一段时间内追番人数将上升并维持在某个值内,因此追番人数能够反应观看人数。观众可以在看完之后进行打分,分数范围为0到10之间,这一评分是评价一部番剧的重要依据之一。通过分析历年动漫数据,可以了解到b站ACG和动漫文化的发展状况。 本资源主要爬取总榜以获取各个动漫的粗略信息以及直达链接,并访问每个动漫对应的链接来获取详细信息。该资源中包含了爬虫代码、数据处理代码、数据分析代码,还包含了一个对项目进行简单介绍的readme文件,其中详细介绍了爬虫细节及数据处理、分析和可视化的相关说明。 本资源可以作为学习Python爬虫入门的一个参考工具。
  • Python
    优质
    本课程深入讲解使用Python进行网页抓取与数据分析的技术,涵盖从基础到高级的数据获取、解析和可视化的全过程。 为了访问前程无忧官网并搜索大数据职位的信息,可以使用开发者模式来模拟浏览器的行为。这需要设置请求头(Request Headers)以模仿真实用户行为,并防止网站封禁IP地址(尽管前程无忧通常不会这么做)。通过这种方式,我们可以编写一个函数,允许输入想要了解的职位信息后进行爬取。 除了获取页面上的基本信息外,代码还会抓取每个职位和公司的链接。这些数据随后会被存储在Excel文件中,虽然处理起来稍微复杂一些,但结果非常直观易读。 下面是实现这一功能的核心部分:通过使用嵌套循环来完成分页浏览以及逐行记录信息的任务。由于需要获取大量数据,程序会爬取多个页面的内容,并将所有相关信息保存下来以供后续分析和查看。
  • Python
    优质
    《Python爬虫与数据可视化》是一本介绍如何利用Python进行网络信息抓取及数据分析可视化的教程书籍,适合初学者快速入门。 使用Python的requests和lxml库爬取天气数据,并利用pandas对CSV文件中的数据进行分析,最后通过pyecharts实现数据可视化。
  • Python
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    《Python爬虫与数据可视化》是一本介绍如何利用Python语言进行网络信息抓取及数据分析可视化的技术书籍,适合编程初学者和专业人士阅读。 Python爬虫数据可视化涉及使用Python编写代码来抓取网络上的数据,并将这些数据通过图表等形式进行展示,以便更直观地理解和分析数据。这个过程通常包括选择合适的Python库(如BeautifulSoup、Scrapy等)来进行网页内容的提取,以及利用Matplotlib或Seaborn这样的绘图工具来创建各种类型的可视化图形。
  • Python.pdf
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    《Python爬虫与数据可视化》是一本详细介绍如何使用Python进行网络数据抓取和数据分析可视化的技术书籍,适合编程爱好者和技术从业者阅读。 在这个例子中,我们首先定义了一个包含爬取到的水果名称和数量数据的`data`字典。接着,我们将这些数据拆分为两个列表:`fruits`和`quantities`。然后使用`plt.bar()`函数创建一个柱状图,并通过调用`plt.title()`、`plt.xlabel()`和`plt.ylabel()`函数添加标题与标签。最后,利用`plt.show()`函数显示图形。你可以根据需要修改数据及图表样式。这只是一个简单的数据可视化示例,可以根据具体情况选择不同的库或类型来展示爬取的数据。
  • Python与影(豆瓣)
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    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。
  • Python 与网课.zip
    优质
    本资源包含Python爬虫技术和网课数据可视化的教程及实例代码,帮助学习者掌握从数据抓取到分析展示的全过程。 旧版的正则表达式爬取方法已失效。这里提供最新版本的Python代码用于爬取知名网课网站上的课程数据,并将这些数据存储到CSV文件中以进行数据分析和可视化处理,同时生成词云图。此资源适合编程新手及在校学生使用,可以根据具体需求对代码进行修改和完善,请在使用前仔细阅读说明文档。