豆瓣最受欢迎影评爬取与词云生成教程

以下是针对该任务所涉及的关键知识点： 1. Python爬虫技术： - Python是编写爬虫的常用语言，其简洁的语法和强大的库支持使得Python成为数据抓取领域的热门选择。 - 爬虫工作原理是模拟用户的网络请求，自动访问网页并从中提取所需数据。 2. 使用html.parser解析HTML页面信息： - html.parser是Python内置的模块，用于解析HTML文档，通过它可以获取页面中的特定标签和属性。 - 需要识别并提取电影信息相关的标签，例如评论链接、电影名、电影详情地址、评论标题等。 3. BeautifulSoup4 (bs4)解析器： - BeautifulSoup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。它能够配合不同的解析器（如lxml或html.parser）工作，用于更复杂的HTML文档解析任务。 - 对于电影的HTML代码使用bs4进行解析，可以更方便地提取和处理数据，然后将这些信息加入到datalist中。 4. 将数据写入Excel表格： - 使用Python的openpyxl库或pandas库，可以方便地将爬取的数据写入Excel文件。 - 创建工作簿（Workbook）和工作表（Worksheet），建立列名，并按格式将爬取的数据写入相应的单元格。 - 保存Excel文件供后续使用和分析。 5. 生成词云展示： - 词云（Word Cloud）是将文本数据以云图形式展现的一种可视化方法，其中出现频率高的单词在云图中占据更大的面积。 - 使用Python的wordcloud库可以生成词云，需要先对文本数据进行分词处理。 - 使用matplotlib库（plt）进行图形绘制和展示，并将生成的图片保存到文件中。 6. 数据库操作： - 使用Python进行数据库操作，涉及的主要技术包括SQL语句的编写和数据库的连接管理。 - 本项目中可能使用SQLite数据库，因为它轻量且易于嵌入到Python应用中。 - 打开或创建数据库文件，执行SQL语句进行数据的存储操作，并在完成操作后关闭数据库连接。 7. 数据保存到数据库： - 通过前面的爬虫获取的数据需要被保存到数据库中以供进一步的分析和使用。 - 数据的保存通常包括建表、插入数据等操作。 - 数据库操作完成后，需要确保数据安全地存储，且数据库连接被正确关闭。 8. 标签说明： - 本项目涉及到的关键技术标签是Python和SQL，这表明项目将大量使用这两种技术进行开发。 通过上述知识点的详细介绍，我们可以了解完成Python爬虫大作业、爬取豆瓣影评数据所需掌握的核心技能和操作步骤。整个项目不仅涉及数据的爬取和存储，还包括数据的可视化处理和数据库管理。"