豆瓣網電影python數據分析

⑴ 你知道豆瓣電影是怎麼評分的嗎

點贊再看，養成好習慣 Python版本3.8.0，開發工具：Pycharm
寫在前面的話：
如果你是因為標題進來的，恭喜你，多了一個漲知識的機會。這篇豆瓣電影Top250的分析文章，不會給出確切的答案。但可以讓你質疑一些常見觀念，比如「豆瓣電影Top250是根據評分排序的？」「難道是根據評論數排序？」「那一定是評分和評論數兩者一起影響的？」以上的想法或許你曾有過，但都不正確。
數據來源上一節：
不想運行代碼，只想要數據？沒問題，文末有獲取方式。
分析流程重點：
今天，我們將踏上豆瓣電影分析之旅。
假設：
「小一哥，怎麼一上來就是假設？假設是什麼？」「假設是針對我們分析結果的預期。你想要驗證的結論，都可以視為假設！」
數據分析結果導向：
數據分析是目的驅動的，簡單來說，就是根據目標去完成任務。
你想要的結果，就是分析的出發點。
比如周末有朋友請小一吃大餐，這就是假設。根據這個假設，小一可以考慮去吃海底撈、烤全羊，或者海鮮大餐。
假設可能是范圍、問題或未知點。
我們的假設可以是：
數據分析流程：
上一節已經介紹了數據來源，接下來是數據清洗、可視化、探索和總結。
數據清洗：
「小一哥，數據清洗之前，我們需要了解什麼？」「了解分析目的。」
數據清洗是去除臟數據，為後續可視化和特徵工程做准備，確保數據合理、准確。
數據可視化：
通過可視化發現數據分布和關聯，揭示事實。
數據探索：
解決提出的問題，深入分析。
總結：
本次分析強調流程，不深入細節。假設、清洗、可視化和探索構成了數據分析的基本框架。下期再見！

⑵ python爬蟲--10-使用python爬取豆瓣正在上映的電影

使用Python進行網頁爬取是一項實用技能，讓我們通過實例學習如何獲取豆瓣上正在上映的電影信息。下面，我將逐步解析爬取流程並提供代碼示例。

首先，我們要明確目標內容，包括電影名字、年份、時長、地區、演員和封面圖片。接下來，我們按照以下步驟進行。

1. 確定頁面與內容定位：
- 通過瀏覽器的開發者工具，找到目標信息所在的HTML代碼區塊。確保能識別出包含所需數據的元素。

2. 確定XPath路徑：
- 確定每個元素的XPath路徑，以便在Python代碼中精確定位。

3. 代碼實現：
- 使用Python庫如BeautifulSoup和requests獲取網頁HTML內容。
- 遍歷頁面中的列表元素（通常為

具體代碼實現如下：

1. 獲取整個頁面HTML：
- 使用requests庫獲取網頁內容。

2. 定位正在上映電影塊：
- 使用BeautifulSoup解析HTML，定位到包含正在上映電影信息的Div區塊。

3. 提取LI標簽信息：
- 遍歷Div內的所有

4. 輸出結果：
- 將提取的信息列印或存儲到文件中。

完整代碼示例如下（僅展示部分關鍵代碼）：

注意：此示例代碼僅為簡化版本，實際應用中可能需要根據目標網站結構調整代碼。若需要完整的代碼實現及更詳細的教程，請參考相關在線教程或加入專業學習社區。

更多Linux相關知識，包括命令、操作系統管理與編程技巧等，可訪問公眾號「運維家」，回復「172」獲取詳細信息。

Linux技術領域覆蓋廣泛，從基本命令操作到高級系統管理、開發環境配置等，均可在「運維家」公眾號中找到相應的資源和教程。

⑶ 豆瓣為什麼用python

1.從語言排行榜上看
Python雖然是25歲的大叔級編程語言，但是近年來Python反而變得越來越流行，在TIOBE編程語言指數排行榜中，Python的排名從去年的第六名飆升到了第四名:

2.語言本身簡潔，優美,功能超級強大
Python的語法非常接近英語,去掉了傳統的C++/Java使用大括弧來區分一個方法體或者類的形式，而是採用強制縮進來表示一個方法或者類。風格統一，非常優美.而且內置了很多高效的庫，打個比方，同樣一項工作C語言可能要1000行，java要100行，python可能只要10行. 而且從桌面應用,web開發,自動化測試運維，爬蟲，人工智慧，大數據處理都能做，以後會詳細講一下.

3.跨平台
類似很多流行編程語言Java、C++、C都能跨平台而且開源，Python也是如此
由於它是開源的，所以也支持可移植性。你可以隨處運行Python，換句話說你在window上寫的代碼，可以很方便的再linux,mac上運行。

4.非常火爆的社區
Python有非常有名的社區，而且人氣很火爆，大家可以去python官網經常逛逛，還有github上搜一下python的帖子，很多開源的庫，你能想到的基本都已經有人開發了.而且版本還在不斷的迭代.

5.很多有名的大公司在用
國外非常有名的有Google,facebook,Yahoo,YueTube,還有美國宇航局NASA,像著名的開源雲計算平台openstack也是用python寫的,還有國內的豆瓣也是用python寫的.

⑷ python怎麼做大數據分析

數據獲取：公開數據、Python爬蟲外部數據的獲取方式主要有以下兩種。（推薦學習：Python視頻教程）
第一種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、政府會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。
另一種獲取外部數據的方式就是爬蟲。
比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息，爬取租房網站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析。
在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎知識：元素（列表、字典、元組等）、變數、循環、函數………
以及，如何用 Python 庫（urlpb、BeautifulSoup、requests、scrapy）實現網頁爬蟲。
掌握基礎的爬蟲之後，你還需要一些高級技巧，比如正則表達式、使用cookie信息、模擬用戶登錄、抓包分析、搭建代理池等等，來應對不同網站的反爬蟲限制。
數據存取：SQL語言
在應對萬以內的數據的時候，Excel對於一般的分析沒有問題，一旦數據量大，就會力不從心，資料庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數的企業，都會以SQL的形式來存儲數據。
SQL作為最經典的資料庫工具，為海量數據的存儲與管理提供可能，並且使數據的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情況下的數據
資料庫的增、刪、查、改
數據的分組聚合、如何建立多個表之間的聯系
數據預處理：Python（pandas）
很多時候我們拿到的數據是不幹凈的，數據的重復、缺失、異常值等等，這時候就需要進行數據的清洗，把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。
對於數據預處理，學會 pandas （Python包）的用法，應對一般的數據清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點如下：
選擇：數據訪問
缺失值處理：對缺失數據行進行刪除或填充
重復值處理：重復值的判斷與刪除
異常值處理：清除不必要的空格和極端、異常數據
相關操作：描述性統計、Apply、直方圖等
合並：符合各種邏輯關系的合並操作
分組：數據劃分、分別執行函數、數據重組
Reshaping：快速生成數據透視表
概率論及統計學知識
需要掌握的知識點如下：
基本統計量：均值、中位數、眾數、百分位數、極值等
其他描述性統計量：偏度、方差、標准差、顯著性等
其他統計知識：總體和樣本、參數和統計量、ErrorBar
概率分布與假設檢驗：各種分布、假設檢驗流程
其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等
有了統計學的基本知識，你就可以用這些統計量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotpb 等（python包）做一些可視化的分析，通過各種可視化統計圖，並得出具有指導意義的結果。
Python 數據分析
掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實你就可以對大多數的數據進行回歸分析，並得出相對精確地結論。這部分需要掌握的知識點如下：
回歸分析：線性回歸、邏輯回歸
基本的分類演算法：決策樹、隨機森林……
基本的聚類演算法：k-means……
特徵工程基礎：如何用特徵選擇優化模型
調參方法：如何調節參數優化模型
Python 數據分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在數據分析的這個階段，重點了解回歸分析的方法，大多數的問題可以得以解決，利用描述性的統計分析和回歸分析，你完全可以得到一個不錯的分析結論。
當然，隨著你實踐量的增多，可能會遇到一些復雜的問題，你就可能需要去了解一些更高級的演算法：分類、聚類。
然後你會知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種演算法模型，對於模型的優化，你需要去了解如何通過特徵提取、參數調節來提升預測的精度。
你可以通過 Python 中的 scikit-learn 庫來實現數據分析、數據挖掘建模和分析的全過程。
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