豆瓣电影爬虫项目分析(爬虫豆瓣电影top250)

课程内容框架

一 课程标准的基本框架是什么

《 XXXX 》课程标准

课程编号： （参照我校各专业人才培养方案及教学计划上编制的） 课程类型： （专业必修课/公共必修课/教育必修课）

— 1 —

学 时： XX 学 分： XX 适用对象： XX

一、课程定位 （本门课程在该专业中的地位及本门课程的主要任务） 二、课程设计

1.课程设计理念 （建议以“就业面向岗位”的需求为中心，以培养学生XXXX能力为依据设计，应

充分考虑到专业岗位的特点，尽可能的满足学生的就业需要，兼顾学生就业后持续发展的可能。）

2.课程设计思路

三、能力目标

1.社会能力 2.专业能力 3.方法能力

四、学习目标 五、学习情境

1.学习情境划分及学时分配（课程总标准）

学习情境划分及学时分配如表1所示。

表1：学习情境划分及学时分配

2．学习情境教学设计（课程章、节标准）（每节一个表格）

表2： 学习情境1: XXXXXXX（节名称）

学习情境2：XXXXXX

学习情境3：XXXXXX …………

六、教材和教参选用

1.推荐使用教材：（名称、出版社、版次） 2.参考资料;(名称、作者等。不限数量)

七、考核评价要求

1、评价内容及方式（建议平时过程管理与期末测评相结合，平时成绩计40%，期末计60%） 2.评价标准

八、教学资源要求

1、教学设备条件 2、教师团队

二 什么是课程框架问题

资料卡片(愿与各位同学共享):

课程框架问题包括基本问题，单元问题和内容问题。单元问题:

反映了基本的概念,

指向规律的核心；在内容范畴提出了重要的问题没有单一的，明显“正确”的答案。

基本问题：

能够激发学生的兴趣,内容问题,直接支持内容和学习目标,有特定的“正确”的答案

“在问题的解决，概念的理解和批评反思中，技术的应用是非常有效的。”

“利用技术，学生可花更多时间创新策略去解决复杂的问题和增强更高的理解能力。”

在一个持续一年的社会科学研究中，若研究的范围包括了诸如世界探险、工业革命、第二次世界大战等，它会是一个基本问题。

在交叉学科的研究中如语言艺术/社会科学研究，我们探讨问题的不同侧面，它也可以成为一个基本问题。

在研究一个特定的项目如“进化”时，它也可以成为一个单元问题

内容问题不同于单元问题和基本问题,大多涉及的是事实而不是该事实的阐释,都有明确的答案。

建构课程框架问题的提示：

开始去做…不要担心它的技巧和语言，重点是头脑风暴.

你先以陈述的方式把问题写下来，然后把它修改为疑问句。

如果需要的话，用成人的语言把基本意思写下来，然后把它转为“学生”的语言。

确认无论是基本问题还是单元问题，他们都不只有一个明显的“正确”答案。

不要过多担心你的问题到底是“基本问题”还是“单元问题—你要重点关注它是否需要更高层次的思维技能。

记住：一个好的问题和好的单元的形成是一个反复的过程！

三 JAVA培训课程有什么内容具体有哪些模块框架

有几大技术框来架如下：

java语言和自数据库技术(1)开发环境(2)java语言基础(3)java面向对象(4)JDK核心API(5)数据库技术(6)JavaSE核心(7)XML(8)JBDC

2.Android各核心技术应用(1)软件工程基础(2)OOAD及设计模式(3)HTML/CSS(4)JavaScript核心(5)Android基础(6)Android核心组件(7)Android数据库技术(8)Android多媒体技术(9)Android2D/3D技术(10)Android游戏编程。

四 web课程里面会学习到哪几种框架呢

这里整理了一份系统全面的web前端学习路线，框架的相关内容在第三阶段，希望可以帮到你~

第一阶段：专业核心基础

阶段目标：

1. 熟练掌握HTML5、CSS3、Less、Sass、响应书布局、移动端开发。

2. 熟练运用HTML+CSS特性完成页面布局。

4. 熟练应用CSS3技术，动画、弹性盒模型设计。

5. 熟练完成移动端页面的设计。

6. 熟练运用所学知识仿制任意Web网站。

7. 能综合运用所学知识完成网页设计实战。

知识点：

1、Web前端开发环境，HTML常用标签，表单元素，Table布局，CSS样式表，DIV+CSS布局。熟练运用HTML和CSS样式属性完成页面的布局和美化，能够仿制任意网站的前端页面实现。

2、CSS3选择器、伪类、过渡、变换、动画、字体图标、弹性盒模型、响应式布局、移动端。熟练运用CSS3来开发网页、熟练开发移动端，整理网页开发技巧。

3、预编译css技术：less、sass基础知识、以及插件的运用、BootStrap源码分析。能够熟练使用 less、sass完成项目开发，深入了解BootStrap。

4、使用HTML、CSS、LESS、SASS等技术完成网页项目实战。通过项目掌握第一阶段、css的内容、完成PC端页面设计和移动端页面设计。

第二阶段：Web后台技术

阶段目标:

1. 了解JavaScript的发展历史、掌握Node环境搭建及npm使用。

2. 熟练掌握JavaScript的基本数据类型和变量的概念。

3. 熟练掌握JavaScript中的运算符使用。

4. 深入理解分之结构语句和循环语句。

5. 熟练使用数组来完成各种练习。

6.熟悉es6的语法、熟练掌握JavaScript面向对象编程。

7.DOM和BOM实战练习和H5新特性和协议的学习。

知识点：

1、软件开发流程、算法、变量、数据类型、分之语句、循环语句、数组和函数。熟练运用JavaScript的知识完成各种练习。

2、JavaScript面向对象基础、异常处理机制、常见对象api，js的兼容性、ES6新特性。熟练掌握JavaScript面向对象的开发以及掌握es6中的重要内容。

3、BOM操作和DOM操作。熟练使用BOM的各种对象、熟练操作DOM的对象。

4、h5相关api、canvas、ajax、数据模拟、touch事件、mockjs。熟练使用所学知识来完成网站项目开发。

第三阶段：数据库和框架实战

阶段目标：

1. 综合运用Web前端技术进行页面布局与美化。

2. 综合运用Web前端开发框架进行Web系统开发。

3. 熟练掌握Mysql、Mongodb数据库的发开。

4. 熟练掌握vue.js、webpack、elementui等前端框技术。

5. 熟练运用Node.js开发后台应用程序。

6. 对Restful，Ajax，JSON，开发过程有深入的理解,掌握git的基本技能。

知识点：

1、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，mongodb数据库。深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理，为Node.js后台开发打下坚实基础。

2、模块系统，函数，路由，全局对象，文件系统，请求处理，Web模块，Express框架，MySQL数据库处理，RestfulAPI，文件上传等。熟练运用Node.js运行环境和后台开发框架完成Web系统的后台开发。

3、vue的组件、生命周期、路由、组件、前端工程化、webpack、elementui框架。Vue.js框架的基本使用有清晰的理解，能够运用Vue.js完成基础前端开发、熟练运用Vue.js框架的高级功能完成Web前端开发和组件开发，对MVVM模式有深刻理解。

4、需求分析，数据库设计，后台开发，使用vue、node完成pc和移动端整站开发。于Node.js+Vue.js+Webpack+Mysql+Mongodb+Git，实现整站项目完整功能并上线发布。

第四阶段：移动端和微信实战

阶段目标：

1.熟练掌握React.js框架，熟练使用React.js完成开发。

2.掌握移动端开发原理，理解原生开发和混合开发。

3.熟练使用react-native和Flutter框架完成移动端开发。

4.掌握微信小程序以及了解支付宝小程序的开发。

5.完成大型电商项目开发。

知识点：

1、React面向组件编程、表单数据、组件通信、监听、声明周期、路由、Rex基本概念。练使用react完成项目开发、掌握Rex中的异步解决方案Saga。

2、react-native、开发工具、视图与渲染、api操作、Flutter环境搭建、路由、ListView组件、网络请求、打包。练掌握react-native和Flutter框架，并分别使用react-native和Flutter分别能开发移动端项目。

3、微信小程序基本介绍、开发工具、视图与渲染、api操作、支付宝小程序的入门和api学习。掌握微信小程序开发了解支付宝小程序。

4、大型购物网站实战，整个项目前后端分离开发；整个项目分为四部分：PC端网页、移动端APP、小程序、后台管理。团队协作开发，使用git进行版本控制。目期间可以扩展Three.js 、TypeScript。

五 如何理解课程的基本理念与内容框架

就是课程内容的最基本化,也是大范围的定向依据,还有相关的意义所在的意思……

六 高中数学课程框架有哪些主要的部分

高中数学课程框架有哪些主要的部分

高中数学课程分必修和选修。必修课程由 5 个模块组成；选修课程有 4 个系列，其中系列 1、

系列 2 由若干模块组成，系列 3、系列 4 由若干专题组成；每个模快 2 学分（36 学时），每

个专题 1 学分（18 学时），每 2 个专题可组成 1 个模块。

一、必修课程

必修课程是每个学生都必须学习的数学内容，包括 5 个模块。

数学 1： *** ，函数概念与基本初等函数 I（指数函数、对数函数、幂函数）。

数学 2：立体几何初步，平面解析几何初步。

数学 3：算法初步，统计， 概率。

数学 4：基本初等函数 II（三角函数）、平面上的向量，三角恒等变换。

数学 5：解三角形，数列，不等式。

二、选修课程

对于选修课程，学生可以根据自己的兴趣和对未来发展的愿望进行选择。选修课程由系列 1，

系列 2，系列 3，系列 4 等组成。

1、系列 1：由 2 个模块组成。

选修 1-1：常用逻辑用语、圆锥曲线与方程、导数及其初步应用。

选修 1-2：统计案例、推理与证明、数系扩充及复数的引入、框图。

2、系列 2：由 3 个模块组成。

选修 2-1：常用逻辑用语、圆锥曲线与方程、空间中的向量与立体几何。

选修 2-2：导数及其应用、推理与证明、数系的扩充与复数的引入。

选修 2-3：计数原理、统计案例、概率。

3、系列 3：由 6 个专题组成。

选修 3-1：数学史选讲；

选修 3-2：信息安全与密码；

选修 3-3：球面上的几何；

选修 3-4：对称与群；

选修 3-5：欧拉公式与闭曲面分类；

选修 3-6：三等分角与数域扩充。

4、系列 4：由 10 个专题组成。

七 Python课程内容都学习什么啊

这里整理了一份Python全栈开发的学习路线，要学习以下内容：

第一阶段：专业核心基础

阶段目标：

1. 熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识

2. 熟练运用Python面向对象知识进行程序开发

3. 对Python的核心库和组件有深入理解

4. 熟练应用SQL语句进行数据库常用操作

5. 熟练运用Linux操作系统命令及环境配置

6. 熟练使用MySQL，掌握数据库高级操作

7. 能综合运用所学知识完成项目

知识点：

Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶、MySQL数据库、Linux操作系统。

1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。

2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。

3、类的原理，MetaClass，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，UnitTest，Mock。深入理解面向对象底层原理，掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术。

4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。

5、Linux安装配置，文件目录操作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的服务器操作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。

第二阶段：PythonWEB开发

阶段目标：

1. 熟练掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，JavaScript及前端框架

2. 深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议

3. 熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发

4. 深入理解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知识

5. 能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理

6. 使用Web开发框架实现贯穿项目

知识点：

Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战。

1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript，JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery与BootStrap前端开发框架，完成页面布局与美化。

2、前端开发框架Vue，JSON数据，网络通信协议，Web服务器与前端交互熟练使用Vue框架，深入理解HTTP网络协议，熟练使用Swagger，AJAX技术实现前后端交互。

3、自定义Web开发框架，Django框架的基本使用，Model属性及后端配置，Cookie与Session，模板Templates，ORM数据模型，Redis二级缓存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技术，开发完整的WEB系统和框架。

4、Flask安装配置，App对象的初始化和配置，视图函数的路由，Request对象，Abort函数，自定义错误，视图函数的返回值，Flask上下文和请求钩子，模板，数据库扩展包Flask-Sqlalchemy，数据库迁移扩展包Flask-Migrate，邮件扩展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，与Django框架的异同，并能独立开发完整的WEB系统开发。

第三阶段：爬虫与数据分析

阶段目标：

1. 熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具使用，能够对HTTP及HTTPS协议进行抓包分析

2. 熟练掌握各种常见的网页结构解析库对抓取结果进行解析和提取

3. 熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略，能够针对常见的反爬措施进行处理

4. 熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取

5. 熟练掌握数据分析相关概念及工作流程

6. 熟练掌握主流数据分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用

7. 熟练掌握数据清洗、整理、格式转换、数据分析报告编写

8. 能够综合利用爬虫爬取豆瓣网电影评论数据并完成数据分析全流程项目实战

知识点：

网络爬虫开发、数据分析之Numpy、数据分析之Pandas。

1、爬虫页面爬取原理、爬取流程、页面解析工具LXML，Beautifulfoup，正则表达式，代理池编写和架构、常见反爬措施及解决方案、爬虫框架结构、商业爬虫框架Scrapy，基于对爬虫爬取原理、网站数据爬取流程及网络协议的分析和了解，掌握网页解析工具的使用，能够灵活应对大部分网站的反爬策略，具备独立完成爬虫框架的编写能力和熟练应用大型商业爬虫框架编写分布式爬虫的能力。

2、Numpy中的ndarray数据结构特点、numpy所支持的数据类型、自带的数组创建方法、算术运算符、矩阵积、自增和自减、通用函数和聚合函数、切片索引、ndarray的向量化和广播机制，熟悉数据分析三大利器之一Numpy的常见使用，熟悉ndarray数据结构的特点和常见操作，掌握针对不同维度的ndarray数组的分片、索引、矩阵运算等操作。

3、Pandas里面的三大数据结构，包括Dataframe、Series和Index对象的基本概念和使用，索引对象的更换及删除索引、算术和数据对齐方法，数据清洗和数据规整、结构转换，熟悉数据分析三大利器之一Pandas的常见使用，熟悉Pandas中三大数据对象的使用方法，能够使用Pandas完成数据分析中最重要的数据清洗、格式转换和数据规整工作、Pandas对文件的读取和操作方法。

4、matplotlib三层结构体系、各种常见图表类型折线图、柱状图、堆积柱状图、饼图的绘制、图例、文本、标线的添加、可视化文件的保存，熟悉数据分析三大利器之一Matplotlib的常见使用，熟悉Matplotlib的三层结构，能够熟练使用Matplotlib绘制各种常见的数据分析图表。能够综合利用课程中所讲的各种数据分析和可视化工具完成股票市场数据分析和预测、共享单车用户群里数据分析、全球幸福指数数据分析等项目的全程实战。

第四阶段：机器学习与人工智能

阶段目标：

1. 理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程

2. 能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题，解决回归、分类问题

3. 熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等

4. 掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式，熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等

5. 掌握深度学习卷积神经网络运行机制，能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别等常规深度学习实战项目

知识点：

1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。熟悉机器学习相关基础概念，熟练掌握机器学习基本工作流程，熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。

2、Tensorflow相关的基本概念，TF数据流图、会话、张量、tensorboard可视化、张量修改、TF文件读取、tensorflow playround使用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计，掌握机器学习和深度学习之前的区别和练习，熟练掌握深度学习基本工作流程，熟练掌握神经网络的结构层次及特点，掌握张量、图结构、OP对象等的使用，熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计，完成验证码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战。

八 什么是课程框架问题

资料卡片(愿与各位同学共享): 课程框架问题包括基本问题，单元问题和内容问题。单元问题: 反映了基本的概念, 指向规律的核心；在内容范畴提出了重要的问题没有单一的，明显“正确”的答案。 基本问题： 能够激发学生的兴趣,内容问题,直接支持内容和学习目标,有特定的“正确”的答案 “在问题的解决，概念的理解和批评反思中，技术的应用是非常有效的。” “利用技术，学生可花更多时间创新策略去解决复杂的问题和增强更高的理解能力。” 在一个持续一年的社会科学研究中，若研究的范围包括了诸如世界探险、工业革命、第二次世界大战等，它会是一个基本问题。 在交叉学科的研究中如语言艺术/社会科学研究，我们探讨问题的不同侧面，它也可以成为一个基本问题。 在研究一个特定的项目如“进化”时，它也可以成为一个单元问题 内容问题不同于单元问题和基本问题,大多涉及的是事实而不是该事实的阐释,都有明确的答案。 建构课程框架问题的提示： 开始去做…不要担心它的技巧和语言，重点是头脑风暴. 你先以陈述的方式把问题写下来，然后把它修改为疑问句。 如果需要的话，用成人的语言把基本意思写下来，然后把它转为“学生”的语言。 确认无论是基本问题还是单元问题，他们都不只有一个明显的“正确”答案。 不要过多担心你的问题到底是“基本问题”还是“单元问题—你要重点关注它是否需要更高层次的思维技能。 记住：一个好的问题和好的单元的形成是一个反复的过程！

豆瓣电影数据分析

这篇报告是我转行数据分析后的第一篇报告，当时学完了Python，SQL，BI以为再做几个项目就能找工作了，事实上……分析思维、业务，这两者远比工具重要的多。一个多月后回过头来看，这篇报告虽然写得有模有样，但和数据分析报告还是有挺大差别的，主要原因在于：a.只是针对豆瓣电影数据分析太过宽泛了，具体关键指标到底是哪些呢？；b.没有一个确切有效的分析模型/框架，会有种东一块西一块的拼接感。

即便有着这些缺点，我还是想把它挂上来，主要是因为：1.当做Pandas与爬虫(Selenium+Request)练手，总得留下些证明；2.以豆瓣电影进行分析确实很难找到一条业务逻辑线支撑，总体上还是描述统计为主；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；

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，采集对象包括：电影名称、年份、导演、演员、类型、出品国家、语言、时长、评分、评论数、不同评价占比、网址。经过去重、清洗，最后得到29033条有效电影数据。根据电影评分、时长、地区、类型进行分析，描述了评分与时长、类型的关系，并统计了各个地区电影数量与评分。之后，针对演员、导演对数据进行聚合，给出产量与评分最高的名单。在分析过程中，还发现电影数量今年逐步增加，但评分下降，主要原因是中国地区今年低质量影视作品的增加。

另外，本篇报告还爬取了电影票房网（ ）1995-2020年度国内上映的影片票房，共采集4071条数据，其中3484条有效。进一步，本文分析了国内院线电影票房年度变化趋势，票房与评分、评价人数、时长、地区的关系，票房与电影类型的关联，并给出了票房最高的导演、演员与电影排名。

清洗、去重后，可以看到29033条数据长度、评分、评论数具有以下特点：

结合图1(a)(b)看，可以看到电影数据时长主要集中在90-120分钟之间，向两极呈现阶梯状递减，将数据按照短(60-90分钟)，中(90-120分钟)，长(120-150分钟)，特长(150分钟)划分，各部分占比为21.06%, 64.15%, 11.95%, 2.85%。

结合图2(a)看，可以看到我们采集到的电影数据评分主要集中在6.0-8.0之间，向两极呈现阶梯状递减，在此按照评分划分区间：2.0-4.0为口碑极差，4.0-6.0为口碑较差，6.0-7.0为口碑尚可，7.0-8.0为口碑较好，8.0-10.0为口碑极佳。

这5种电影数据的占比分别为：5.78%, 23.09%, 30.56%, 29.22%, 11.34%

再将评分数据细化到每年进行观察，可以发现，30年内电影数量与年度电影均分呈反相关，年度均分整体呈现下降趋势，2016年电影均分最低，电影数量最多。

进一步做出每个年份下不同评级等级的电影数据占比，可以发现，近年来，评分在[2.0,6.0)的电影数据占比有着明显提升，评分在[6.0,7.0)的数据占比不变，评分在[7.0,10.0)的数据占比减少，可能原因有：

对照图5，可以发现，评分与时长、评论人数的分布大致呈现漏斗状，高分电影位于漏斗上部，低分电影位于漏斗下部。这意味着，如果一部电影的评论人数很多（特别是超过30w人观影），时长较长(大于120min)，那么它大概率是一部好电影。

根据各个国家的电影数量作图，可以得到图6，列出电影数量前十的国家可得表格2，发现美国在电影数量上占第一，达到8490部，中国其次，达6222部。此外，法国，英国，日本的电影数量也超过1000，其余各国电影数量相对较少。这可以说明美国电影有着较大的流量输入，在中国产生了较大的影响。

进一步分析各国电影的质量，依据评分绘制评分箱线图可得图7，在电影数量排名前20的国家中：

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。根据上述各国的电影评分表现，我们可以猜测电影数量较多的国家可能对年度均分的下降有较大影响。于是，我们再计算出这些国家的年度电影均分，并与整体均分进行比较分析。

再作出中国大陆，中国台湾，中国香港的均分箱线图图9(a)，可以看到，大陆电影均分低于港台电影，且存在大量低分电影拉低了箱体的位置。

分析相关性可得，大陆、香港、台湾电影年度均分与全部评分关联度分别为R=0.979,0.919,0.822，说明滤去台湾和香港电影，大陆电影年度均分的变化趋势与全部评分变化更接近。图9(b)可以进一步反映这一点。

可以看到，大部分类型集中在X×Y=[10000,30000]×[6.00,7.50]的区间范围内，剧情、喜剧、爱情、犯罪、动作类电影数量上较多，说明这些题材的电影是近三十年比较热门的题材，其中剧情类电影占比最多，音乐、传记类电影平均得分更高，但在数量上较少，动作、惊悚类电影评论人数虽多，但评价普遍偏低。

除此之外，还有两块区域值得关注：

根据类型对电影数据进行聚合，整理得到各类型电影评分的时间序列，计算它们与整体均分时间序列的相关性，可得表格4与图11，可以看到剧情，喜剧，悬疑这三种类型片与总分趋势变化相关性最强，同时剧情、喜剧类电影在电影数量上也最多，因此可以认为这两类电影对于下跌趋势影响最大，但其余类别电影的相关性也达到了0.9以上，说明几种热门的电影得分的变化趋势与总体均分趋势一致。

前面已经得知，中美两国电影占比最高，且对于均分时间序列的影响最大。在此，进一步对两国电影进行类型分析，选取几种主要的类型（数量上较多，且相关性较高）进行分析，分别是剧情，喜剧，爱情，惊悚，动作，悬疑类电影，绘制近年来几类电影的数量变化柱状图与评分箱线图可得图12,13,14,15。

对导演与演员进行聚合，得到数据中共有15011名导演，46223名演员。按照作品数量在(0,2], (2,5], (5,10], (10,20], (20,999]进行分组统计导演数量，可以发现，15009名导演中有79.08%只拍过1-2部作品，46220名演员中有75.93%只主演过1-2部作品。忽略那些客串、跑龙套的演员，数据总体符合二八定律，即20%的人占据了行业内的大量资源。

在此，可以通过电影得分、每部电影评论人数以及电影数目寻找优秀的电影导演与演员。这三项指标分别衡量了导演/演员的创作水平，人气以及产能。考虑到电影数据集中可能有少量影视剧/剧场版动画，且影视剧/剧场版动画受众少于电影，但得分普遍要高于电影，这里根据先根据每部电影评论数量、作品数量来筛选导演/演员，再根据电影得分进行排名，并取前30名进行作图，可得图17,18。

结合电影票房网（ ）采集到的3353条票房数据，与豆瓣数据按照电影名称进行匹配，可以得到1995-2020年在中国大陆上映的电影信息，分别分析中国内地电影的数量、票房变化趋势，票房与评分、评价人数、时长、地区以及类型的关系，此外还给出了不同导演与演员的票房表现以及影片票房排名。

如图19所示，国内票房数据与上映的电影数量逐年递增，2020年记录的只是上半年的数据，且由于受疫情影响，票房与数量骤减。这说明在不发生重大事件的情况下，国内电影市场规模正在不断扩大。

对电影数据根据类型进行聚合，绘制散点图21，可以发现：

提取导演/演员姓名，对导演/演员字段进行聚合，计算每个导演/演员的票房总和，上映电影均分、以及执导/参与电影数目进行计算，作出票房总和前30名的导演/演员，可得图22,23，图中导演/演员标号反映了票房排名，具体每位导演/演员的上映影片数量、均分、每部电影评价人数、平均时长与总票房在表5、表6中给出。

最后根据电影票房进行排名，得到票房排名前20的电影如表格7所示，可以看到绝大部分上榜电影都是中国电影，索引序号为3、10、12、14、18、19为美国电影，这也反映了除国产电影之外，好莱坞大片占据较大的市场。

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：

python爬虫看电影会有什么影响

闲着在家想看电影，但是猛地不知道要看啥电影，脑子想半天也想不出来一个好电影名字！干脆直接在豆瓣电影上获取最近热门的电影，然后一个一个挨着看打发时间！

获取豆瓣电影信息也是学爬虫的一个入门例子，不知道为啥好多人学爬虫都拿豆瓣电影来练手，一个应该是爬取比较简单，另一个应该是这个平台反爬措施比较low，接下来让我们来看看怎么去实现获取豆瓣电影前200个热门电影信息！

1.请求数据

第一步先打开豆瓣电影网页，分析请求看怎样才能请求到数据。

刷新豆瓣电影网页，从浏览器自带的开发工具network中XHR可以看到各种请求，其中标黄的search_subject?type_movie这个请求就是请求电影信息，下面的type_tv就是请求电视剧信息的。从右边标黄的request url中看到是请求的链接，但参数信息都被编码，用urllib.parse.unquote()方法来进行解码：

解码后的请求连接如图所示，猜想page_limt为每次请求到的数据量，page_start为从第几页开始请求，将这个链接在浏览器中打开来验证一下猜想。

看到返回的是一个json字符串，里面包含50条电影信息，其中有名字，评分，链接等，将page_start = 0 变为1，就请求到下一个50条信息。根据链接的这个规律，可以对page_start 不断赋值，从而实现多条信息的获取！（公众号 ly戏说编程）

第二步构造请求头，即看看浏览器通过这个链接向服务器发送了什么请求参数才拿到这些json数据，打开浏览器开发者工具。

按照图中1到4步可以看到这个请求的request headers，将请求头里面的信息全部拿出来，构造为爬虫的请求头。

坑：请求头构造的时候Accept-Encoding要将br去掉。原因：Accept-Encoding用来声明浏览器支持的编码类型，一般有gzip,deflate,br 等等。但在python3的requests包中：

response.content 字节方式的响应体，会自动为你解码 gzip 和 deflate 压缩 类型：bytes

reponse.text 字符串方式的响应体，会自动根据响应头部的字符编码进行解码。类型：str

但偏偏不支持br的解码，如果加上br可能造成你请求回来的是乱码！所以要去掉br!

这样通过模拟浏览器请求数据，就可以得到服务器返回的json字符串，再解析json字符串得到每一个电影的详情链接。

2.提取信息

在得到每一个电影的链接后，依次访问每一个电影的链接，然后根据关键信息所在标签用xpath进行提取。这里只对电影名字、年份、导演、类型、评分进行提取。

例如提取1917，在网页右击“1917”,然后选择检查，在Elements中1917所在位置右击，选择Copy，然后Copy XPath即可拿到1917的Xpath路径，其它信息的提取操作步骤一样。

但是不同电影网页里面相同类型的信息所在的XPath路径可能不同，这就需要找到他们的相同处，提取相同的XPath路径，从而进行大批量提取。

比如电影类型，用直接copy xpath的方法就不好使，不同电影网页里面电影类型所处的标签位置不同，用copy xpath拷贝出来的路径有差异，这就需要根据所在标签的property属性来获取。主要代码如下：

对每一网页链接里面的信息进行提取，这里每提取一个就停1s，为的是避免平台检测到异常访问，这样就拿到每一个电影的信息，然后再将这信息保存到excel中，效果如图所示

前几名都是奥斯卡得奖电影有木有！感兴趣的小伙伴快来试试！话不多说，挨着去看电影咯！去哪看？去公众号 ly戏说编程 首页vip影院看，里面还有各种学习资源免费分享！

有哪些足不出户，能用十天掌握的新技能？

不少人都看过马尔科姆?格拉德威尔的《异类》，书中最著名的是 「 1 万小时定律」 ：要达到世界顶级水平，需要 1 万小时的刻意练习，一般最少要花上 10 年时间。

但问题在于，在这个时代，我们每个人都有太多想学、需要学的技能：工作中需要学外语、学软件、学汇报；生活中需要学烹饪、学乐器、学健身，我们不可能每样都付出 1 万小时……

快速掌握一项技能，对现代人的生存和发展极其重要，乔希?考夫曼有一个经典的 Ted 演讲，他总结了一个快速学习的框架， 只需要 20 小时的练习（每天学习 90 分钟），就可以学会大多数技能，换句话就是通过 20 小时就可以入门了。

下面，我们帮你总结了一些非常实用和装逼的小技能，10 天左右就能学会。疫情期间宅在家中，不妨尝试一下～

爬虫其实就是对网络数据的批量采集，它可以做很多事，比如帮你在 12306 抢票、下载小说、图片、收集抖音上好看的小姐姐的视频……在大数据时代，爬虫早已不是程序员的专属技能，越来越多的职业都需要用到爬虫，比如产品经理、运营、市场人员，都经常需要使用到这个技能。

爬虫程序一般使用 Python 语言制作，有很多现成的 Python 框架，可以让你很方便地写出爬虫程序。除此之外，你还需要对网页结构有简单的了解。

推荐课程：

1. 高德 API + Python 爬虫解决租房问题

本课程使用 Python 脚本爬取某租房网站的房源信息，利用高德的 js API 在地图上标出房源地点，划出距离工作地点1小时内可到达的范围。在项目实现的过程中熟悉了 requests 、BeautifulSoup、csv 等库的简单使用。

2. 使用 Python 批量爬取网站信息

本实验主要通过 Python 实现一个命令行参数控制的爬虫程序，可以批量爬取网站的 URLs、JS 文件及其中的端点、子域名和 DNS 有关的数据信息等，能够匹配自定义正则表达式的字符串，还支持将最终结果导出为 JSON 格式或 CSV 格式。

3. Python 二手房信息爬取与数据呈现

本课程以链家的二手房网站为目标，使用python爬取链家官网在售的二手房信息，并且使用matplotlib 绘图包对爬取的信息进行分析，绘制简单的图表。

4. Nodejs 完成网站信息爬虫

本课将通过 Node.js 实现一个简单的爬虫，来爬取豆瓣热评电影，主要有以下几个模块：实验简介，创建项目，HTTP 模块，编写爬虫程序，保存数据到本地。主要会用到的模块（包）有：http，fs，path，cheerio。http 模块用于创建 http 请求，fs 模块用于保存文件，path 模块用于解析路径，cheerio 包是服务器端的 jQuery 实现，这里用于解析 HTML。

爬虫需要用到 Python ，如果你还不会的话，那有必要先学习一下了。现在编程越来越火，程序员也成了高薪的代名词，不管写不写代码，学习一下编程也是有必要的。Python 是目前最火热的语言之一，上至老奶奶、下到小学生都在学习。

10 天时间虽然不能让你成为 Python 大神，但入门 Python、写一些小程序、小脚本却是绰绰有余的。年后再找工作，再也不用被 “掌握 Python 优先” 的职位拒之门外了！

推荐课程：

1. Python 新手入门课

极度舒适的新手入门课程，面向完全没有编程基础的同学。你将在一下午入门 Linux、Python 基础和Github 常用命令，为未来的编程大楼打下稳固的基础。

2. 楼 + 之 Python 基础

人人都学得会的 Python 入门课，从 0 到 1 掌握编程的概念，用 Python 创造你的第一个程序、 游戏 和网络爬虫。

3. Python3 简明教程

简明易懂的 Python3 课程，不仅适用于那些有其它语言基础的同学，对没有编程经验的同学也非常友好。本课程不仅讲解了 Python3 基础知识，还介绍了 PEP8、Virtualenv、测试、项目结构以及 Flask 相关内容。

4. 用 Python 实现各种常用算法

使用 Python 实现各种算法，主要知识点包括数据结构，哈希，数学算法，线性代数，搜索算法，排序算法，字符串。

过年期间，王者荣耀日流水过亿，又赚钱又好玩为什么不学？下面这些课程将教你快速一些小 游戏 ～

推荐课程：

1. 200 行 Python 代码实现 2048

本实验仅用200行的 python 代码完成2048小 游戏 的编写。通过本实验将学习 Python 基本知识，状态机的概念，以及编写 python 游戏 的步骤。为 Python 的进阶课程，需要用户具有 Python 的语法基础。

2. Python3 实现推理 游戏 Bagels

Bagels是可以和朋友一起玩的一个推理 游戏 。本实验将会一步步地用 Python3 实现这个 游戏 。本课程会用到一些 Python3 的新特性。

3. Python 实现康威生命 游戏

康威生命 游戏 是一个久负盛名的数学 游戏 ，有简单的规则和无穷无尽的组合。本课程将使用 pygame 模块来实现这样一个 游戏 ，让你在趣味 游戏 中提升对 Python 的理解，入门 pygame。

4. Python 实现推箱子 游戏

本课程通过一个简单的推箱子 游戏 ，来介绍 pygame 的一些相关内容，课程介绍中尽量避免专业词汇，从简单入手设计并开发一个推箱子 游戏 。

5. 基于 Pygame 开发贪吃蛇和俄罗斯方块

本课程基于Pygame开发贪吃蛇和俄罗斯方块，通过逐步学习Pygame基础知识，到从零开始实现 游戏 开发，课程难度由浅入深，内容通俗易懂，确保同学们能够很好的掌握和理解。

每个技术大牛都应该有自己的技术博客，如果是自己开发的，那更是加分无数。下面这些教程可以帮助你学习创建美观又实用的博客～

推荐课程：

1. Python3 基于 Flask 框架搭建个人博客

本课程中，我们将使用 Python 语言及 Flask 框架开发一个简单的博客系统。涉及 Flask Web 开发，使用 Peewee 构建数据模型，简单的 Jinja2 模板， Pygments 模块实现代码语法高亮，MarkDown 格式编写博客， Micawber 实现多媒体播放。

2. 使用 Github Pages 和 Hexo 搭建独立博客

本次课程我们将利用 github page 的特性来部署由 Hexo 框架渲染生成的静态博客。并且为博客添加插件以实现评论、七牛实现图床等功能。

3. Java 实现个人博客

利用 SSM 框架和简单的前端知识、Markdown 的富文本编辑器插件和第三方评论插件和 MySQL 数据库搭建一个简单但是功能完善的个人博客网站。

4. SpringBoot + Mybatis + Thymeleaf 搭建美观实用的个人博客

对于技术人员来说，拥有自己的个人博客应该是一件令人向往的事情，可以记录和分享自己的观点，独立开发以及独立维护一个博客网站，这种想法应该在很多人心中都有过，真的很酷，也因此我开发了 My Blog 博客系统，它是由 SpringBoot + Mybatis + Thymeleaf 等技术实现的 Java 博客系统，页面美观、功能齐全、部署简单及完善的代码，一定会给使用者无与伦比的体验。

没有一个春天不会到来。疫情总会散去，生活也还要继续。大家加油～

以上课程可以登陆实验楼官网获取。

【python爬虫实战】爬取豆瓣影评数据

爬取豆瓣影评数据步骤：

1、获取网页请求

2、解析获取的网页

3、提速数据

4、保存文件

Python爬虫实战（1）requests爬取豆瓣电影TOP250

爬取时间：2020/11/25

系统环境：Windows 10

所用工具：Jupyter Notebook\Python 3.0

涉及的库：requests\lxml\pandas\matplotlib\numpy

蛋肥想法： 先将电影名称、原名、评分、评价人数、分类信息从网站上爬取下来。

蛋肥想法： print数据列表后发现电影原名、分类信息等存在不需要的字符，需预先处理；同时因为后续想做一个豆瓣电影TOP250的维度分布图，而同一电影存在多个发行国家、类型（如“法国 美国 / 剧情 动作 犯罪”），为了简（偷）便（懒），这里均取第一个作为记入的数据；最后将数据保存为xlsx。

蛋肥想法： 蛋肥想知道在豆瓣电影TOP250中年份、国家、类型的维度数据，为了练手，使用刚才保存成xlsx的数据，并分别画成雷达图、柱形图、扇形图。