# 豆瓣电影TOP250爬虫数据分析
随着电影产业的发展，越来越多的人使用网络平台来获取电影信息。豆瓣电影作为国内领先的电影评分和分享平台，汇聚了大量的电影评分、评论和用户信息。本文将讲述如何使用Python进行豆瓣电影TOP250数据的爬虫及其分析，并展示对应的代码示例和图表。
## 一、豆瓣电影TOP250概述
豆瓣电影TOP250是根据用户评分生成的前250部电影的列表。这些电影通常受
近期被《我不是药神》这部国产神剧刷屏了，为了分析观众对于这部电影的真实感受，我爬取了豆瓣电影影评数据。当然本文仅讲爬虫部分（暂不涉及分析部分），属于比较基础的爬虫实现，分Java版本和Python版本，代码结构一致，仅实现语言不同。网页结构分析打开电影影评网页 https://movie.douban.com/subject/26752088/comments 尝试翻几页，可以看出每页的网页结构
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2023-10-11 00:15:11
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这篇文章，我们继续利用 requests 和 xpath 爬取豆瓣电影的短评，下面还是先贴上效果图：1、网页分析（1）翻页我们还是使用 Chrome 浏览器打开豆瓣电影中某一部电影的评论进行分析，这里示例为《一出好戏》和之前一样，我们可以通过构造 URL 获取全部网页的内容，但是这次我们尝试使用一种新的方法 —— 翻页使用快捷键 Ctrl+Shift+I 打开开发者工具，然后使用快捷键 Ctrl+
这次以豆瓣电影TOP250网为例编写一个爬虫程序，并将爬取到的数据（排名、电影名和电影海报网址）存入MySQL数据库中。下面是完整代码： Ps：在执行程序前，先在MySQL中创建一个数据库"pachong"。import pymysqlimport requestsimport re#获取资源并下载def resp(listURL): #连接数据库
conn = pymysql.co
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2021-05-20 23:21:49
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有了上次利用python爬虫抓取糗事百科的经验，这次自己动手写了个爬虫抓取豆瓣电影Top250的简要信息。1.观察url首先观察一下网址的结构 http://movie.douban.com/top250?start=0&filter=&type= ：可以看到，问号?后有三个参数 start、filter、type，其中start代表页码，每页展示25部电影，0代表第一页
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2023-11-06 17:13:50
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python爬取豆瓣电影信息并分析说在前面数据获取可视化分析结论end 说在前面对豆瓣电影top250的爬取与分析 爬虫时主要运用的库是re，request，Beautifulsoup，lxml， 分析时主要运用的是pandas，matplotlib。通过 F12 查看网页源代码，ctrl+shift+i ctrl+shift+n，检查元素，定位要爬取的信息， 这里可以右击复制xpath，用于爬
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2023-08-07 21:42:04
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在之前的博客中,小菌分享了几篇关于python爬虫的小程序，受到了许多小伙伴们的认可,小菌还是比较激动٩(๑>◡<๑)۶,毕竟小菌毕竟不是python方向的,很多的内容都是自己找资料自学的。同样本篇博客,小菌将继续分享实用的爬虫—获取豆瓣电影Top250的内容,并保存在MySQL数据库中。...
原创
2021-06-01 14:08:39
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在之前的博客中,小菌分享了几篇关于python爬虫的小程序，受到了许多小伙伴们的认可,小菌还是比较激动٩(๑>◡<๑)۶,毕竟小菌毕竟不是python方向的,很多的内容都是自己找资料自学的。同样本篇博客,小菌将继续分享实用的爬虫—获取豆瓣电影Top250的内容,并保存在MySQL数据库中。...
原创
2022-04-01 09:24:37
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# 豆瓣电影TOP250爬虫数据可视化分析
## 1. 引言
豆瓣是一个知名的影视评分网站，其TOP250电影榜单是广大电影爱好者关注的焦点。本文将介绍如何使用Python爬虫获取豆瓣电影TOP250的数据，并通过数据可视化进行分析。
## 2. 数据爬取
我们首先需要使用Python爬虫获取豆瓣电影TOP250的数据。以下是获取数据的代码示例：
```python
import req
原创
2023-09-08 09:31:03
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从豆瓣电影 TOP250 的数据中，我得到了这些结论
原创
2022-03-16 17:57:15
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上次我们对豆瓣 TOP250 电影进行了抓取，链接我放在文末，需要自取。今天我们就对这批数据分析一波，看看可以找到什么结论。今天主要分析以下几个点。什么类型的电影上榜数量最多。上榜数量最多的国家和地区是哪里。上榜次数最多的导演和演员都有谁。电影的排名和评论人数以及评分人数有没有关系。上榜电影中人们更喜欢用哪些标签给电影做标注。数据清洗一般来说我们得到的数据都不是可以直接拿来现用的，因为里面可能存在
原创
2021-04-08 09:55:51
2154阅读
1评论
一、爬取网页，获取需要内容我们今天要爬取的是豆瓣电影top250页面如下所示：我们需要的是里面的电影分类，通过查看源代码观察可以分析出我们需要的东西。直接进入主题吧！知道我们需要的内容在哪里了，接下来就使用我们python强大的request库先获取网页内容下来吧！获取内容后，再使用一个好用的lxml库来分析网页内容，然后获取我们的内容就可以做下一步操作了。先贴出使用request库和lxml分析
前言相信大部分人看完电影或者电视剧之后，都难免会去豆瓣刷刷别人的评论以及打分，来看看这部电影或者电视剧到底如何或者与自己喜恶相同的有哪些人。那么豆瓣评论与豆瓣评分之间是否有一定的联系，我们可以训练BERT中文分类模型，通过输入豆瓣评论输出输出预测的豆瓣评分，观察其与真实的豆瓣评分是否有差别。在这个项目中，我们需要做：文本的预处理模型训练及评估实际数据测试首先一起来看看最终实现的豆瓣评分预测效果，以
文章目录0.准备工作1. 分析2. 构思3. 编程3.1 定义一个bean，用于保存电影的数据3.2 按照之前的构思进行编程4.效果图5.获取资源5.1GitHub5.2百度云 0.准备工作下载jsoup的jar包，有两种方式：使用maven框架进行构建<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.jsoup/jsoup -->
<
豆瓣电影排行榜前250 分为10页，第一页的url为https://movie.douban.com/top250,但实际上应该是https://movie.douban.com/top250?start=0 后面的参数0表示从第几个开始，如0表示从第一（肖申克的救赎）到第二十五（触不可及），https://movie.douban.com/top250?start=25表示从第二十六（蝙蝠侠：黑
一.主题式网络主题式网络爬虫设计方案1.爬虫名称：爬取豆瓣电影 Top 250 数据2.爬取内容：爬取电影排名，评分，介绍3.网络爬虫设计方案概述：思路：通过分析网页源代码，找出数据所在的标签，通过爬虫读取数据保存到csv文件中，读取文件，对数据进行清洗和处理，数据分析与可视化处理。技术难点：数据量过少，所掌握的知识不够使用。 二.主题页面的结构特征分析1.主题页面的结构和特征分析：爬取
由于最近一直在学习爬虫，之前写了一篇爬取图标的文章，其中用到了urllib模块。这里我们将不再使用urllib模块。这里使用requests模块和BeautifulSoup4模块爬取内容为：豆瓣评分前二百五位电影的名字、主演、以及该电影的简介。首先先进入豆瓣电影Top250，打开审查元素，找到所要爬取的电影名、主演以及电影主页的链接都在标签 下面是代码及注释#导入模块
import request
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2023-07-06 15:21:45
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豆瓣电影排行榜前250 分为10页，第一页的url为https://movie.douban.com/top250,但实际上应该是https://movie.douban.com/top250?start=0 后面的参数0表示从第几个开始，如0表示从第一（肖申克的救赎）到第二十五（触不可及），https://movie.douban.com/top250?start=25表示从第二十六（蝙蝠侠：黑
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2023-08-07 21:42:32
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一、抓取豆瓣top250网页数据import urllib.request as urlrequestfrom bs4
原创
2018-06-28 21:42:39
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下载数据包解压：四个文件分别是数据介绍，电影数据表，电影评分表，用户表进行电影数据分析进入ipython，新建一个项目从用户表读取用户信息警告原因，C语言实现的引擎不支持某些特性，最终用Python引擎实现打印列表长度，共有6040条记录查看前五条记录 其中age对应的年龄段在readme表中有对应说明同样方法，导入电影数据表，电影评分表查看导入数据数量，评分表为1000209条，电影
