M|哪吒之魔童闹海


rating: 8.5 豆瓣: 8.5

上映时间:

  • “2025”

类型:

  • M
  • 动画

导演:

  • 饺子

主演:

国家/地区:

  • 中国大陆

片长/分钟: 144分钟


M|哪吒之魔童闹海

制作精良,除了剧情逻辑有一点瑕疵,各方面都很到位。总体瑕不掩瑜。

上映时间:

  • <1990
  • 1990s
  • 2000s
  • 2010s
  • 2020s

主题表达:

  • 普通
  • 深度欠缺
  • 晦涩

情节逻辑:

  • 一般
  • 基本严密但没亮点
  • 适当牺牲逻辑性(合理降智等)
  • 基本严密而有亮点

人物塑造:

  • 大部分合格
  • 主要人物丰满
  • 难忘

场景道具:

  • 能用,有出戏感
  • 代入
  • 沉浸

叙事结构:

  • 正常
  • 有创意但未必有必要
  • 有创意且有一定作用

视觉画面:

  • 能看
  • 不错
  • 有惊艳之处
  • 享受

声音感受:

  • 能听
  • 恰当
  • 有惊艳之处
  • 享受

剪辑后期:

  • 无感
  • 精彩片段
  • 剪出艺术性

观看体验:

  • 还挺带动情绪
  • 平静,不累
  • 差强人意
  • 引人入胜
  • 不忍卒读

个人评分:

  • 0~5.5(不用看)
  • 6~6.5(剧荒看)
  • 7~7.5(有时间可以看)
  • 8~8.5(抽时间看)
  • 9~9.5(必看)

创立时间:2025-02-02 周日

资源链接:无

修改时间:

个人网站:https://feng.red/

### 使用爬虫抓取《哪吒2》影评数据的方法 #### 准备工作 在编写爬虫程序之前,需要完成一些准备工作。例如,确定目标网站并分析其结构。假设目标网站为豆瓣网,则可以通过浏览器开发者工具查看页面的HTML源码,找到影评的相关字段位置[^1]。 #### 多页数据处理 为了获取更多影评数据,可以模拟翻页操作来访问多个页面的内容。具体做法是在URL参数中调整分页标志位(如`start=0`, `start=20`等),从而依次请求不同页面的数据。 #### 数据提取方式 对于已经下载下来的网页源代码,需进一步解析以提取有用的信息。这里介绍两种常用的技术手段: - **正则表达式**:利用模式匹配机制查找特定字符串片段; - **BeautifulSoup库**:基于Python开发的一个强大HTML/XML文档解析器,能够方便地定位标签及其属性值[^2]。 考虑到可读性和维护便利性,在实际项目里更推荐后者——即采用BeautifulSoup来做DOM树遍历与节点选取的工作。 #### 实际案例分享 以下是一个简单的例子演示如何运用上述提到的知识点去收集有关影片《哪吒之魔童降世》(此处暂代指“哪吒2”) 的评价详情: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_reviews(base_url, pages): all_data = [] headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'} for page in range(pages): url = f"{base_url}?start={page * 20}" response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") reviews = soup.find_all('div', class_='review-item') for review in reviews: reviewer_name = review.select_one('.name').text.strip() rating = review.select_one('.rating')['title'] if review.select_one('.rating') else None content = review.select_one('.short-content').text.strip() likes_count = int(review.select_one('.useful-count').text.strip()) post_time = review.select_one('.main-meta').text.strip() item = { 'Reviewer Name': reviewer_name, 'Rating Title': rating, 'Content': content, 'Likes Count': likes_count, 'Post Time': post_time } all_data.append(item) return all_data if __name__ == "__main__": base_douban_movie_review_url = "https://movie.douban.com/review/best" num_pages_to_scrape = 5 result = fetch_reviews(base_douban_movie_review_url ,num_pages_to_scrape ) print(result[:3]) # 输出前三条评论作为样例展示 ``` 此脚本定义了一个函数用于从指定的基础链接处检索若干数量级上的用户反馈记录,并将其存储在一个列表当中;最后还给出了调用该功能以及打印部分成果的操作示范[^3]。
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