Python实战项目：豆瓣热映电影30天评分分析

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简介：《Python实战项目：豆瓣热映电影30天评分分析》是一个基于Python的实战项目，旨在通过网络爬虫技术获取豆瓣网站上热门电影30天内的评分变化数据，并进行清洗、处理和可视化分析。项目涵盖了爬虫、数据处理、时间序列分析、数据可视化等多个关键技术点，适用于移动端的数据展示，同时也涉及Git版本控制和数据存储等开发实践，适合Python初学者和数据分析师提升实战技能。

1. Python网络爬虫实现基础

网络爬虫（Web Crawler）是自动抓取互联网信息的核心技术之一，广泛应用于搜索引擎、数据分析、舆情监控等领域。Python凭借其丰富的第三方库和简洁的语法，成为实现网络爬虫的首选语言。本章将围绕豆瓣电影评分数据的抓取场景，介绍爬虫的基本构成与运行机制，包括请求发起、页面解析、数据提取等关键流程。通过本章学习，读者将建立起对网络爬虫的整体认知，并为后续章节的技术实践打下坚实基础。

2. HTTP请求与HTML解析技术

HTTP请求与HTML解析是构建网络爬虫的核心技术基础。在数据采集过程中，我们首先需要通过HTTP协议向目标服务器发送请求以获取网页内容，随后利用HTML解析技术从响应数据中提取所需信息。本章将系统性地介绍Python中常用的网络请求库 Requests 与HTML解析库 BeautifulSoup 的使用方式，并通过豆瓣电影评分数据抓取作为实战案例，帮助读者掌握从请求发送到数据解析的完整流程。

2.1 使用Requests发送HTTP请求

Requests 是 Python 中最流行的 HTTP 客户端库之一，以其简洁易用的 API 和强大的功能著称。它支持多种 HTTP 请求方法、自定义请求头、会话保持等功能，是构建网络爬虫的首选工具。

2.1.1 Requests库的基本使用

Requests 的核心在于通过简单的函数调用完成复杂的网络请求。其安装方式如下：

pip install requests

基本的请求流程包括：导入库 → 发送GET或POST请求 → 获取响应对象 → 处理响应数据。

import requests

response = requests.get('https://www.example.com')
print(response.status_code)  # 输出状态码
print(response.text)         # 输出响应内容

逐行解析：

• requests.get() ：向指定URL发送GET请求。
• response.status_code ：获取HTTP状态码，用于判断请求是否成功（200表示成功）。
• response.text ：获取响应内容，通常为HTML源码。

注意： 如果目标网站启用了HTTPS，建议使用 verify=True 参数启用SSL证书验证，避免安全风险。

2.1.2 发送GET与POST请求

GET 和 POST 是最常见的两种 HTTP 请求方法。GET 通常用于获取资源，参数暴露在URL中；POST 用于提交数据，参数通常隐藏在请求体中。

GET请求示例：

params = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
response = requests.get('https://httpbin.org/get', params=params)
print(response.url)  # 输出完整的请求URL

POST请求示例：

data = {'username': 'user1', 'password': 'pass123'}
response = requests.post('https://httpbin.org/post', data=data)
print(response.json())  # 输出JSON格式响应

逐行解析：

• params ：GET请求的查询参数，会被自动编码并附加到URL中。
• data ：POST请求的数据体，可以是字典形式。
• response.json() ：将响应内容转换为Python字典。

技巧： 使用 json=data 参数可直接发送JSON数据，适用于需要传递JSON格式的API接口。

2.1.3 请求头与用户代理的设置

为了模拟真实浏览器行为，防止被服务器识别为爬虫，我们需要自定义请求头（Headers）与用户代理（User-Agent）。

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0 Safari/537.36',
    'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9',
    'Referer': 'https://www.google.com/'
}

response = requests.get('https://www.example.com', headers=headers)

逐行解析：

• User-Agent ：模拟浏览器标识，防止被反爬。
• Accept-Language ：指定语言偏好。
• Referer ：模拟从哪个页面跳转而来，增加请求真实性。

建议： 可以从浏览器开发者工具中复制真实的请求头进行模拟，提升爬虫成功率。

2.2 使用BeautifulSoup解析HTML

获取网页内容后，下一步是提取所需信息。 BeautifulSoup 是 Python 中最强大的 HTML/XML 解析库之一，支持多种解析器，使用简单、功能丰富。

2.2.1 BeautifulSoup的基本结构

安装方式如下：

pip install beautifulsoup4

基本使用流程：

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

url = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

逐行解析：

• BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') ：使用Python内置的 html.parser 解析器解析HTML文本。
• 支持其他解析器如 lxml 、 html5lib ，其中 lxml 性能最佳。

2.2.2 标签查找与内容提取

BeautifulSoup 提供了多种查找HTML标签的方法，其中最常用的是 find() 和 find_all() 。

# 查找第一个 <h1> 标签
title = soup.find('h1')
print(title.text)

# 查找所有 <a> 标签
links = soup.find_all('a')
for link in links:
    print(link.get('href'))

逐行解析：

• find() ：返回第一个匹配的标签。
• find_all() ：返回所有匹配的标签列表。
• get('href') ：获取标签属性值。

提示： 可结合正则表达式进行高级查找，如 soup.find_all(href=re.compile("example")) 。

2.2.3 CSS选择器与find_all方法的灵活运用

CSS选择器是一种强大的HTML元素定位方式， BeautifulSoup 支持使用 select() 方法进行基于CSS选择器的查找。

# 查找 class 为 "title" 的所有 <h1> 元素
titles = soup.select('h1.title')
for title in titles:
    print(title.text)

# 查找所有链接中包含 "example" 的 <a> 标签
links = soup.select('a[href*="example"]')
for link in links:
    print(link['href'])

逐行解析：

• select('h1.title') ：查找 <h1> 标签且 class 属性为 title 。
• select('a[href*="example"]') ：查找 <a> 标签中 href 包含 “example” 的链接。

CSS选择器常用语法：

语法	含义
h1	所有 <h1> 标签
.class	class 为指定值的元素
#id	id 为指定值的元素
[attr=value]	属性等于某值的元素
[attr*=value]	属性包含某值的元素

建议： 使用浏览器开发者工具（F12）查看元素结构，快速构造CSS选择器。

2.3 豆瓣电影评分数据抓取实践

豆瓣电影页面是网络爬虫常见的实战目标之一。我们将通过分析豆瓣电影页面结构，结合 Requests 和 BeautifulSoup 抓取热映电影的名称与评分数据。

2.3.1 豆瓣网页结构分析

访问豆瓣电影热映页面： https://movie.douban.com/cinema/nowplaying/beijing/

使用浏览器开发者工具（F12）查看HTML结构，发现电影信息包含在 <li class="stui-vodlist__item"> 中，电影名称在 <a class="stui-vodlist__title"> ，评分在 <span class="score"> 。

2.3.2 热映电影页面数据抓取策略

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0 Safari/537.36'
}

url = 'https://movie.douban.com/cinema/nowplaying/beijing/'

response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 查找所有电影项
movies = soup.select('li.stui-vodlist__item')

# 提取电影名称与评分
for movie in movies:
    title = movie.select_one('a.stui-vodlist__title').text.strip()
    score = movie.select_one('span.score').text.strip()
    print(f'电影名称：{title}，评分：{score}')

逐行解析：

• select_one() ：返回第一个匹配元素，适用于唯一或首个元素提取。
• text.strip() ：去除前后空白字符，确保数据整洁。
• 循环提取每部电影的名称与评分，并打印输出。

2.3.3 分页与反爬机制应对策略

豆瓣网站存在分页机制，每页展示固定数量的电影。要抓取更多电影，需要构造分页URL。

分页策略示例：

for page in range(1, 6):  # 抓取前5页
    url = f'https://movie.douban.com/cinema/nowplaying/beijing/?page={page}'
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 提取逻辑同上

反爬机制应对策略：

1. 设置延迟请求：

import time
time.sleep(2)  # 每次请求间隔2秒，防止触发反爬

2. 使用代理IP池：

proxies = {
    'http': 'http://user:pass@10.10.1.10:3128',
    'https': 'http://10.10.1.10:1080'
}
response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)

3. 使用Session保持会话：

session = requests.Session()
response = session.get(url, headers=headers)

总结： 结合请求头伪装、延迟控制、代理IP与会话保持，可有效提升爬虫的稳定性与成功率。

本章系统地讲解了使用 Requests 发送HTTP请求与使用 BeautifulSoup 解析HTML 的方法，并通过豆瓣电影评分数据抓取实战演示了从请求发送到数据提取的完整流程。这些技术构成了网络爬虫的核心基础，是后续数据清洗、存储与分析的前提。

3. 数据清洗与结构化处理

在豆瓣电影评分数据抓取完成之后，我们面临的是原始数据的杂乱无章和格式不统一问题。数据清洗与结构化处理是数据科学流程中至关重要的一步，它决定了后续分析的准确性和模型的可靠性。本章将详细介绍如何对豆瓣电影评分抓取后的原始数据进行清洗、预处理、结构化，并最终存储为结构化文件格式。

3.1 数据清洗与预处理技术

数据清洗是将原始数据中的噪声、异常值、缺失值和冗余数据进行识别与处理的过程。在豆瓣电影评分项目中，原始HTML解析后获取的数据可能存在重复、格式混乱、评分异常等问题，因此必须通过系统性的清洗策略进行处理。

3.1.1 数据去重与缺失值处理

在豆瓣网页中，由于页面加载或爬取策略的问题，可能会导致部分电影条目被重复采集。为了避免重复数据对后续分析造成干扰，我们需要对数据进行去重操作。

import pandas as pd

# 假设 df 是爬取到的原始数据 DataFrame
df.drop_duplicates(subset=['movie_title'], keep='first', inplace=True)

• subset ：指定用于去重的字段，此处我们以电影标题作为唯一标识。
• keep ：保留第一次出现的数据，删除后续重复项。
• inplace ：表示是否在原数据上进行修改。

此外，缺失值处理也是关键环节。例如，部分电影可能没有提供导演、演员或评分信息。

df.dropna(subset=['rating'], inplace=True)  # 删除评分为空的行
df['director'] = df['director'].fillna('未知')  # 导演缺失的用“未知”填充

3.1.2 异常评分数据的识别与剔除

豆瓣评分一般在0~10分之间，且为一位小数。但在爬取过程中，可能由于HTML结构异常或解析错误，导致某些评分值超出范围，例如出现“9.5分”、“15.0”等错误。

# 筛选评分在0到10之间的有效数据
df = df[(df['rating'] >= 0) & (df['rating'] <= 10)]

或者更严格地，通过正则表达式识别格式不规范的评分：

import pandas as pd

# 假设原始评分字段是字符串类型
df['rating'] = pd.to_numeric(df['rating'], errors='coerce')
df = df[df['rating'].notna()]

3.1.3 字符串格式标准化

豆瓣电影数据中常见的字段如“上映日期”、“导演”、“演员”可能存在多种格式，例如：

• 上映日期： 2023-08-15 、 2023/08/15 、 2023年8月15日
• 演员列表： ["张艺谋", "李连杰"] 、 "张艺谋, 李连杰" 、 "张艺谋 / 李连杰"

我们可以使用正则表达式和字符串操作进行标准化：

import re

def normalize_date(date_str):
    # 统一转换为YYYY-MM-DD格式
    date_str = re.sub(r'(\d{4})[年/-](\d{1,2})[月/-](\d{1,2})[日]?', r'\1-\2-\3', date_str)
    return date_str

df['release_date'] = df['release_date'].apply(normalize_date)

同样地，对于演员字段：

def normalize_cast(cast_str):
    if isinstance(cast_str, str):
        return re.split(r'[,\s/]+', cast_str.strip())
    return []

df['cast'] = df['cast'].apply(normalize_cast)

3.2 使用Pandas进行数据处理

Pandas 是 Python 中用于数据分析的核心库之一，能够高效地进行数据清洗、筛选、排序和合并等操作。

3.2.1 DataFrame的构建与操作

在数据清洗完成后，我们通常会将数据转换为 Pandas 的 DataFrame 对象，便于后续处理。

import pandas as pd

data = {
    'movie_title': ['电影A', '电影B', '电影C'],
    'rating': [8.5, 9.0, 7.2],
    'director': ['张艺谋', '陈凯歌', '未知'],
    'release_date': ['2023-01-01', '2023-02-01', '2023-03-01']
}

df = pd.DataFrame(data)

• DataFrame ：是 Pandas 中的核心数据结构，类似于数据库中的表格。
• 可以通过 df.head() 查看前几行数据， df.info() 查看字段类型和缺失值。

3.2.2 数据筛选与排序技巧

在分析过程中，我们可能需要筛选出特定条件的数据，例如评分高于8分的电影：

high_rated = df[df['rating'] > 8.0]

也可以按评分从高到低排序：

sorted_df = df.sort_values(by='rating', ascending=False)

此外，结合 .loc 和 .query() 方法可以更灵活地进行数据筛选：

# 使用 .loc
filtered = df.loc[(df['rating'] > 8.0) & (df['director'] == '张艺谋')]

# 使用 .query()
filtered = df.query("rating > 8.0 and director == '张艺谋'")

3.2.3 多表合并与字段映射

在实际项目中，可能需要将爬取的数据与本地已有的数据（如电影类型、地区信息）进行合并。

假设我们有一个额外的电影类型表：

movie_title	genre
电影A	动作片
电影B	文艺片

我们可以使用 merge 函数进行合并：

genre_df = pd.DataFrame({
    'movie_title': ['电影A', '电影B'],
    'genre': ['动作片', '文艺片']
})

merged_df = pd.merge(df, genre_df, on='movie_title', how='left')

• on ：指定合并的字段。
• how ：指定连接方式， left 表示左连接，保留原数据的所有行。

3.3 数据存储为CSV/JSON格式

数据清洗与结构化完成后，我们需要将数据保存为结构化文件，便于后续分析或导入数据库。

3.3.1 数据导出为CSV文件

CSV 是一种常见的结构化数据存储格式，适用于大多数数据分析工具。

df.to_csv('douban_movies_cleaned.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')

• index=False ：不保存行索引。
• encoding=’utf-8-sig’ ：适用于中文内容，避免 Excel 打开时乱码。

3.3.2 JSON格式的序列化与存储

JSON 格式在 Web 开发和 API 数据交换中非常常见，适合嵌套结构的数据。

df.to_json('douban_movies_cleaned.json', orient='records', force_ascii=False, indent=2)

• orient=’records’ ：每条记录作为一个对象。
• force_ascii=False ：保留中文字符。
• indent=2 ：格式化缩进，方便阅读。

3.3.3 文件路径管理与自动命名机制

为了方便自动化流程和避免文件覆盖，建议实现动态文件命名机制，例如按时间戳生成文件名。

import datetime

timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
filename_csv = f'douban_movies_{timestamp}.csv'
filename_json = f'douban_movies_{timestamp}.json'

df.to_csv(filename_csv, index=False, encoding='utf-8-sig')
df.to_json(filename_json, orient='records', force_ascii=False, indent=2)

文件命名机制对比表：

文件格式	命名方式示例	优点	适用场景
CSV	douban_movies_20231010_143000.csv	简洁、兼容性强	数据分析、导入数据库
JSON	douban_movies_20231010_143000.json	支持嵌套结构、可读性好	Web API、前端展示、配置文件

本章小结

本章围绕豆瓣电影评分数据抓取后的后处理流程展开，详细介绍了数据清洗的三个核心步骤：去重、缺失值处理与异常值剔除、字符串格式标准化。随后，通过 Pandas 实现了数据构建、筛选、排序与多表合并等操作，并最终将清洗后的数据保存为结构化文件（CSV/JSON），同时提供了自动命名机制以提升项目自动化程度。这些操作为后续的评分趋势分析与可视化打下了坚实基础。

4. 时间序列分析与评分趋势挖掘

在本章中，我们将深入探讨如何利用时间序列分析技术，对豆瓣电影评分数据进行趋势挖掘。通过对时间维度的精细化处理，可以发现评分随时间的变化规律，为电影推荐、舆情分析以及用户行为研究提供有力支持。我们将从时间戳的解析、趋势统计、可视化设计到图表实现，逐步构建一个完整的分析流程。

4.1 时间序列数据分析与趋势统计

时间序列数据的核心在于时间维度，它不仅是一个变量，更是分析趋势、周期性、波动性的关键。豆瓣电影评分数据通常会附带用户评分的时间戳，这些时间戳需要进行标准化处理后，才能用于趋势分析。

4.1.1 时间戳处理与日期格式转换

在抓取豆瓣电影评分数据时，通常会获取类似 2024-04-05 14:30:00 或 2024-04-05T14:30:00Z 的时间戳格式。为了进行时间序列分析，我们需要将这些字符串转换为Python中的 datetime 类型。

from datetime import datetime

timestamp = "2024-04-05 14:30:00"
dt = datetime.strptime(timestamp, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(dt)

逐行解释：

• 第1行：导入 datetime 模块。
• 第3行：定义一个原始时间戳字符串。
• 第4行：使用 strptime 方法将字符串转换为 datetime 对象，其中 %Y 表示年份， %m 表示月份， %d 表示日期， %H 表示小时（24小时制）， %M 表示分钟， %S 表示秒。
• 第5行：输出转换后的时间对象。

参数说明：

格式符	含义
%Y	四位数年份
%m	月份（01-12）
%d	日期（01-31）
%H	小时（00-23）
%M	分钟（00-59）
%S	秒（00-59）

4.1.2 按日/周统计评分变化趋势

在获取时间序列数据后，我们可以按日或按周进行评分数据的统计，观察评分的变化趋势。

import pandas as pd

# 假设 df 是一个包含 'timestamp' 和 'rating' 字段的 DataFrame
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
df.set_index('timestamp', inplace=True)

# 按天进行评分的平均值统计
daily_ratings = df.resample('D')['rating'].mean()
# 按周进行评分的平均值统计
weekly_ratings = df.resample('W')['rating'].mean()

print(daily_ratings.head())
print(weekly_ratings.head())

逐行解释：

• 第1行：导入 Pandas。
• 第4行：将 timestamp 列转换为 datetime 类型。
• 第5行：将时间戳设置为索引，以便进行时间序列操作。
• 第8行：使用 resample('D') 按天进行重采样，取每天的平均评分。
• 第10行：使用 resample('W') 按周进行重采样。
• 第12-13行：打印结果。

结果示例：

timestamp	rating
2024-01-01	7.8
2024-01-02	8.0
2024-01-03	7.9

4.1.3 滑动窗口与滚动平均计算

为了平滑评分波动，我们可以使用滑动窗口技术计算滚动平均值。

# 使用滑动窗口计算7天滚动平均
rolling_avg = daily_ratings.rolling(window=7).mean()

print(rolling_avg.head(10))

逐行解释：

• 第2行：使用 rolling() 方法创建一个7天的滑动窗口，并计算平均值。
• 第4行：打印前10天的滚动平均值。

图表说明：

通过滚动平均值，我们可以过滤掉短期波动，观察更长期的趋势变化。这种技术在电影评分分析中尤其有用，可以识别评分是否因某些事件（如宣传期、口碑发酵）而产生变化。

4.2 评分波动趋势可视化分析

可视化是时间序列分析的重要环节。通过图表，我们可以更直观地理解评分的波动趋势，识别异常点，甚至预测未来走势。

4.2.1 可视化分析的目标与意义

评分波动趋势图的主要目标包括：

• 发现评分的上升或下降趋势
• 识别周期性变化（如周末评分普遍高于工作日）
• 分析突发事件对评分的影响（如明星参演、负面新闻）

通过图表，我们可以将复杂的数值信息转化为视觉信息，提高数据可读性。

4.2.2 评分变化趋势图的设计逻辑

设计趋势图时应考虑以下几个要素：

• 时间维度 ：X轴通常为日期或时间
• 评分值 ：Y轴为评分值（如 1~10 分）
• 图表类型 ：折线图、面积图、柱状图等
• 标注信息 ：关键事件标注、平均线、置信区间等

4.2.3 图表类型选择与数据呈现方式

图表类型	适用场景	优点
折线图	展示评分随时间的变化趋势	简洁直观，适合时间序列数据
面积图	强调趋势变化的累积效果	可视化趋势的强度和方向
散点图	展示评分分布和离群值	易于发现异常评分
热力图	展示评分在不同时间段（如小时、星期）下的分布	显示周期性模式

4.3 使用Matplotlib/Seaborn绘图

Matplotlib 和 Seaborn 是 Python 中最常用的可视化库。Matplotlib 提供基础绘图功能，Seaborn 则基于 Matplotlib，提供更高级的样式和统计图表。

4.3.1 Matplotlib基础绘图方法

以下代码展示如何使用 Matplotlib 绘制评分变化趋势图：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(daily_ratings.index, daily_ratings.values, label='Daily Average Rating')
plt.plot(rolling_avg.index, rolling_avg.values, label='7-day Rolling Average', color='red', linestyle='--')
plt.title('Daily Average Movie Rating and 7-day Rolling Average')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Rating')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

逐行解释：

• 第3行：设置画布大小。
• 第4行：绘制每日平均评分的折线图。
• 第5行：绘制7天滚动平均值，用红色虚线表示。
• 第6-9行：添加标题、坐标轴标签、图例。
• 第10行：显示网格。
• 第11行：显示图表。

4.3.2 Seaborn风格与统计图表

Seaborn 可以简化图表样式并增强视觉效果：

import seaborn as sns

sns.set(style="whitegrid")
plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.lineplot(x=daily_ratings.index, y=daily_ratings.values, label='Daily Average')
sns.lineplot(x=rolling_avg.index, y=rolling_avg.values, label='7-day Rolling', color='red', linestyle='--')
plt.title('Movie Rating Trends with Seaborn')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Rating')
plt.legend()
plt.show()

逐行解释：

• 第2行：设置 Seaborn 的样式为 whitegrid 。
• 第4-5行：使用 sns.lineplot() 绘制趋势线，样式更美观。
• 其余部分与 Matplotlib 类似。

4.3.3 动态图表与多图布局

使用 matplotlib 的子图功能可以同时展示多个图表，便于对比分析：

fig, axes = plt.subplots(2, 1, figsize=(12, 10))

# 第一个子图：每日评分
sns.lineplot(x=daily_ratings.index, y=daily_ratings.values, ax=axes[0])
axes[0].set_title('Daily Average Rating')

# 第二个子图：滚动平均
sns.lineplot(x=rolling_avg.index, y=rolling_avg.values, ax=axes[1], color='red')
axes[1].set_title('7-day Rolling Average')

plt.tight_layout()
plt.show()

mermaid流程图：

graph TD
    A[读取评分数据] --> B[时间戳标准化]
    B --> C[按天/周统计]
    C --> D[滑动窗口计算]
    D --> E[Matplotlib/Seaborn绘图]
    E --> F[趋势可视化分析]

说明：

该流程图展示了从原始评分数据到最终可视化分析的完整路径，帮助读者理解整个分析流程的逻辑结构。

本章我们详细讲解了时间序列分析在豆瓣电影评分趋势挖掘中的应用，包括时间戳处理、趋势统计、滚动平均计算以及图表可视化。通过这些方法，可以深入理解评分数据的动态变化，为后续的预测建模和业务决策提供坚实基础。

5. 系统整合与版本控制

5.1 TODO任务标记与功能规划

在进行豆瓣电影评分数据抓取项目开发过程中，任务管理与功能规划是保障项目有序推进的关键。一个良好的开发流程离不开清晰的任务划分与优先级设定。

5.1.1 项目开发流程中的任务管理

在Python爬虫项目中，建议使用敏捷开发模型进行任务管理，例如采用Scrum或Kanban方法。可以使用如下的任务管理看板结构：

状态	功能模块	描述
Todo	网络请求模块	使用Requests库完成GET请求，获取网页HTML
In Progress	HTML解析模块	使用BeautifulSoup提取电影评分字段
Done	数据清洗模块	利用Pandas处理缺失值和异常值
Testing	数据可视化模块	使用Matplotlib绘制评分趋势图

5.1.2 功能模块划分与优先级设定

项目可划分为以下主要功能模块，并按照优先级排序：

1. 基础爬虫模块（高） ：完成请求与解析，保证数据获取。
2. 数据清洗模块（中） ：对原始数据进行标准化处理。
3. 数据分析与可视化模块（中） ：统计评分趋势并生成图表。
4. 系统整合与部署模块（低） ：构建可运行的完整系统并部署。

5.1.3 代码注释与TODO标记实践

在代码中合理使用 # TODO 注释可以提升代码可读性和任务管理效率。例如：

# TODO: 后续需添加代理轮换机制以应对反爬策略
def fetch_movie_page(url):
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.text

这样可以让开发者清晰地看到待办事项，便于后续开发与维护。

5.2 Git版本控制（master分支）

Git是现代软件开发不可或缺的版本控制工具。在豆瓣爬虫项目中，使用Git可以有效管理代码迭代、多人协作与版本回溯。

5.2.1 Git基础命令与项目管理

以下是项目开发中常用的Git命令：

git init
git add .
git commit -m "Initial commit: basic crawler structure"
git remote add origin https://github.com/username/douban-movie-scraper.git
git push -u origin master

这些命令帮助我们初始化仓库、提交代码、连接远程仓库并推送至master分支。

5.2.2 分支策略与合并冲突解决

建议采用如下分支策略：

• master ：主分支，用于稳定版本发布。
• dev ：开发分支，日常开发在此进行。
• feature/* ：功能分支，如 feature/parser 、 feature/data-cleaning 等。

在合并分支时，可能会遇到冲突。例如：

Auto-merging douban_parser.py
CONFLICT (content): Merge conflict in douban_parser.py

解决方式为手动编辑冲突文件，保留所需代码，并标记解决：

<<<<<<< HEAD
# 新功能代码
# 原有代码
>>>>>>> feature/parser

编辑完成后执行：

git add douban_parser.py
git commit -m "Resolved merge conflict in douban_parser.py"

5.2.3 提交规范与版本回溯

建议使用 Conventional Commits 提交规范，例如：

feat: add time-series analysis module
fix: handle missing values in data cleaning
docs: update README with installation guide

版本回溯命令如下：

git log --oneline
git reset --hard abc1234

可以快速定位历史版本并恢复代码状态。

5.3 API接口调用原理（可选）

虽然豆瓣目前未开放完整的RESTful API接口供公开使用，但了解API调用机制对于后续拓展其他数据源（如IMDb、TMDB）有重要意义。

5.3.1 RESTful API基本概念

REST（Representational State Transfer）是一种软件架构风格，常见的请求方法包括：

方法	含义
GET	获取资源
POST	创建资源
PUT	更新资源
DELETE	删除资源

5.3.2 豆瓣API的使用限制与认证机制

豆瓣官方API通常需要OAuth2认证，且访问频率有限制。假设我们有如下豆瓣电影数据API：

GET https://api.douban.com/v2/movie/in_theaters

请求示例（需授权）：

import requests

url = "https://api.douban.com/v2/movie/in_theaters"
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN"
}
response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.json())

5.3.3 接口调用与数据交互实践

如果项目后期接入其他API，建议封装统一的数据调用模块：

class MovieAPIClient:
    def __init__(self, token):
        self.base_url = "https://api.douban.com/v2/movie"
        self.headers = {"Authorization": f"Bearer {token}"}

    def get_in_theaters(self):
        url = f"{self.base_url}/in_theaters"
        return requests.get(url, headers=self.headers).json()

该类封装了认证、请求和数据解析流程，便于扩展与维护。

5.4 移动端适配与响应式设计

5.4.1 移动端展示需求分析

豆瓣电影数据抓取后，可能需要通过Web页面进行展示。为了提升用户体验，移动端适配成为必要步骤。目标包括：

• 确保页面在不同设备上可读性强。
• 图表清晰展示评分趋势。
• 操作按钮适合手指点击。

5.4.2 响应式布局设计原则

响应式设计的核心是使用媒体查询（Media Query）和弹性布局（Flexbox）。以下是一个基本的响应式CSS框架：

.container {
    display: flex;
    flex-wrap: wrap;
    justify-content: space-around;
}

.movie-card {
    flex: 1 1 300px;
    margin: 10px;
    box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.1);
}

@media (max-width: 600px) {
    .movie-card {
        flex: 1 1 90%;
    }
}

5.4.3 HTML/CSS适配策略与实现

结合HTML结构与CSS样式，可实现如下响应式电影展示页面：

<div class="container">
    <div class="movie-card">
        <h3>电影名称</h3>
        <p>评分：8.5</p>
    </div>
    <!-- 更多电影卡片 -->
</div>

同时，可以引入响应式图表库如Chart.js或Plotly.js，确保评分趋势图在不同设备上良好显示。

（未完待续）

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简介：《Python实战项目：豆瓣热映电影30天评分分析》是一个基于Python的实战项目，旨在通过网络爬虫技术获取豆瓣网站上热门电影30天内的评分变化数据，并进行清洗、处理和可视化分析。项目涵盖了爬虫、数据处理、时间序列分析、数据可视化等多个关键技术点，适用于移动端的数据展示，同时也涉及Git版本控制和数据存储等开发实践，适合Python初学者和数据分析师提升实战技能。

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