揭秘影评数据的金矿：基于 Python 的豆瓣电影排行榜热度挖掘与数据智能分析实战

📌 前言：从数据出发，看见银幕之外的流行密码

在内容为王的时代，影视作品既是大众娱乐的主阵地，也是数据分析的重要入口。豆瓣作为中国最具影响力的影视评分平台之一，凝聚了数千万用户对电影、剧集的真实反馈。

本文将带你一步步深入，从爬取豆瓣电影排行榜数据出发，结合 Python 技术栈，构建一个完整的热门电影数据采集 + 分析 + 可视化系统。我们不仅要采数据，更要从中挖掘背后的价值：哪些类型影片最受欢迎？评分是否与评论数量呈正相关？豆瓣用户偏好正在发生哪些变化？

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🧱 一、项目目标与技术选型

✅ 核心目标：

• 爬取豆瓣电影 Top250 榜单数据（名称、评分、人数、类型、导演等）；
• 对影片信息进行结构化清洗与标签处理；
• 探索评分分布、类型偏好、热度规律等维度；
• 输出数据洞察报告，甚至构建初步的推荐机制。

🛠 技术选型：

模块	工具
网络爬虫	requests + BeautifulSoup