前一段时间出于个人兴趣做了个小demo，主要内容是以豆瓣电影上提供的电影数据为例，完整地展示网络数据从获取、处理到分析、可视化这一过程。纯当练手，也为感兴趣的小伙伴提供相关的技术介绍。...在豆瓣电影上通过Chrome开发工具找到数据请求API，接下来就可以写代码爬一些电影数据了，我使用的是这两个API： http://movie.douban.com/j/search_tags?...我的主要分析字段是电影数量和平均评分，看它们和电影分类、语言、上映国家、上映时间、时长等其他字段之间有何关联。 数据可视化 俗话说，“一图胜千言”，所以数据分析的结果以可视化网站的形式给出。...我用Flask搭建了一个简单的网站，用Echarts绘制了一些简单的图标来展示分析的结果，可视化网站地址请参见文末。 网站包含三个子菜单：统计、评分、搜索。“统计”展示了和电影数量相关的分析结果。...网络上可以获取的数据不计其数，只要脑洞开得够大，在数据源、分析技术、可视化方法上进一步提升，就一定可以创造出更有意义和价值的成果。
一个多月后回过头来看，这篇报告虽然写得有模有样，但和数据分析报告还是有挺大差别的，主要原因在于： a.只是针对豆瓣电影数据分析太过宽泛了，具体关键指标到底是哪些呢？...； 3.比起网上能搜到的其他豆瓣电影数据分析，它更为详细，可视化效果也不错； 概述 本篇报告旨在针对豆瓣电影1990-2020的电影数据进行分析，首先通过编写Python网络爬虫爬取了51375条电影数据...c.非洲国家没有出现在图7中，是由于豆瓣电影数据中非洲国家电影数量较少，往往只有1部电影，最多的南非也只贡献了34条数据。...电影票房分析 结合电影票房网（http://58921.com/）采集到的3353条票房数据，与豆瓣数据按照电影名称进行匹配，可以得到1995-2020年在中国大陆上映的电影信息，分别分析中国内地电影的数量...总结 本篇报告采集了1990-2020年间豆瓣电影29033组有效数据，从豆瓣电影的评分、时长、地区、类型、演员、导演以及票房等信息进行分析评价，主要有以下结论： 豆瓣电影影片时长主要集中在90-120
:") plt.show() [70fzqe6mr7.png] 二、豆瓣电影Top250评分-排名的散点分布 import pandas as pd from matplotlib import pyplot...as plt # 读取数据 df = pd.read_excel("movie.xlsx") # 豆瓣电影Top250 排名 评分 散点图 描述关系 rating = list(df["...rating, c='r') # 添加描述信息 设置字体大小 plt.xlabel("评分", fontsize=12) plt.ylabel("排名", fontsize=12) plt.title("豆瓣电影...网格的透明度 线条样式 plt.grid(alpha=0.5, linestyle=":") plt.savefig('test2.PNG') plt.show() [65u7y867fd.png] 三、电影类型分析...') plt.title('国家或地区上榜电影数量最多的Top10') plt.savefig('test4.PNG') plt.show() [x9yqwgah47.png] 五、豆瓣电影Top250
p=26988 豆瓣已经成为国内影迷和影评人的聚集地。豆瓣评分已经成为评价中国电影的重要指标。豆瓣积累了大量的电影数据，为电影行业分析提供了重要资源。豆瓣电影被用来衡量国内外电影的发展。...本文对豆瓣电影评分爬虫数据进行可视化分析。 中国与其他国家数量和评分对比 汇总年电影总产量。一直在快速推进的电影产业在2017年出现转折，电影产量开始下滑。与现在相比，相差1500部左右。...总体而言，近年来电影产量有所下降，但评分有所上升。怀疑两者之间存在联系。 电影类型和烂片分析 再来看看拍摄偏好和烂片率。现在烂片越来越多。现在让我们从数据的角度来看。...电影数量分析 统计每个国家的电影数量，选出前4名的观察值： 豆瓣采用打星的方式，所以最低分是一星，也就是两分。 影片数量超过500部，综合评分和数量后，前4名的国家或地区： 在豆瓣，收录在电影里。...本文选自《数据视角可视化分析豆瓣电影评分爬虫数据》。
在前面对接口测试的知识体系相对来说写了很多的文章，今晚就结合部分的知识体系，把获取到的知识体系，结合pyecharts来数据进行一个简单的分析。...实现的思路是访问豆瓣最新的电影，然后使用requests库对它进行请求，获取到服务端返回的数据后，依据获取的数据，分别取出电影的名称，电影的评分，然后形成可视化的东西，这样在可视化的界面中，就可以看到最近电影哪些是比较受欢迎的并且它的评分比较高...type=tv&tag=%E7%83%AD%E9%97%A8&sort=recommend&page_limit=20&page_start=20，然后发送GET请求，就会返回响应数据，在响应数据中获取到电影的名称...movies)) titleRates=[] for rate in rates: titleRates.append(int(float(rate))) bar=Bar('豆瓣电影评分数据分析...') bar.use_theme('dark') bar.add('豆瓣电影',titles,titleRates,is_more_utils=True) bar.render('douban.html
实例引入 假设由于工作或者项目要求，我们需要获取豆瓣电影 Top250 的影片数据，进行可视化分析。 ...数据包括 影片名 上映年份 评分 导演 主演 电影类别 上映地区 影片名言 等 原始的数据存放在豆瓣的网页上，像这样。 我们需要将数据采集下来，存放在一张 excel 表里像这样！...首先，我们打开豆瓣电影 TOP250 排行榜，分析我们需要的数据存放在哪里，然后复制粘贴，把我们的数据存放在excel表格里，依次重复如此枯燥乏味的工作对吧。 ...，不妨去喝杯咖啡~ 数据可视化分析 Echarts 关于数据爬取我们就完成了，接下来我们要做的就是可视化分析。 ...可视化分析这块我还没有系统学习，以下内容是借鉴其他博主的。
豆瓣电影TOP250，对于众多爬虫爱好者，应该并不陌生。 很多人都会以此作为第一个练手的小项目。 当然这也多亏了豆瓣的包容，没有加以太多的反爬措施，对新手比较友好。...本期通过Scrapy框架，对豆瓣电影TOP250信息进行爬取。 同时对获取的数据进行可视化分析，给大家带来一个不一样的TOP250。...这里就贴一个文本文档，后续会在数据可视化里去除Unicode编码。 ? / 02 / 数据可视化 01 电影上映年份分布 ?...在我的那篇「2018年电影分析」中，中国目前可是个电影高产国，结果呢... 香港都比内地的多。这里不得不佩服90，00年代的香港影业，确实很强！ 05 电影评分分布 ?...和我之前「2018年电影分析」比较一下，发现榜单里「动作」片减少不少，其他差别不大。 这算不算是间接说明国人更喜欢视觉上的东西呢？
在上篇实现了电影详情和短评数据的抓取。到目前为止，已经抓了2000多部电影电视以及20000多的短评数据。 数据本身没有规律和价值，需要通过分析提炼成知识才有意义。...抱着试试玩的想法，准备做一个有关情感分析方面的统计，看看这些评论里面的小伙伴都抱着什么态度来看待自己看过的电影，怀着何种心情写下的短评。 ...获取数据（这里是豆瓣电影短评数据） 2. 数据处理（将短评数据使用分词器分词，并以空格连接分词结果） 3....载入训练模型，分析感兴趣的维度（比如，近义词分词，关联词分析） Github： https://github.com/NLPchina/Word2VEC_java 获取数据 数据就用短评数据...，2万多条，对应的大概是2000多部的电影，一部电影抓的短评数在10条左右。
一直想做个这样的爬虫：定制自己的种子，爬取想要的数据，做点力所能及的小分析。正好，这段时间宝宝出生，一边陪宝宝和宝妈，一边把自己做的这个豆瓣电影爬虫的数据采集部分跑起来。...动机 采集豆瓣电影数据包括电影详情页数据和电影的短评数据。 电影详情页如下图所示 需要保存这些详情字段如导演、编剧、演员等还有图中右下方的标签。 ...数据库设计 有了如上的需求，需要设计表，其实很简单，只需要一张电影详情表movie和一张电影短评表comments，另外还需要一张存储网页提取的超链接的记录表record。...Java豆瓣电影爬虫——使用Word2Vec分析电影短评数据 Java豆瓣电影爬虫——小爬虫成长记（附源码） 程序爬取控制在豆瓣可接受范围内，不会给豆瓣服务器带来很大的压力，写此程序也是个人把玩...，绝无恶意，万望豆瓣君谅解^_^ 如果您觉得阅读本文对您有帮助，请点一下“推荐”按钮，您的“推荐”将是我最大的写作动力！
数据来源分析: 明确需求: 采集的网站是什么? https://movie.douban.com/subject/35267208/comments?...评论相关数据 抓包分析相关数据来源 通过浏览器自带开发者工具进行抓包分析 打开开发者工具: F12 或者 鼠标右键点击检查选择network 刷新网页: 让本网页的数据内容重新加载一遍 关键字搜索...fieldnames=[ '昵称', '推荐', '时间', '地区', '有用', '评论', ]) # 写入表头 csv_writer.writeheader() 分析评论数据...x: x[1]) c = ( Pie(init_opts=opts.InitOpts(bg_color="#2c343c")) .add( series_name="豆瓣影评...x: x[1]) d = ( Pie(init_opts=opts.InitOpts(bg_color="#2c343c")) .add( series_name="豆瓣影评
最近花时间学习了一下使用Java获取网站数据的方法，自己也亲自动手实践一下；共获取3000+数据，去除重复的数据剩余2000+，使用JFreeChart根据电影评分做出几张简单的统计图。...电影评分统计图： JFreeChart生成图片 ? ? ? 使用jsoup获取该网站的电影数据信息，此网站动态加载数据，如果直接查看网页源代码是看不到数据的。...可以通过js文件，获取相应的数据： ? 部分代码如下： movieServlet.java 主要的功能为：获取网站的电影数据 首先获取每一个电影分类的链接： ?.../** * 获取种类电影信息，保存到数据库 * @param url 某一个种类的链接地址 */ private List getMovieInfo(String url){...String name = e.get("title").getAsString(); //豆瓣评分 float score = e.get("score").getAsFloat(
豆瓣电影首页有最近的热门推荐，如何将这些信息批量加载到Power BI当中？...打开任一一部电影，发现豆瓣为每部电影进行了唯一编号，比如《绅士们》的编号是“30211998”。...数据加载到Power BI后，将电影页面地址的数据类别标记为"Web URL"，将海报的地址标记为"图像URL"。...可视化方面可以自行发挥，比如可以做个带超链接的表格（使用条件格式），链接到豆瓣详情页。...可以翻看我前期的文章，或者参考《Power BI商业数据分析项目实战》这本书第2-5章内容。
基于此，特地把以前抓取的豆瓣电影数据拿出来分析一下，重点比较中国电影与其他国家和地区的电影的差异，以为豆瓣评分正名。 2 数据概况 这个数据只抓取到2016年上半年，总计 58127 部电影。...包括id，电影名称，豆瓣评分，评分人数，上映时间，导演，主演，制片国家，影片简介等等信息。按照评分人数从高到低排序，数据库截图如下。 ?...（《小时代》除外） 3 各国电影质量分析 豆瓣评分最低打一星，换算成分数就是2.0分，因此豆瓣电影理论上的最低分不是0分，而是2.0分。...以下，选取了拍片频数比较高的15个国家和地区的数据进行简单的展示和分析。 3.1 美国 总电影数：16773，评分柱状图如下： ? ?...3.15 中国台湾 总电影数：1036，评分柱状图如下： ? ? 4 中国电影质量分析 说了这么多，接下来主要看看中国电影和其他国家、地区电影的比较吧。（没有对比，就没有伤害。）
豆瓣电影api 1、获取正在热映的电影： 接口：https://api.douban.com/v2/movie/in_theaters?...apikey=0b2bdeda43b5688921839c8ecb20399b 参数： start : 数据的开始项 count：单页条数 city：城市 如：获取 广州热映电影 第一页 10条数据：...int 数据的开始项 total int 数据总条数 subjects json 数组 电影列表 title string 值为 “正在上映的电影-广州” subjects 是电影列表，是一个 json...apikey=0b2bdeda43b5688921839c8ecb20399b 访问参数： start : 数据的开始项 count：单页条数 如：获取电影Top250 第一页 10条数据： https...apikey=0b2bdeda43b5688921839c8ecb20399b 访问参数： start : 数据的开始项 count：单页条数 如：获取即将上映电影 第一页 10条数据： https:/
page in range(0, 226, 25): params = { "start": page, "filter": "" } # 获取数据...短评这个只能以列表的形式打印出来，因为有几个电影是没有短评的，索引取不到会报错，并且只有242部电影，就是说那几部没短评的直接被pass掉了，我再想想办法，好累orz......刚好250部电影！顺便还复习了一下try的用法，我太开心辣！！！！大功终于告成嘻嘻嘻，历时整整一天啊啊啊，从早到晚。...page in range(0, 226, 25): params = { "start": page, "filter": "" } # 获取数据...2.注意返回数据的类型，有些是列表的需用索引提取 3.要自信！！！不要一直发请求，会被封ip！！
豆瓣电影推荐系统——通过爬取电影数据和用户数据，再利用所爬取的数据设计并实现相关推荐算法对用户进行电影推荐。...然后设计出图形用户界面（GUI）进行交互，封装成电影推荐软件，针对数据集中的用户推荐相关电影。...ItemCF 算法不利用物品的内容属性计算物品之间的相似度，而是通过分析用户的行为记录计算物品之间的相似度。
本次利用猫眼电影，实现对2018年的电影大数据进行分析。 / 01 / 网页分析 01 标签 通过点击猫眼电影已经归类好的标签，得到网址信息。.../ 05 / 数据可视化 可视化源码就不放了，太多了 公众号回复电影分析源码即可获得。...06 各国家电影数量TOP10 原来中国电影这么高产的，可是豆瓣TOP250里又有多少中国电影呢？深思！！！ 07 中外票房对比 2017年的年度票房是560亿，估计今年快要突破了。...09 电影叫座不叫好TOP10 计算公式是，把某部电影的票房排名减去某部电影的评分排名加起来，再除以电影总数。 可能是猫眼的用户比较仁慈吧，与豆瓣相比，普遍评分都比较高。...10 电影类型分布 剧情电影永远引人深思。感觉今年的电影好多跟钱有关，比如「我不是药神」「西虹市首富」「一出好戏」「头号玩家」，贫穷限制了大家伙们。 公众号回复电影分析源码。即可获取全部源码。
本次利用猫眼电影，实现对2018年的电影大数据进行分析。 ? / 01 / 网页分析 01 标签 ? 通过点击猫眼电影已经归类好的标签，得到网址信息。 02 索引页 ?...打开开发人员工具，获取索引页里电影的链接以及评分信息。 索引页一共有30多页，但是有电影评分的只有10页。 本次只对有电影评分的数据进行获取。 03 详情页 ? 对详情页的信息进行获取。.../ 05 / 数据可视化 可视化源码就不放了，公众号回复电影即可获得。 01 电影票房TOP10 ? 还剩一个多月，不知道榜单上会不会有新成员。最近「毒液」很火，蛮有希望。...06 各国家电影数量TOP10 ? 原来中国电影这么高产的，可是豆瓣TOP250里又有多少中国电影呢？深思！！！ 07 中外票房对比 ? 2017年的年度票房是560亿，估计今年快要突破了。...09 电影叫座不叫好TOP10 ? 计算公式是，把某部电影的票房排名减去某部电影的评分排名加起来，再除以电影总数。 可能是猫眼的用户比较仁慈吧，与豆瓣相比，普遍评分都比较高。
这是简易数据分析系列的第 4 篇文章 今天我们开始数据抓取的第一课，完成我们的第一个爬虫。...但凡做爬虫练手，第一个爬取的网站一般都是豆瓣电影 TOP 250，网址链接是 https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=。...第一次上手，我们爬取的内容尽量简单，所以我们只爬取第一页的电影标题。...选完这两个标题后，向下拉动网页，你就会发现所有的电影名字都被选中了： 拉动网页检查一遍，发现所有的电影标题都被选中后，我们就可以点击 Done selecting!...今天我们爬取了豆瓣电影 TOP250 的第 1 页数据（也就是排名最高的 25 部电影），下一篇我们讲讲，如何抓取所有的电影名。
昨天写了一个小爬虫，爬取了豆瓣上2017年中国大陆的电影信息，网址为豆瓣选影视，爬取了电影的名称、导演、编剧、主演、类型、上映时间、片长、评分和链接，并保存到MongoDB中。...一开始用的本机的IP地址，没用代理IP，请求了十几个网页之后就收不到数据了，报HTTP错误302，然后用浏览器打开网页试了一下，发现浏览器也是302。。。 ? 但是我不怕，我有代理IP，哈哈哈！...使用代理IP之后果然可以持续收到数据了，但中间还是有302错误，没事，用另一个代理IP请求重新请求一次就好了，一次不行再来一次，再来一次不行那就再再来一次，再再不行，那。。。 ?...else: yield item 2.items.py文件 import scrapy class DoubanItem(scrapy.Item): #电影名称...ROBOTSTXT_OBEY = False DOWNLOAD_TIMEOUT = 10 RETRY_ENABLED = True RETRY_TIMES = 10 程序共运行1小时20分21.473772秒，抓取到2986条数据
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