import requests # url = 'https://www.douban.com/accounts/login' # params = { # 'source':'index_nav', # 'form_email':'xxxxx', # 'form_password':'xxxx' # } # html = requests.post(url,params) # print(html.text) url = 'https://www.douban.com/' head
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?
昨晚使用不熟悉的xpath语法解析百度新闻页面碰到了好多坑,今天继续通过简单的豆瓣图书进行练习 1.分析页面 ? 进入豆瓣首页https://www.douban.com/在第一行导航栏找到读书:https://book.douban.com/ 进入页面之后发现有很多内容,由于豆瓣没有反爬措施,所以多抓取些数据 大致浏览后发现应该能通过标签查找到全部图书
打开豆瓣的登录。 连续点击登录大约10次,才会触发滑动。。。。 这个风控有点。。。额。。 可以作为滑块练习的网站。 这里,先从图片入手,。 分析图片是从哪里来的!! 然后。。。
from lxml import etree import requests import csv fp = open('C://Users/LP/Desktop/doubanbook.csv','wt',newline='',encoding='utf-8') writer = csv.writer(fp) writer.writerow(('name', 'url', 'author', 'publisher', 'date', 'price', 'rate', 'comment')) urls
我的过程是:(python3) 1、先将豆瓣读书的所有标签以每行七个打印到页面上。 2、输入要爬取标签的名字,可以输入多个。 3、输入你想要爬取多少页。
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。
嗯,今天还是挑战了爬取电影,因为我发现从别的页面进去就不是Ajax的页面了,步骤和书单差不多hhh
`import requests import re url = "https://movie.douban.com/top250" headers = {
本文根据InfoQ中文站对豆瓣洪强宁(@hongqn)的沟通交流整理而成。洪强宁介绍了豆瓣的架构和组件,并分享了豆瓣基础平台部的一些团队经验。文中截图来自洪强宁在2013年CTO俱乐部中的分享。 豆瓣整个基础架构可以粗略的分为在线和离线两大块。 跟豆瓣其他工程团队一样,平台部也强制大家做code review。 最后,对于新技术的引入上,豆瓣整体是比较偏激进的,我们鼓励大家去看看新的技术。 这也是为什么豆瓣不太可能在重要的地方引入Java的原因,除非别无选择,我们一般都是Python、C和Go。
豆瓣正在回归初心。 作为Web2.0时代的代表,豆瓣如何抓住移动互联网,一直是行业津津乐道的话题。在一度同时维护超过10个移动端豆瓣系App后,豆瓣最终改变策略聚焦到“豆瓣App”这款旗舰上。 豆瓣在帮助用户发现感兴趣的书影音内容上做得更多,上线豆瓣榜单、豆瓣片单、豆瓣书单、个性化电影图书提醒功能等,整合为“豆瓣书影音助手”,用户会收到类似于“豆瓣又有8分以上的新电影了” “豆瓣电影TOP250 豆瓣1.0强调工具,主要是对书影音的评价;豆瓣2.0强调内容,整合了豆列、影视、旅行、时尚、科技宅等兴趣内容;豆瓣3.0强化社交;豆瓣4.0将工具、内容和社交更好地整合起来;豆瓣5.0则上线了豆瓣时间、 当然,豆瓣此前也知道这种割裂给用户带来的困扰,它尝试推出过豆瓣FM和豆瓣阅读,来满足用户对音乐和书籍的需求。在版权大战的环境下,豆瓣这两个业务未能突破巨头的围堵。 豆瓣,作为泛娱乐赛道的骨灰级玩家,自然不甘看着市场全部被后来者收割。 ? 剥离豆瓣音乐、豆瓣阅读独立发展,回归书影音的豆瓣,正在回归泛娱乐赛道。
import pandas as pd data= pd.read_excel('movies.xlsx',names=['名称','数量','评分','短评']) # type(data) data.head() 名称 数量 评分 短评 0 霸王别姬 1006313 9.6 风华绝代。 1 这个杀手不太冷 1244984 9.4 怪蜀黍和小萝莉不得不说的故事。 2 阿甘正传 1072395 9.4 一部美国近现代史。 3 美丽人生 627468 9.5 最美的谎言。 4 泰坦尼克号 1012652 9.
项目中使用豆瓣网提供的开放数据接口 http://www.jianshu.com/p/c5160fda1d38 Util工具类封装 Util工具类封装了获取设备屏幕宽高、网络请求成功或者失败回调函数、数据请求成功前的等待效果
; 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。 2.3 各地区对整体均分的影响 接着我们可以探索,哪个国家的电影对豆瓣评分随年份下降的贡献最大,考虑到电影数量对应着评分的权重。 由于其他国家电影数目不及中国、美国,且相关性也较弱,在此我们推断是由中美两国的豆瓣电影数据引起了评分下降。 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
不知道从什么时候开始,习惯于在豆瓣找电影看,到了后来,就偶尔写个电影观后感,随着看电影看的越来越多,可比较的东西就越来愈多,所以现在看完一部新电影,写写自己的感想就成了固定环节了,作为一种“动态”,能够搬到博客上与他人共享那是再好不过的了 基于HEXO豆瓣插件 hexo-douban 的二次开发插,强烈建议先试用原插件,如果您觉得以下特性更能满足您的需要,那么再使用本插件。 原插件 hexo-douban 的不足: 书影音、大部分人就想放影评 样式不好看,字体大小的一致性即颜色 渲染全部观影记录,几百部电影会导致有几十页翻页,臃肿 单纯的构造豆瓣原页面,在“已看”列表中,只会出现短评内容 user: 你的豆瓣ID.打开豆瓣,登入账户,然后在右上角点击 “个人主页” ,这时候地址栏的URL大概是这样:“https://www.douban.com/people/xxxxxx/” ,其中的" 去掉了影评页跳转的菜单按钮 去掉了以上项目涉及的配置开关 异常 如果构建页面为空或404,且日志输出为 INFO 0 movies have been loaded in xx ms,这时怀疑您的IP由于多次请求豆瓣的页面而被豆瓣封禁了
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。
“ 最近海王大火,今天就来看看豆瓣上对于海王这个大片的评论吧” Just Do It By Yourself 01.分析页面 豆瓣的评论区如下 可以看到这里需要进行翻页处理,通过观察发现,评论的URL 02.分别获取评论 豆瓣的评论是分为三个等级的,这里分别获取,方便后面的继续分析 其实可以看到,这里的三段区别主要在请求URL那里,分别对应豆瓣的好评,一般和差评。 效果 好评 一般 差评 感觉爬取豆瓣还是比较简单的,毕竟并没有设置什么反爬手段,小伙伴们也可以一起动手试试
十年豆瓣,长得太慢 在用户数和产品线增长的同时,豆瓣团队并未随之大幅扩张。据豆瓣同学介绍,公司现有380多名员工,算中型互联网公司。但从用户规模来看,豆瓣又是大型互联网公司。 豆瓣却依然特立独行,并没有太大改变。在商业化和资本运作上豆瓣还在打盹儿。 2012年豆瓣营收8000万,接近盈利。 围绕“书”的豆瓣阅读,以及一上线就有的购书链接为豆瓣带来不菲收入;依托电影有在线选座购票,豆瓣同城也可以购票;依托音乐则有豆瓣FM PRO,会员付费之后可以获得更高质量的音乐。 这是豆瓣目前仍不盈利、离钱很远的根源所在。豆瓣阅读、豆瓣FM Pro、豆瓣电影做了一些离钱很近的事情,但杨勃说这并非刻意追求,而是自然而然,几个产品刚好到了这个时间点。 过去几年,豆瓣对广告商有自己的要求,要求广告内容与豆瓣气质相符,且对每个页面的广告位数量严格控制。在大多数人看来,豆瓣在自断财路。
Adminstrator 下新建一个pip文件夹 然后在里面新建一个pip.ini 内容为 [global] index-url = https://pypi.douban.com/sample 这样全局都可以使用豆瓣源了 index-url=https://pypi.douban.com/sample Linux和macOS一样,都是在自己的用户目录下新建一个.pip目录,然后在目录下部署一个pip.conf然后就可以使用豆瓣了
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