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尹成学院 2023-01-13 01:37:04

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使用动态IP池+cookie爬取豆瓣豆瓣影评数据

基于python爬虫对豆瓣影评分析进行爬取的课程设计

《基于python爬虫对豆瓣影评分析系统的设计与实现.docx》万字、已降重、毕业论文、本科，目录如下，希望对你有所帮助：第一章绪论 1.1 研究背景 1.2 研究目的与意义 1.3 国内外研究现状 1.4 研究内容和方法第二章 Python爬虫技术基础 2.1 爬虫原理和基本流程 2.2 Python爬虫框架和库 2.3 数据抓取与处理第三章豆瓣影评数据获取 3.1 豆瓣影评API调用 3.2 数据存储与管理第四章数据分析与可视化 4.1 数据统计与分析 4.2 数据可视化第五章系统设计与实现 5.1 系统需求分析 5.2 系统架构设计 5.3 系统实现与测试第六章总结与展望 6.1 研究工作总结 6.2 存在问题与改进方向 6.3 研究展望

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爬取豆瓣影评、清洗、jieba分词、做词云图本程序主要分为3个过程。 1、抓取网页数据使用Python爬虫技术获取豆瓣电影中最新上映电影的网页，其网址如下： https://movie.douban.com/cinema/nowplaying/qingdao/ 正在上映的电影每个电影的ID和名称通过其HTML解析出每部电影的ID号和电影名，获取某ID号就可以得到该部电影的影评网址，形势如下： https://movie.douban.com/subject/26900949/comments https://movie.douban.com/subject/26871938/comments 其中，26900949、26871938就是电影《天使陷落》、《灭绝》的ID号，这样仅仅获取了20哥影评，可以指定开始号start来获取更多影评，例如： https://movie.douban.com/subject/26900949/comments?start=40&limit=20 这意味着获取从第40条开始得20个影评。 2、清理数据通常将某部影评信息存入eachCommentList列表中。为便于数据清理和词频统计，把eachCommentList列表形成字符串comments，将comments字符串中的“也”“太”“ 的”等虚词（停用词）清理掉后进行词频统计。 3、用词云进行展示最后使用词云包对影评信息进行词云展示。

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