爬取过程在这里: Python爬取你好李焕英豆瓣短评并利用stylecloud制作更酷炫的词云图 本文基于前文爬取生成的douban.txt,基于SnowNLP做情感分析. 依赖库: 豆瓣镜像比较快: pip install snownlp -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host=pypi.douban.com/simple 初识SnowNLP: SnowNLP是一个常用的Python文本分析库,是受到TextBlob启发而发明的.由于当

全文的步骤可以大概分为几步: 一:数据获取,利用selenium+多进程(linux上selenium 多进程可能会有问题)+kafka写数据(linux首选必选耦合)windows直接采用的是写mysql 二:数据存储(kafka+hive 或者mysql)+数据清洗shell +python3 三: 数据可视化,词云  pyecharts jieba分词 snownlp (情绪化分析) step 1  selenium 模拟登陆豆瓣,爬去武林外传的短评: 在最开始写爬虫的时候,抓取豆瓣评论,

本文的完整源码在git位置:https://github.com/OceanBBBBbb/douban-ml 爬取豆瓣影评 爬豆瓣的影评比较简单,豆瓣没有做限制,甚至你都不用登陆就可以看全部,我这里用的bs4和urllib获取的页面信息: # 获取页面 def get_html(url): head = {} head[ 'User-Agent'] = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, lik

主要用到lxml的etree解析网页代码,xpath获取HTML标签. 代码如下: 1 #!/user/bin env python 2 # author:Simple-Sir 3 # time:2019/7/17 22:08 4 # 获取豆瓣网正在上映电影最热评论 5 import requests 6 from lxml import etree 7 8 # 伪装浏览器 9 headers ={ 10 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; W

习·D3.js 学习资源汇总 除了D3.js自身以外,许多可视化工具包都是基于D3开发的,所以对D3的学习就显得很重要了,当然如果已经有了Javascript的经验,学起来也会不费力些. Github主页:https://github.com/mbostock/d3/wiki 包括D3简介,案例,教程和公开课,以及之前提到的API参考等. Github教程页面:https://github.com/mbostock/d3/wiki/Tutorials -·-·-·-·-·-其他:-·-·-·-·

对于动漫爱好者来说,海贼王.火影.死神三大动漫神作你肯定肯定不陌生了.小编身边很多的同事仍然深爱着这些经典神作,可见"中毒"至深.今天小编利用Python大法带大家分析一下这些神作,看看这些神作到底在讲些神马. 人生苦短,我用Python.小编利用Python网络爬虫爬取了豆瓣网,将网站上关于这三部动漫的评论全部抓取下来,之后通过Python的第三方库jieba分词进行词频统计和分析,最后通过matplotlib库和wordcloud库将关键词制作成词云进行可视化展示. 词云是神魔?&

Python爬取豆瓣指定书籍的短评 #!/usr/bin/python # coding=utf-8 import re import sys import time import random import urllib import urllib2 import MySQLdb # 爬取豆瓣评论 class Douban: # 构造函数 def __init__(self, url, name): # 采集的地址 #self.url = 'https://book.douban.com/su

selenium 模拟登陆豆瓣,爬去武林外传的短评: 在最开始写爬虫的时候,抓取豆瓣评论,我们从F12里面是可以直接发现接口的,但是最近豆瓣更新,数据是JS异步加载的,所以没有找到合适的方法爬去,于是采用了selenium来模拟浏览器爬取. 豆瓣登陆也是改了样式,我们可以发现登陆页面是在另一个frame里面 所以代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- # 导包 import time from selenium import webdriver from selenium.we

本文转自知乎 作者:苏格兰折耳喵 ----------------------------------------------------- 作为数据分析爱好者,本文作者将想从数据的角度去解读<欢乐颂2>这部热播剧的方方面面,包括舆情传播.网络口碑.人物社交网络分析及,以及小说内容的文本分析. 5月11日,让众多安迪粉期待已久的<欢乐颂>第二季终于播出.相比首季,<欢乐颂2>在造型和场景上显得更为精致时尚,且其中每个角色的造型却都是遵从的其身份和背景,并不突兀. 正所谓

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:CDA数据分析师 豆瓣9.4分!这场线上演唱会到底多好看? 首先让我们看到豆瓣上的数据:截止到目前为止,五月天的这次线上演唱会共有10万余人进行了评价,目前豆瓣评分为9.4分,是非常高的成绩了. 豆瓣评分分布 进一步分析可以看到,评论中有68.4%的人给出了满分5星,其次24.2%的人给出了4星. 豆瓣评论词云图 豆瓣评论中大家都在说些什么呢?可以看到"太短&quo

点击下方即可免费下载 百度网盘免费下载:Python编程导论第2版 提取码:18g5 豆瓣评论: 介绍: 本书基于MIT 编程思维培训讲义写成,主要目标在于帮助读者掌握并熟练使用各种计算技术,具备用计算思维解决现实问题的能力.书中以Python 3 为例,介绍了对中等规模程序的系统性组织.编写.调试,帮助读者深入理解计算复杂度,还讲解了有用的算法和问题简化技术,并探讨各类计算工具的使用.与本书第1版相比,第2版全面改写了后半部分,且书中所有示例代码都从Python 2 换成了Python 3.

划水‍♂️!好耶! 果然还是逃不过作业,初三刚过就要营业 审题 爬虫+算法:划水中的员工 员工 A 此刻内心一酸,大年初一加班惨绝人寰,情不自禁打开 B 站,跟着网友一起划水看番. 但是由于技术故障原因番没了,员工 A 心态差点爆炸,刚好有个 Up 主疯狂掉粉几十万引起了他的注意,掉得他内心莫名舒坦,但是他想起自己还要工作不能实时查看粉丝数,于是他准备把这个工作交给下属. 他交代下属:将某个 Up 主的粉丝数用爬虫的方法抓取下来,并且每小时重新爬取一次,可视化出来. 当然,除此之外,他还想知道多

作者: 龙心尘 && 寒小阳 时间:2016年2月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50629110 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50629587 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 引言 上一篇文章我们主要从理论上梳理了朴素贝叶斯方法进行文本分类的基本思路.这篇文章我们主要从实践上探讨一些应用过程中的tricks,并进一步分

这个组是一个做手机应用的组,比较有特色. 经过我们的一致讨论,得出我们组对前辈的有关选题.团队.产品等几个方面的看法,以及我们的感想. 选题的特点: 这个选题对于一个短期项目来说是很合适的,经过较为详细的NABC分析过后该团队初步定下了豆酱的功能及按照功能进行团队分工. 简单来讲,他们通过使用豆瓣api来获取数据,并显示到UI上. 1:不需要太多的设计内容,他们可以参考豆瓣现有的app的功能来完善自己的设计. 2:难度适中 3:有一定基础的用户. 该团队具有的优点: 1.选题适当,参考上面的说法

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说在前面 正则表达式是一个很强大的字符串处理工具,几乎任何关于字符串的操作都可以使用正则表达式来完成,作为一个爬虫工作者,每天和字符串打交道,正则表达式更是不可或缺的技能. 正则表达式在不同的语言中使用方式不尽相同,不过只要学会了任意一门语言的正则表达式用法,其他语言中大部分也只是换了个函数的名称而已,本质都是一样的. 注:本文摘自 i 春秋社区(bbs.ichunqiu.com),欢迎更多优秀作者去社区投稿,帮助更多萌新们快速掌握新技能.文章阅读用时约10分钟. 原子 原子是正则表达式中最基本

 国内外自然语言处理(NLP)研究组 *博客地址 http://blog.csdn.net/wangxinginnlp/article/details/44890553 *排名不分先后.收集不全,欢迎留言完善. 中国大陆地区: 微软亚洲研究院自然语言计算组 Natural Language Computing (NLC) Group https://www.microsoft.com/en-us/research/group/natural-language-computing/ 清华大学自然语

# 抓取<我不是药神>的豆瓣评论 import csv import time import requests from lxml import etree fw = open('douban_comments.csv', 'w') writer = csv.writer(fw) writer.writerow(['comment_time','comment_content']) for i in range(0,20): # url = 'http://localhost:8050/ren

看动漫的小伙伴应该知道最近出了一部神漫<雾山五行>,其以极具特色的水墨画风和超燃的打斗场面广受好评,首集播出不到 24 小时登顶 B 站热搜第一,豆瓣开分 9.5,火爆程度可见一斑,就打斗场面而言,说是最炫动漫也不为过,当然唯一有一点不足之处就是集数有点少,只有 3 集. 下面放几张动图,一起欣赏一下. 看过动图之后,是不是觉得我所说的最炫动漫,并非虚言,接下来我们爬取一些评论,了解一下大家对这部动漫的看法,这里我们选取 B 站.微博和豆瓣这 3 个平台来爬取数据. 爬取 B 站 我们先来爬取

---恢复内容开始--- 去年在网络上有一篇文章特别有名:我分析42万字的歌词,为搞清楚民谣歌手们在唱些什么.这篇文章的作者是我大学的室友,随后网络上出现了各种以为爬取了XXX,发现了XXX为名的文章.我想了想,我能不能也通过爬虫来做些什么呢?先入为主,我也以歌曲作为切入口---周杰伦,是的,我们这一代的生活成长,总是离不开周董的声音的陪伴,那我就来爬取周董的歌曲,歌曲评论,歌词,以及各种有用的信息并做一个可视化吧. 这篇文章适合于python纯小白,因为本人也是python刚刚入门,里面可能很