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2024-09-05

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人一生必看的100部电影(全球最佳电影排名榜TOP250)

人一生必看的100部电影(全球最佳电影排名榜TOP250) 人的一生能看多少部电影?假设我们每周都看一部,从10岁看到80岁将会看3640部.但是我们也不可能喜欢这全部的电影.大多数的可能,我们会根据朋友,或者其他来源的推荐去观看.如果看的影片不合自己口味,我们会很悲哀.本次的榜单是亚马逊公司旗下的IMDB数据库筛选出的全球最佳电影排行榜.这里有全球无数人同样喜爱的各类电影,从中获取你还没看过的电影将是最好的选择! 第001名教父 The Godfathertop (1972) 第002名肖

Python爬虫【三】利用requests和正则抓取猫眼电影网上排名前100的电影

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[Python] 应用kNN算法预测豆瓣电影用户的性别

应用kNN算法预测豆瓣电影用户的性别摘要本文认为不同性别的人偏好的电影类型会有所不同,因此进行了此实验.利用较为活跃的274位豆瓣用户最近观看的100部电影,对其类型进行统计,以得到的37种电影类型作为属性特征,以用户性别作为标签构建样本集.使用kNN算法构建豆瓣电影用户性别分类器,使用样本中的90%作为训练样本,10%作为测试样本,准确率可以达到81.48%. 实验数据本次实验所用数据为豆瓣用户标记的看过的电影,选取了274位豆瓣用户最近看过的100部电影.对每个用户的电影类型进行统计.

python爬虫--爬取某网站电影下载地址

前言:因为自己还是python世界的一名小学生,还有很多路要走,所以本文以目的为向导,达到目的即可,对于那些我自己都没弄懂的原理,不做去做过多解释,以免误人子弟,大家可以网上搜索. 友情提示:本代码用到的网址仅供交流学习使用,如有不妥,请联系删除. 背景:自己有台电脑要给老爸用,老爷子喜欢看一些大片,但是家里网络环境不好,就想批量下载一些存到电脑里.但是目前大部分的网站都是这样的, 需要一个个地点进去,才能看到下载地址如果我要下载100部电影,那肯定手都要点断了,于是便想把这些地址给爬取出来,

爬取猫眼电影TOP100

本文所讲的爬虫项目实战属于基础.入门级别,使用的是Python3.5实现的. 本项目基本目标:在猫眼电影中把top100的电影名,排名,海报,主演,上映时间,评分等爬取下来爬虫原理和步骤爬虫,就是从网页中爬取自己所需要的东西,如文字.图片.视频等,这样我们就需要读取网页,然后获取网页源代码,从源代码中用正则表达式进行匹配,把匹配成功的信息存入相关文档中.这就是爬虫的简单原理. 操作步骤: 1.确定抓取的数据字段(排名,海报,电影名,主演,上映时间,评分) 2.分析页面html标签结构,找到数

抓取豆瓣的电影排行榜TOP100

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网站爬取-案例一：猫眼电影TOP100

今天有小朋友说想看一下猫眼TOP100的爬取数据,要TOP100的名单,让我给发过去,其实很简单,先来看下目标网站: 建议大家都用谷歌浏览器: 这是我们要抓取的内容,100个数据,很少我们看一下页面结构 100部电影分十个页码,也就是一页10个电影,抓取方式为10页循环抓取先看下代码: 引入模块: 这次我用REQUEST模块作为抓取工具,以JSON的形式做成文件存储方式第一步:请求网页并且读取: 这个网站并没有设立反爬虫手段第二步:解析网页函数: 我这里用的正则表达式第三步:定义存

Having关键字

Having关键字:用于对整组整组地过滤(对比,where仅仅是一行一行地过滤.) 查询每个住址各住多少人? 查询住址的会员人数超过2人的住址. 注意,出现顺序where>group by>having 查询,喜欢类型超过2种的会员. 做sql查询,大家要学会“分解”问题. 1. 先查出每个会员各喜欢多少种类型. 2. 再用having整组整组地过滤! 查询,价格大于100的电影,每种类型中的最低价. 查询,年龄小于50的会员中,男女各多少人. 查询,年龄小于50的会员中,每个住址各多少人,

Tag标签系统设计

转一篇关于tag的文章: <Tagging: People-powered Metadata for the Social Web>出版于2008年,中文版译为<标签:标记系统设计实践>.Tag,RSS都是Web 2.0时代的标志性建筑.这本书就Tag的方方面面做了比较全面的分析,但是有些章节内容组织逻辑上有点问题,瑕不掩瑜.笔记如下: 分面分类 "缤纷色彩闪出的美丽,是因它没有分开每种色彩",黄家驹歌里唱出世界因为差异不同而丰富多彩;每个人认知世界

Girl_iOS100天学iOS的第一天(规划)

不好的开端. 只是还好,总算是開始. 今天一直在做项目中的某个模块,发现自己尽管工作了一段时间,但编码速度还是够慢的 >.< 探究其为什么慢的原因,还是由于自己对某些控件等基础的不熟悉,如今非常认同以前有位非常有经验的人说,一定要把苹果文档用几个月的时间去过一遍,无论懂不懂,要去阅读一遍. 过去非常长时间,我都缺乏必要的思考,思考为什么这么做以及怎样做会更好,有时候仅仅是完毕每天的工作计划就万事大吉.这样非常不好,有些东西该不会还是不懂,并且有时候我非常不珍惜时间.周六晚上看电影到深夜四五点,

前端学习日记之HTML、CSS 简单总结

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最全Python爬虫总结(转载)

[html] view plain copy 最近总是要爬取一些东西,索性就把Python爬虫的相关内容都总结起来了,自己多动手还是好. (1)普通的内容爬取(2)保存爬取的图片/视频和文件和网页(3)普通模拟登录(4)处理验证码登录(5)爬取js网站(6)全网爬虫(7)某个网站的站内所有目录爬虫(8)多线程 (9)爬虫框架Scrapy 一,普通的内容爬取 #coding=utf-8 import urllib import urllib2 url = 'http://www.dataanswe

Go语言之高级篇Beego框架之爬虫项目实战

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（3）pyspark----dataframe观察

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Java 爬虫服务器被屏蔽，不要慌，咱们换一台服务器

这是 Java 爬虫系列博文的第四篇,在上一篇 Java 爬虫遇上数据异步加载,试试这两种办法! 中,我们从内置浏览器内核和反向解析法两个角度简单的聊了聊关于处理数据异步加载问题.在这篇文章中,我们简单的来聊一聊爬虫时,资源网站根据用户访问行为屏蔽掉爬虫程序及其对应的解决办法. 屏蔽爬虫程序是资源网站的一种保护措施,最常用的反爬虫策略应该是基于用户的访问行为.比如限制每台服务器在一定的时间内只能访问 X 次,超过该次数就认为这是爬虫程序进行的访问,基于用户访问行为判断是否是爬虫程序也不止是根据访

pyspark中的dataframe的观察操作

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