想了解更多关于开源的内容，请访问：51CTO 开源基础软件社区https://ost.51cto.com效果在线视频接上一篇，闪屏页面跳转到主页，接下来我们详细的说说主页开发涉及的内容，首先我们来看下主页是设计图，如下：简单来说页面分成上下两部分，上半部分是一个横向滚动的banner，下半部分是电影资源的列表，列表中的一行两列均分，每一个资源信息包括：电影资源的宣传图、电影名称、演员、电影亮点。项目开发开发环境硬件平台：DAYU2000RK3568系统版本：OpenHarmony3.2beta5SDK：9（3.2.10.6）IDE：DevEcoStudi
前言今天给大家介绍的是Python爬取Top100电影榜单数据保存csv文件，在这里给需要的小伙伴们代码，并且给出一点小心得。首先是爬取之前应该尽可能伪装成浏览器而不被识别出来是爬虫，基本的是加请求头，但是这样的纯文本数据爬取的人会很多，所以我们需要考虑更换代理IP和随机更换请求头的方式来对Top100电影榜单数据进行爬取。在每次进行爬虫代码的编写之前，我们的第一步也是最重要的一步就是分析我们的网页。通过分析我们发现在爬取过程中速度比较慢，所以我们还可以通过禁用谷歌浏览器图片、JavaScript等方式提升爬虫爬取速度。开发工具Python版本：3.6相关模块：requests模块time模块
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解决问题场景：假如剩余1000张电影票需要售卖，同时有10家电影App来售卖这1000张电影票。主要的逻辑实现过程是什么，要求使用python技术栈进行解题？【阅读全文】1、分析过程分析：主要信息点是10家App平台同时售卖1000张电影票。此时，可以使用10个python线程来作为10家App平台，同时售卖必须保证电影票数量的同步，比如A平台卖出了一张票那总共剩余的票数是999，B平台若要再卖出一张票则应该是999-1=998张票。技术栈分析：python多线程提供了threading模块，并且threading模块提供了同步锁Lock来控制使得票数达到统一的效果。2、准备过程将相关的标准库
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前言今天给大家介绍的是Python爬虫豆瓣Top250电影短评数据保存本地，在这里给需要的小伙伴们帮助，并且给出一点小心得。开发工具Python版本：3.6相关模块：requests模块parsel模块time模块环境搭建安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。文中完整代码及文件，评论留言获取数据来源查询分析浏览器中打开我们要爬取的页面按F12进入开发者工具，查看我们想要的电影短评在哪里这里我们需要页面数据就可以了代码实现headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.
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基于关联规则算法实现电影推荐系统利用数据挖掘算法中的Apriori(关联规则)算法来实现一个电影推荐系统加载数据数据预处理生成频繁项集、关联规则通过关联规则生成电影推荐的列表Apriori算法案例：啤酒与尿布:沃尔玛超市在分析销售记录时，发现了啤酒与尿布经常一起被购买，于是他们调整了货架将两者放在了一起，结果真的提升了啤酒的销量。原因解释:爸爸在给宝宝买尿布的时候，会顺便给自己买点啤酒？概述：Apriori算法是一种最有影响力的挖掘布尔关联规则的频繁项集的算法，其命名Apriori源于算法使用了频繁项集性质的先验(Prior)知识。接下来我们将以超市订单的例子理解关联分析相关的重要概念:Sup
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春节电影听巳月说都还可以，我不信，我觉得还是要看看看过的观众怎么说，于是我点开了流浪地球2…看起来好像不错的样子，8.2的评分，三十多亿的票房就是这评价也太多了，那我们今天就把网友对它的评论获取下来，做成可视化词云图看看大家讨论最多的是什么。准备工作使用的环境Python3.8解释器Pycharm编辑器 需要手动安装的模块parsel数据解析模块requests数据请求模块 在cmd直接pip安装即可 采集数据部分基本思路流程一、数据来源分析1、明确需求（）采集的网站是什么?采集的数据是什么?2、抓包分析相关数据来源通过浏览器自带开发者工具进行抓包分析打开开发者工具:F12或者鼠标右键点击检查
