最新抓取的豆瓣top250数据，不想执行代码的直接来取了。该资源仅用于个人的数据分析练习使用，请勿进行任何商业用途。记得评论下哦

该项目是用Scrapy对豆瓣读书的Top250排行榜进行爬取，我们先是对首页发送请求，得到详情页地址，然后向详情页发送请求，在从详情页中解析书名，作者，出版年月，页数，价格，出版方，ISBN，出版社，丛书，评分，副标题，译者，原作名，装帧等字段，最后用·MySQl进行存储

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基于python lstm flask 搭建的豆瓣电影推荐系统. 完整代码+论文 +ppt 毕业设计基于python lstm flask 搭建的豆瓣电影推荐系统. 完整代码+论文 +ppt 毕业设计基于python lstm flask 搭建的豆瓣电影推荐系统. 完整代码+论文 +ppt 毕业设计

python爬虫 豆瓣电影Top250数据分析与可视化（应用Flask框架、Echarts、WordCloud等技术）爬虫简单的来说就是用程序获取网络上数据这个过程的一种名称。 爬虫的原理 如果要获取网络上数据，我们要给爬虫一个网址（程序中通常叫URL），爬虫发送一个HTTP请求给目标网页的服务器，服务器返回数据给客户端（也就是我们的爬虫），爬虫再进行数据解析、保存等一系列操作。 流程 爬虫可以节省我们的时间，比如我要获取豆瓣电影 Top250 榜单，如果不用爬虫，我们要先在浏览器上输入豆瓣电影的 URL ，客户端（浏览器）通过解析查到豆瓣电影网页的服务器的 IP 地址，然后与它建立连接，浏览器再创造一个 HTTP 请求发送给豆瓣电影的服务器，服务器收到请求之后，把 Top250 榜单从数据库中提出，封装成一个 HTTP 响应，然后将响应结果返回给浏览器，浏览器显示响应内容，我们看到数据。我们的爬虫也是根据这个流程，只不过改成了代码形式。

（1）用户登录注册。 （2）修改密码。 （3）用户个人中心。 （4）图书展示 （5）图书推荐 （6）图书分类展示 （7）图书收藏 （8）收货地址管理 （8）后台数据管理，包括用户信息管理、图书信息管理、分类信息管理。 使用前请仔细查看说明文档

贝叶斯分类器构建网络，对豆瓣进行情感分析；TF-IDF

摘要：随着大数据时代的日益发展，数据的获取与分析成为热点。本文通过利用Python抓取豆瓣TOP250的相关数据，并将数据存储在Excel文件中，借助Python功能完备的标准库、Requests、BeautifulSoup等第三方库编写程序实现豆瓣电影TOP250数据的抓取，后利用Jieba、NumPy等第三方库对所需数据进行数据预处理，再借助PyEcharts等第三方库对已处理好的数据进行数据可视化，最终得到词云图、网页动态图等图表，分别在电影类型、发行时间、导演、发行地区、评分及评价人数方面加以分析理解，从而得出数据之间的相关性、国内人群喜爱的电影类型等相关结论。

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该资源为综合项目实战_Python数据分析：豆瓣电影分析系统的一个完整项目 ——基于爬虫、Panads、MatplotLib、PyEcharts。 1）资源涵盖了python爬虫，爬虫抓取的内容为豆瓣top250网页数据，使用的库位urlrequest以及BeautifulSoup，以及在爬虫过程中使用了代理池的方式进行。(py文件) 2）资源涵盖了数据清洗，数据查重、数据分析，含电影排名分析，上榜次数统计分析，可视化数据分析maplotLib版，以及电影电影标签热度词云统计-可视化分析，以及可视化数据分析（PyEcharts版）（整理于ipynb文件） 该资源为数据分析师的一个完整进阶项目，包含从数据采集（数据爬虫），数据清洗，数据分析，数据的可视化展示以及数据结论等。适合想学习完整项目以及进阶数据分析师的同学们学习。