利用jupyter notebook爬取影评

利用Jupyter Notebook可以很方便地进行数据爬取，包括爬取影评。你可以使用Python中的第三方库如Requests、BeautifulSoup或者Scrapy来实现爬取。首先，你需要导入所需的库，然后使用一个HTTP请求库发送请求并获取到目标网页的HTML内容。接下来，你可以使用相应的解析库来解析HTML，提取出你想要的影评数据。最后，你可以将数据保存在本地文件或数据库中，或者进行进一步的分析和处理。

相关问题

jupyter notebook爬取数据分析

Jupyter Notebook是一个交互式的计算环境，非常适合用于数据爬取、清洗、分析和可视化。以下是在Jupyter Notebook中进行数据爬取和分析的一般步骤：

1. 安装必要的库：使用Python语言，你需要安装`requests`库来发送HTTP请求获取网页数据，以及如`BeautifulSoup`或`pandas`库来解析HTML和处理数据。

!pip install requests beautifulsoup4 pandas

2. 数据爬取（例如，使用`requests`）：
- 发送GET请求获取网页源代码：

   import requests
   url = 'http://example.com'
   response = requests.get(url)
   html_content = response.text

3. 解析数据（例如，使用`BeautifulSoup`）：

   from bs4 import BeautifulSoup
   soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
   data = soup.find_all('tag_name')  # 根据需要替换'tag_name'

4. 数据清洗和预处理：使用`pandas`将HTML解析后的数据转换为DataFrame：

   import pandas as pd
   data_list = [item.text for item in data]
   df = pd.DataFrame(data_list, columns=['Column'])  # 根据实际内容调整列名

5. 数据分析：使用pandas的统计方法、数据过滤、排序等函数进行分析：

   df.describe()  # 查看基本描述性统计
   df.groupby('column').mean()  # 按照某一列进行分组平均

6. 可视化：利用`matplotlib`或`seaborn`创建图表展示数据：

   import matplotlib.pyplot as plt
   df.plot(kind='bar', x='column1', y='column2')  # 替换'column1'和'column2'
   plt.show()

jupyter notebook爬取百度图片

### 使用 Jupyter Notebook 编写 Python 代码以爬取百度图片

#### 准备工作
为了在 Jupyter Notebook 中编写并运行用于爬取百度图片的脚本，需确保已安装必要的软件和库。环境配置应包括 Windows 10、Python 3.8 和 Jupyter notebook[^2]。

#### 安装依赖库
对于网络爬虫来说，`requests` 和 `BeautifulSoup` 是两个非常重要的库。可以通过 pip 工具来安装这些库，假设 Anaconda 的 Python 版本已被设置到系统的 PATH 环境变量中，则可以使用如下命令进行安装：

pip install requests beautifulsoup4

上述命令会自动下载并安装最新版的 `requests` 及 `beautifulsoup4` 库[^3]。

#### 创建新的 Jupyter Notebook 文件
启动 Jupyter Notebook 后，在目标文件夹下创建一个新的 Notebook 并选择 Python 3 作为解释器版本[^4]。

#### 编写爬虫代码
下面是一个简单的例子，展示了如何利用 `requests` 和 `BeautifulSoup` 来获取百度图片页面的内容，并解析其中的图像链接：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_baidu_images(keyword, num=10):
    url = f"https://image.baidu.com/search/index?tn=baiduimage&word={keyword}"
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)',
    }
    
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

    img_tags = soup.find_all('img')[:num]

    image_urls = []
    for tag in img_tags:
        if 'data-src' in tag.attrs and not tag['data-src'].startswith("https"):
            continue
        elif 'src' in tag.attrs:
            image_urls.append(tag['src'])

    return image_urls

这段代码定义了一个函数 `fetch_baidu_images()` ，该函数接收关键词参数以及想要检索的最大图片数量，默认为10张。此函数构建查询URL并通过 HTTP GET 请求访问百度图片搜索引擎；随后使用 BeautifulSoup 解析返回 HTML 文档中的 `<img>` 标签提取图片 URL 地址列表。

请注意，实际操作过程中可能遇到反爬机制等问题，因此建议合理调整请求频率或采用其他策略规避风险。