豆瓣网电影python数据分析

⑴ 你知道豆瓣电影是怎么评分的吗

点赞再看，养成好习惯 Python版本3.8.0，开发工具：Pycharm
写在前面的话：
如果你是因为标题进来的，恭喜你，多了一个涨知识的机会。这篇豆瓣电影Top250的分析文章，不会给出确切的答案。但可以让你质疑一些常见观念，比如“豆瓣电影Top250是根据评分排序的？”“难道是根据评论数排序？”“那一定是评分和评论数两者一起影响的？”以上的想法或许你曾有过，但都不正确。
数据来源上一节：
不想运行代码，只想要数据？没问题，文末有获取方式。
分析流程重点：
今天，我们将踏上豆瓣电影分析之旅。
假设：
“小一哥，怎么一上来就是假设？假设是什么？”“假设是针对我们分析结果的预期。你想要验证的结论，都可以视为假设！”
数据分析结果导向：
数据分析是目的驱动的，简单来说，就是根据目标去完成任务。
你想要的结果，就是分析的出发点。
比如周末有朋友请小一吃大餐，这就是假设。根据这个假设，小一可以考虑去吃海底捞、烤全羊，或者海鲜大餐。
假设可能是范围、问题或未知点。
我们的假设可以是：
数据分析流程：
上一节已经介绍了数据来源，接下来是数据清洗、可视化、探索和总结。
数据清洗：
“小一哥，数据清洗之前，我们需要了解什么？”“了解分析目的。”
数据清洗是去除脏数据，为后续可视化和特征工程做准备，确保数据合理、准确。
数据可视化：
通过可视化发现数据分布和关联，揭示事实。
数据探索：
解决提出的问题，深入分析。
总结：
本次分析强调流程，不深入细节。假设、清洗、可视化和探索构成了数据分析的基本框架。下期再见！

⑵ python爬虫--10-使用python爬取豆瓣正在上映的电影

使用Python进行网页爬取是一项实用技能，让我们通过实例学习如何获取豆瓣上正在上映的电影信息。下面，我将逐步解析爬取流程并提供代码示例。

首先，我们要明确目标内容，包括电影名字、年份、时长、地区、演员和封面图片。接下来，我们按照以下步骤进行。

1. 确定页面与内容定位：
- 通过浏览器的开发者工具，找到目标信息所在的HTML代码区块。确保能识别出包含所需数据的元素。

2. 确定XPath路径：
- 确定每个元素的XPath路径，以便在Python代码中精确定位。

3. 代码实现：
- 使用Python库如BeautifulSoup和requests获取网页HTML内容。
- 遍历页面中的列表元素（通常为

具体代码实现如下：

1. 获取整个页面HTML：
- 使用requests库获取网页内容。

2. 定位正在上映电影块：
- 使用BeautifulSoup解析HTML，定位到包含正在上映电影信息的Div区块。

3. 提取LI标签信息：
- 遍历Div内的所有

4. 输出结果：
- 将提取的信息打印或存储到文件中。

完整代码示例如下（仅展示部分关键代码）：

注意：此示例代码仅为简化版本，实际应用中可能需要根据目标网站结构调整代码。若需要完整的代码实现及更详细的教程，请参考相关在线教程或加入专业学习社区。

更多Linux相关知识，包括命令、操作系统管理与编程技巧等，可访问公众号“运维家”，回复“172”获取详细信息。

Linux技术领域覆盖广泛，从基本命令操作到高级系统管理、开发环境配置等，均可在“运维家”公众号中找到相应的资源和教程。

⑶ 豆瓣为什么用python

1.从语言排行榜上看
Python虽然是25岁的大叔级编程语言，但是近年来Python反而变得越来越流行，在TIOBE编程语言指数排行榜中，Python的排名从去年的第六名飙升到了第四名:

2.语言本身简洁，优美,功能超级强大
Python的语法非常接近英语,去掉了传统的C++/Java使用大括号来区分一个方法体或者类的形式，而是采用强制缩进来表示一个方法或者类。风格统一，非常优美.而且内置了很多高效的库，打个比方，同样一项工作C语言可能要1000行，java要100行，python可能只要10行. 而且从桌面应用,web开发,自动化测试运维，爬虫，人工智能，大数据处理都能做，以后会详细讲一下.

3.跨平台
类似很多流行编程语言Java、C++、C都能跨平台而且开源，Python也是如此
由于它是开源的，所以也支持可移植性。你可以随处运行Python，换句话说你在window上写的代码，可以很方便的再linux,mac上运行。

4.非常火爆的社区
Python有非常有名的社区，而且人气很火爆，大家可以去python官网经常逛逛，还有github上搜一下python的帖子，很多开源的库，你能想到的基本都已经有人开发了.而且版本还在不断的迭代.

5.很多有名的大公司在用
国外非常有名的有Google,facebook,Yahoo,YueTube,还有美国宇航局NASA,像著名的开源云计算平台openstack也是用python写的,还有国内的豆瓣也是用python写的.

⑷ python怎么做大数据分析

数据获取：公开数据、Python爬虫外部数据的获取方式主要有以下两种。（推荐学习：Python视频教程）
第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。
另一种获取外部数据的方式就是爬虫。
比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。
在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数………
以及，如何用 Python 库（urlpb、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。
掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、使用cookie信息、模拟用户登录、抓包分析、搭建代理池等等，来应对不同网站的反爬虫限制。
数据存取：SQL语言
在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据。
SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情况下的数据
数据库的增、删、查、改
数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系
数据预处理：Python（pandas）
很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。
对于数据预处理，学会 pandas （Python包）的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：
选择：数据访问
缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充
重复值处理：重复值的判断与删除
异常值处理：清除不必要的空格和极端、异常数据
相关操作：描述性统计、Apply、直方图等
合并：符合各种逻辑关系的合并操作
分组：数据划分、分别执行函数、数据重组
Reshaping：快速生成数据透视表
概率论及统计学知识
需要掌握的知识点如下：
基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等
其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等
其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar
概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程
其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等
有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotpb 等（python包）做一些可视化的分析，通过各种可视化统计图，并得出具有指导意义的结果。
Python 数据分析
掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。这部分需要掌握的知识点如下：
回归分析：线性回归、逻辑回归
基本的分类算法：决策树、随机森林……
基本的聚类算法：k-means……
特征工程基础：如何用特征选择优化模型
调参方法：如何调节参数优化模型
Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。
当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类。
然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去了解如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。
你可以通过 Python 中的 scikit-learn 库来实现数据分析、数据挖掘建模和分析的全过程。
更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！以上就是小编分享的关于python怎么做大数据分析的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！