豆瓣爬虫

豆瓣的图书信息爬虫，结构清晰、注释到位，运行顺畅。用的是Python写的，适合刚上手爬虫的你。嗯，基本上就是填个关键词、跑个脚本，数据就到手了。像requests配合BeautifulSoup，响应也快，解析也方便。要是你再加点pandas，效果更赞。

本教程演示如何使用 Java 爬取豆瓣电影数据并通过文件流存储到本地。

Scrapy 助力豆瓣数据采集 Scrapy，一个为抓取网站数据、提取结构化数据而生的强大 Python 框架，为我们深入豆瓣世界提供了利器。借助 Scrapy，我们可以高效地构建豆瓣爬虫，获取电影、书籍、音乐等海量信息，为数据分析、推荐系统等应用提供丰富的数据支撑。

多线程的 R 语言爬虫，抓豆瓣图书 Top250，挺有意思的思路。作者用 R 把包一装，像RCurl、parallel这些都派上了用场。逻辑也清楚：页面解析、数据清洗、再加上并发，速度一下子上来了。尤其是那个parLapply配合makeCluster，并行地跑多个页面，效果还不错。数据抓完还能用ggplot2直接做图，一条龙操作，挺方便。要是你也对 R 感兴趣，或者刚好在搞爬虫，不妨看看这个。

内容包括每本书的书名、作者、出版商、ISBN、标签、内容概要、封面图片链接以及其他相关出版信息。专注于书籍数据的详细描述，不涉及爬虫代码。

Python爬虫源码大放送 抓取数据，轻松搞定！ 想轻松抓取网站数据，却苦于技术门槛太高？别担心，这些源码将助你轻松搞定数据抓取，让你成为网络世界的“数据侠盗”。它们还具有超强的实用价值。 无论你是想要分析竞品数据、收集行业情报，还是想要偷窥某个女神的社交媒体动态，这些源码都能满足你的需求。是时候打破技术壁垒，开启数据抓取的新篇章了。 实用案例 豆瓣Top250：掌握如何从豆瓣获取最受欢迎的电影数据，了解高评分作品。 猫眼电影TOP100：轻松抓取最新热门电影数据，便于观影决策和数据分析。 3DM游戏排行榜：让游戏迷实时掌握最新游戏排行。 赶紧来试试这些超实用的爬虫代码，让数据抓取变得更简

编写爬虫程序，利用Urllib或Requests库获取服务器URL的首页数据。使用RE、BS4、XPATH等技术解析数据，包括图书编号、名称、作者、出版社、出版时间、价格、简介、图书图片URL，并实现翻页功能以获取全部网页数据。将解析的数据存储为.CSV文件，同时将图书图片保存在当前目录下的“download”文件夹，并将所有数据存入MySQL或MongoDB数据库。

豆瓣电影的数据，真的是一大宝藏。爬取的数据一共超过 13 万条，去重后也有 12 万+，内容挺丰富的，包括电影的 ID、标题、链接地址、评分、海报等。说实话，爬取这些数据也花了两天时间，但结果值得！数据量这么大，完全可以拿来做一些数据或推荐系统实验，挺适合有一定爬虫基础的同学。如果你也是电影数据爱好者，或者想做些相关的，千万别错过哦！ 还有一些不错的相关资源可以参考，比如通过Rvest爬取豆瓣电影 Top250 数据的教程，或者是 Python 爬虫相关的实战指南。如果你是用 Python 的朋友，还可以试试数据采集与预的方法，或者使用 XPath 来爬取豆瓣电影新片榜的信息。每种方法都有它的

基于 Hadoop 的豆瓣影评项目，挺适合想用大数据玩点实战的你。它把豆瓣电影评论数据搬进了 HDFS，用 MapReduce 搞，比如词频统计、情感判断这些，思路清晰，代码不难，跑起来还挺快。还有 Hive、Pig 这些辅助工具，用 SQL 风格写逻辑，轻松多了。想看看哪些电影口碑最好、用户都在聊啥，这项目能帮你挖不少料。

利用豆瓣的电影数据，分析各国家、地区和类型在不同时间段内的评分和数量，探索它们之间的关联性。重点比较世界电影与中国电影以及中国大陆与港台电影之间的差异，揭示各参数对评分的潜在影响。数据来源于豆瓣平台，本分析仅展示客观数据，呈现各类电影间的多样性与趋势。