豆瓣小组

最新推荐文章于 2025-08-01 09:07:12 发布
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今天新建了几个：

http://www.douban.com/group/n23/
http://www.douban.com/group/obsd/
http://www.douban.com/group/gtk/
http://www.douban.com/group/glib/

 

有空的过来玩...

豆瓣小组话题帖LDA主题模型构建python源码+详细注释.zip
04-11
豆瓣小组话题帖LDA主题模型构建python源码+详细注释.zip 豆瓣小组话题帖LDA主题模型构建python源码+详细注释.zip 豆瓣小组话题帖LDA主题模型构建python源码+详细注释.zip 豆瓣小组话题帖LDA主题模型构建python源码+...
基于HTML爬虫的豆瓣小组API(Python版本).zip
04-08
【标题】基于HTML爬虫的豆瓣小组API(Python版本) 【描述】的解析与相关知识点: 这个项目提供了使用Python编写的HTML爬虫来获取豆瓣小组数据的实现。它适用于毕业设计，表明该代码库可能包含了一个完整的解决方案，...
用Scrapy抓取豆瓣小组数据（三)
Yelbosh的专栏
03-19 2947
接着上篇博客《用Scrapy抓取豆瓣小组数据（三)》，http://my.oschina.net/chengye/blog/124162 处理抓取的数据 我抓取了豆瓣一千多个小组的首页，获取的内容包括名称，成员数目，小组链接以及相关友情小组和推荐小组。Scrapy导出的数据格式可以是json/xml/csv等，我这边用了json格式，每个小组数据的格式如下：
python爬豆瓣小组,爬虫豆瓣群数量,小组
weixin_30100295的博客
03-26 727
#-*- coding = utf-8 -*-#@Time : 2020/7/23 15:09#@Author :#@File : douban_group.py#@software : PyCharm#爬取豆瓣组数#待解决的问题：标签下小组不全！！import csvimport importlibimport urllib.requestimport urllib.errorimport re...
从豆瓣小组到深度洞察：一个基于Python的舆情分析爬虫实践
猫敷雪
08-01 823
在当今的数字时代，社交媒体平台已成为公众舆论的重要集散地。对这些平台上的海量数据进行采集与分析，对于理解社会情绪、发现热点话题、进行学术研究具有重要意义。本文以豆瓣小组为例，详细介绍了一个功能强大的Python网络爬虫的设计与实现。文章将深入探讨项目背景、核心需求、技术实现、难点分析及未来展望，为相关领域的研究者和开发者提供一份详尽的技术参考和实践指南。本项目成功设计并实现了一个针对豆瓣小组的、稳定且高效的深度网络爬虫。
python爬豆瓣小组_【python爬虫】豆瓣小组成员列表信息
weixin_39804603的博客
12-09 1444
关于我们作者：python爱好者、自学ing个人网站 ：到哪儿找导航 欢迎访问！联系交流：QQ群726693257背景说明最近看爬虫教程，讲了豆瓣的爬取，此文作为练习记录。目标链接：https://www.douban.com/group/EmirKusturica/members?start=35查看方法：chrome中右键-查看网页源代码爬取方法：由于目标信息属于存放在html源代码中的静态信...
python爬取豆瓣小组_Python爬虫实战（4）：豆瓣小组话题数据采集—动态网页
weixin_39690972的博客
12-07 1138
1， 引言注释：上一篇《Python爬虫实战(3)：安居客房产经纪人信息采集》，访问的网页是静态网页，有朋友模仿那个实战来采集动态加载豆瓣小组的网页，结果不成功。本篇是针对动态网页的数据采集编程实战。Python开源网络爬虫项目启动之初，我们就把网络爬虫分成两类：即时爬虫和收割式网络爬虫。为了适应各种应用场景，GooSeeker的整个网络爬虫产品线包含了四类产品，如下图所示：本实战是上图中的“独立...
python爬取豆瓣小组_Python 爬虫实例+爬取豆瓣小组 + wordcloud 制作词云图
weixin_39939904的博客
12-07 3941
目标利用PYTHON爬取如下图中所有回答的内容，并且制作词云图。 用到的库import requests# import jsonfrom PIL import Imagefrom pyquery import PyQuery as pqfrom requests import RequestExceptionimport csvfrom wordcloud import WordCloud, S...
python爬取豆瓣小组帖子评论
2402_83146806的博客
10-15 615
初心是想存档草芸观察小组里一些帖子的回复做个记录，找了一圈发现只有影评的爬取，所以自己综合了一下，现在还不完善，只能抓取发布的回复内容，后续也许会慢慢更新
python爬豆瓣小组_Python爬虫实战（4）：豆瓣小组话题数据采集—动态网页
weixin_39979617的博客
12-09 483
1， 引言注释：上一篇《Python爬虫实战(3)：安居客×××经纪人信息采集》，访问的网页是静态网页，有朋友模仿那个实战来采集动态加载豆瓣小组的网页，结果不成功。本篇是针对动态网页的数据采集编程实战。Python开源网络爬虫项目启动之初，我们就把网络爬虫分成两类：即时爬虫和收割式网络爬虫。为了适应各种应用场景，GooSeeker的整个网络爬虫产品线包含了四类产品，如下图所示：本实战是上图中的“独...
豆瓣小组爬虫
qq_43488795的博客
01-17 1691
豆瓣小组爬虫
python爬取豆瓣小组_python爬取豆瓣小组700+话题加回复啦啦啦python open file with a variable name...
weixin_39955149的博客
12-07 514
需求：爬取豆瓣小组所有话题(话题title，内容，作者，发布时间)，及回复(最佳回复，普通回复，回复_回复，翻页回复，0回复)解决：1. 先爬取小组下，所有的主题链接，通过定位nextpage翻页获取总过700+条话题；2. 访问700+ 链接，在内页+start=0中，获取话题相关的四部分(话题title，内容，作者，发布时间)，及最佳回复、回复；3. 在2的基础上，判断是否有回复，如果有回复才...
移动互联网时代豆瓣小组的发展分析.pdf
06-26
在移动互联网时代，豆瓣小组作为基于兴趣和价值观的开放式虚拟社区，经历了快速的发展和变革。随着移动互联技术的不断进步，豆瓣网实现了移动化转型，其小组功能也变得更加活跃。豆瓣小组的成功发展离不开移动互联网...
豆瓣小组上海租房爬虫.zip
03-01
爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。...
《明星大侦探》豆瓣小组爬虫分析：活跃粉丝社群从何而来
03-30
《明星大侦探》豆瓣小组爬虫分析：活跃粉丝社群从何而来
国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip
12-01
国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip
JouChin_TurbineMarineProject_44300_1764554191333.zip
最新发布
12-01
JouChin_TurbineMarineProject_44300_1764554191333.zip
【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）
12-01
【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）内容概要：本文档围绕太阳能电池系统与逆变器展开，重点介绍了一个基于Simulink的仿真模型，其中太阳能电池产生的直流电压被储存于电池中，并通过五级逆变器转换为交流电。该系统仿真涵盖了光伏发电、储能管理和电力电子变换的核心环节，突出了多级逆变器在提升电能质量和转换效率方面的优势。文中详细描述了系统结构、工作原理及Simulink建模过程，有助于理解可再生能源系统的能量转换与控制策略。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源系统基础知识的高校学生、研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示太阳能发电系统的能量流动与转换过程；②支持科研中对多级逆变器拓扑结构的性能分析与优化设计；③为微电网、分布式能源系统中的储能与并网控制提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合Simulink软件实际操作，深入理解模型各模块的功能与参数设置，并可通过修改逆变器级数或控制策略进行拓展性实验，以增强对系统动态响应和稳定性的认识。
【智能车竞赛】多模态感知与控制技术融合：基于全国大学生智能汽车竞赛的工程实践与产业落地应用研究
12-01
内容概要：本文全面解析了全国大学生智能汽车竞赛的赛事定位、赛制安排与竞赛类别，并通过武汉大学、成都理工大学等高校的经典参赛案例，深入剖析了智能车在视觉识别、机械结构设计、算法优化等方面的创新实践。文章进一步梳理了智能车开发的核心技术体系，涵盖感知层的多传感器融合与视觉AI部署、决策控制中的路径规划与运动控制策略，以及软硬件平台的协同架构。最后，基于竞赛技术延伸出智能物流分拣车、越野巡检机器人、多模态智能识别平台等实际应用项目，展示了从赛事到产业落地的技术转化路径。; 适合人群：具备一定电子、控制、计算机或机械基础的高校学生及指导教师，尤其适合参与智能车竞赛或工程实践项目的1-3年经验研发人员； 使用场景及目标：①了解智能车竞赛的整体架构与备赛策略；②掌握视觉识别、多传感器融合、运动控制等关键技术的设计与实现方法；③探索竞赛成果向智能物流、无人巡检、安防识别等领域的产业化应用； 阅读建议：建议结合具体案例与技术模块进行系统学习，重点关注技术突破背后的创新思维与跨学科整合方法，同时可参考文中项目实践开展原型开发与成果转化。
爬虫爬取豆瓣小组
10-15
使用Python爬虫爬取豆瓣小组可参考以下内容。 ### 爬取成员及帖子数据 可以使用Python实现爬虫来爬取豆瓣小组成员和帖子数据，过程中需要应对动态加载页面、存储数据以及反爬虫处理等问题。通过学习该方法，能够...
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