最好看的100部电影

2024-08-02

人一生必看的100部电影(全球最佳电影排名榜TOP250)

人一生必看的100部电影(全球最佳电影排名榜TOP250) 人的一生能看多少部电影?假设我们每周都看一部,从10岁看到80岁将会看3640部.但是我们也不可能喜欢这全部的电影.大多数的可能,我们会根据朋友,或者其他来源的推荐去观看.如果看的影片不合自己口味,我们会很悲哀.本次的榜单是亚马逊公司旗下的IMDB数据库筛选出的全球最佳电影排行榜.这里有全球无数人同样喜爱的各类电影,从中获取你还没看过的电影将是最好的选择! 第001名教父 The Godfathertop (1972) 第002名肖

BBC票选出的100部最经典美国电影，你看过几部？

BBC票选出的100部最经典美国电影,你看过几部? 导读:BBC票选出的100部最经典美国电影,你看过几部? 2015-07-27欧美内参欧美内参欧美内参微信号zoujinoumei 功能介绍<欧美内参>唯一号,国内首个全面解读欧美社会的微媒体,辐射范围遍布全球130多个国家,深刻.独到.精致.有料.犀牛财经联盟发起人之一,蓝鲸财经记者联盟.北平财经公社资深成员.“有一种鸟儿是永远关不住的,它的每一片羽翼上都沾满了自由的光辉.” 点击上面蓝色字关注,即可免费订阅欧美内参. 欧美 BBC票选出

python爬虫：爬取猫眼TOP100榜的100部高分经典电影

1.问题描述: 爬取猫眼TOP100榜的100部高分经典电影,并将数据存储到CSV文件中 2.思路分析: (1)目标网址:http://maoyan.com/board/4 (2)代码结构: (3) init(self)初始化函数 · hearders用到了fake_useragent库,用来随机生成请求头. · datas空列表,用于保存爬取的数据. def __init__(self,url): self.headers = {"User-Agent": UserAgent().r

python爬虫08 | 你的第二个爬虫，要过年了，爬取豆瓣最受欢迎的250部电影慢慢看

马上就要过年啦过年在家干啥咧准备好被七大姑八大姨轮番「轰炸」了没? 你的内心 os 是这样的但实际上你是这样的应付完之后闲暇时刻不妨看看电影接下来咱们就来爬取豆瓣上评分最高的 250部电影这次我们就要来使用上次说的 BeautifulSoup+ Reuqests 进行爬取啦这次我们将爬取到的内容存放到 excel 吧那么接下来就是学习 python 的正确姿势我们还是老样子先摸清对方的底知己知彼百战不殆首先打开我们的目标链接 https://movie.do

用python+selenium抓取豆瓣电影中的正在热映前12部电影并按评分排序

抓取豆瓣电影(http://movie.douban.com/nowplaying/chengdu/)中的正在热映前12部电影,并按照评分排序,保存至txt文件 #coding=utf-8 from selenium import webdriver import unittest from time import sleep class DoubanMovie(unittest.TestCase): def setUp(self): self.dr = webdriver.Chrome() s

Python爬虫【三】利用requests和正则抓取猫眼电影网上排名前100的电影

#利用requests和正则抓取猫眼电影网上排名前100的电影 import requests from requests.exceptions import RequestException import re import json from multiprocessing import Pool def get_one_page(url): try: #需要重置requests的headers,否则猫眼电影拒绝访问. headers = { "user-agent": 'Mozi

爬虫实战【4】Python获取猫眼电影最受期待榜的50部电影

前面几天介绍的都是博客园的内容,今天我们切换一下,了解一下大家都感兴趣的信息,比如最近有啥电影是万众期待的? 猫眼电影是了解这些信息的好地方,在猫眼电影中有5个榜单,其中最受期待榜就是我们今天要爬取的对象.这个榜单的数据来源于猫眼电影库,按照之前30天的想看总数量从高到低排列,取前50名. 我们先看一下这个表单中包含什么内容: [插入图片,6猫眼榜单示例] 具体的信息有"排名,电影海报,电影名称,主演,上映时间"以及想看人数,今天我们主要关注前面5个信息的收集. 之前我们用正则表达式,

[转]看部电影，透透彻彻理解IoC(你没有理由再迷惑!)

之前对依赖注入的概念一直感到模糊,直到看了这篇文章:http://www.iteye.com/topic/1122835 引述: IoC(控制反转:Inverse of Control)是Spring容器的内核,AOP.声明式事务等功能在此基础上开花结果.但是IoC这个重要的概念却比较晦涩隐讳,不容易让人望文生义,这不能不说是一大遗憾.不过IoC确实包括很多内涵,它涉及代码解耦.设计模式.代码优化等问题的考量,我们打算通过一个小例子来说明这个概念. 通过实例理解IoC的概念贺岁大片在中国已经形

看部电影，透透彻彻理解IoC(你没有理由再迷惑!)

引述:IoC(控制反转:Inverse of Control)是Spring容器的内核,AOP.声明式事务等功能在此基础上开花结果.但是IoC这个重要的概念却比较晦涩隐讳,不容易让人望文生义,这不能不说是一大遗憾.不过IoC确实包括很多内涵,它涉及代码解耦.设计模式.代码优化等问题的考量,我们打算通过一个小例子来说明这个概念. 通过实例理解IoC的概念贺岁大片在中国已经形成了一个传统,每到年底总有多部贺岁大片纷至沓来让人应接不暇.在所有贺岁大片中,张之亮的<墨攻>算是比较出彩的一部.该片讲述

[Python] 应用kNN算法预测豆瓣电影用户的性别

应用kNN算法预测豆瓣电影用户的性别摘要本文认为不同性别的人偏好的电影类型会有所不同,因此进行了此实验.利用较为活跃的274位豆瓣用户最近观看的100部电影,对其类型进行统计,以得到的37种电影类型作为属性特征,以用户性别作为标签构建样本集.使用kNN算法构建豆瓣电影用户性别分类器,使用样本中的90%作为训练样本,10%作为测试样本,准确率可以达到81.48%. 实验数据本次实验所用数据为豆瓣用户标记的看过的电影,选取了274位豆瓣用户最近看过的100部电影.对每个用户的电影类型进行统计.

python爬虫--爬取某网站电影下载地址

前言:因为自己还是python世界的一名小学生,还有很多路要走,所以本文以目的为向导,达到目的即可,对于那些我自己都没弄懂的原理,不做去做过多解释,以免误人子弟,大家可以网上搜索. 友情提示:本代码用到的网址仅供交流学习使用,如有不妥,请联系删除. 背景:自己有台电脑要给老爸用,老爷子喜欢看一些大片,但是家里网络环境不好,就想批量下载一些存到电脑里.但是目前大部分的网站都是这样的, 需要一个个地点进去,才能看到下载地址如果我要下载100部电影,那肯定手都要点断了,于是便想把这些地址给爬取出来,

网站爬取-案例一：猫眼电影TOP100

今天有小朋友说想看一下猫眼TOP100的爬取数据,要TOP100的名单,让我给发过去,其实很简单,先来看下目标网站: 建议大家都用谷歌浏览器: 这是我们要抓取的内容,100个数据,很少我们看一下页面结构 100部电影分十个页码,也就是一页10个电影,抓取方式为10页循环抓取先看下代码: 引入模块: 这次我用REQUEST模块作为抓取工具,以JSON的形式做成文件存储方式第一步:请求网页并且读取: 这个网站并没有设立反爬虫手段第二步:解析网页函数: 我这里用的正则表达式第三步:定义存

Hadoop案例（十一）MapReduce的API使用

一学生成绩---增强版数据信息 computer,huangxiaoming,,,,,,, computer,xuzheng,,,,, computer,huangbo,,,, english,zhaobenshan,,,,,,, english,liuyifei,,,,,,, algorithm,liuyifei,,,,,,, computer,huangjiaju,,,,, english,liuyifei,,,,,,, english,huangdatou,,,,,,, algorith

Tag标签系统设计

转一篇关于tag的文章: <Tagging: People-powered Metadata for the Social Web>出版于2008年,中文版译为<标签:标记系统设计实践>.Tag,RSS都是Web 2.0时代的标志性建筑.这本书就Tag的方方面面做了比较全面的分析,但是有些章节内容组织逻辑上有点问题,瑕不掩瑜.笔记如下: 分面分类 "缤纷色彩闪出的美丽,是因它没有分开每种色彩",黄家驹歌里唱出世界因为差异不同而丰富多彩;每个人认知世界

Girl_iOS100天学iOS的第一天(规划)

不好的开端. 只是还好,总算是開始. 今天一直在做项目中的某个模块,发现自己尽管工作了一段时间,但编码速度还是够慢的 >.< 探究其为什么慢的原因,还是由于自己对某些控件等基础的不熟悉,如今非常认同以前有位非常有经验的人说,一定要把苹果文档用几个月的时间去过一遍,无论懂不懂,要去阅读一遍. 过去非常长时间,我都缺乏必要的思考,思考为什么这么做以及怎样做会更好,有时候仅仅是完毕每天的工作计划就万事大吉.这样非常不好,有些东西该不会还是不懂,并且有时候我非常不珍惜时间.周六晚上看电影到深夜四五点,

前端学习日记之HTML、CSS 简单总结

前端学习日记之HTML.CSS 简单总结标签(空格分隔): html css 前端学习日记 html超文本标记语言一. h标题标签 h1-h7 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta name="keywords" content="11"> <meta name="description&

Hive学习之路（十二）Hive SQL练习之影评案例

案例说明现有如此三份数据:1.users.dat 数据格式为: 2::M::56::16::70072, 共有6040条数据对应字段为:UserID BigInt, Gender String, Age Int, Occupation String, Zipcode String对应字段中文解释:用户id,性别,年龄,职业,邮政编码 2.movies.dat 数据格式为: 2::Jumanji (1995)::Adventure|Children's|Fantasy, 共有3883条数据对应字

spark练习——影评案例

第一次写博客,新人上路,欢迎大家多多指教!!! ---------------------------------------------------------------------分割线--------------------------------------------------------------------- 现有如此三份数据:1.users.dat 数据格式为: 2::M::56::16::70072对应字段为:UserID BigInt, Gender String, A

Hive SQL综合案例

一 Hive SQL练习之影评案例案例说明现有如此三份数据:1.users.dat 数据格式为: 2::M::56::16::70072, 共有6040条数据对应字段为:UserID BigInt, Gender String, Age Int, Occupation String, Zipcode String对应字段中文解释:用户id,性别,年龄,职业,邮政编码 2.movies.dat 数据格式为: 2::Jumanji (1995)::Adventure|Children's|Fan

Hadoop学习之路（二十六）MapReduce的API使用（三）

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