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

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。

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。

主要介绍了实践Python的爬虫框架Scrapy来抓取豆瓣电影TOP250的过程,文中的环境基于Windows操作系统,需要的朋友可以参考下

本项目涉及一个有多个页面的电影网站，我们使用递归、深度优先、广度优先等方法爬取各个网页的数据，实现了爬取电影网站数据的爬虫程序。 此项目可用于期末大作业

用Excel里的VBA宏功能爬取豆瓣电影TOP250的电影名\评分\主页地址\简介等信息示范

前些时候老师布置了一个小作业，让爬取豆瓣top250电影的相关信息，把每一部电影的信息以txt文本保存，并下载电影海报图片，一部电影创建一个文件夹。 代码编写分为如下几步 1.创建文件夹（我是在D盘先创建了一个文件夹） print(开始创建文件夹……) for r in range(250): v_foleder=D://豆瓣top250 Vname_list=os.listdir(v_foleder) # 指定路径创建新文件夹 file_path='D://\u8c46\u74e3top250'+//+str(r+1) r=r+1 if not os.

基于rvest包对豆瓣电影top250的R语言爬虫代码加注释，R爬虫入门首选。

基于之前两篇的基础知识后 python爬虫学习笔记（一）——初识爬虫 python爬虫学习笔记（二）——解析内容 开始实战爬取豆瓣TOP250电影 首先还是重新复习下爬虫的基本流程： 发起请求 获取响应内容 解析内容 保存数据 1. 发起请求 首先观察豆瓣电影Top250首页 (\s+)?’, ” “, bd) bd = re.sub(‘/’, ” “, bd) data.append(bd.strip()) # 添加相关内容 # 影片详情的链接的解析