极空间 docker爬电影
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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使用python,mysql实现的电影购票系统
一、爬取数据 依赖包:requests, re, parsel 二.数据库建立 工具:Docker,Navicat 三、前端 HTML,CSS python框架:Flask
Python电影数据爬取与可视化系统[项目源码]
本文详细介绍了基于Python的电影数据爬取与可视化分析系统的设计与实现。系统采用Python 3.8+作为后端语言,结合Django/Flask框架,使用Requests + BeautifulSoup4/Scrapy进行数据爬取,并支持动态内容处理(Selenium)。数据库可选择MySQL/PostgreSQL或MongoDB,数据处理使用Pandas + NumPy,可视化部分则采用Matplotlib + Seaborn + Plotly。前端技术包括HTML5 + CSS3 + JavaScript,可视化库推荐ECharts.js或D3.js,框架可选Vue.js/React。系统功能模块包括数据爬取、数据存储和可视化分析,其中数据爬取模块针对豆瓣电影等目标网站设计,包含反爬策略如随机User-Agent、请求间隔延迟和IP轮换。可视化分析模块支持评分分布直方图、类型占比饼图和年度产量趋势线等交互功能。文章还提供了核心代码示例,包括Scrapy爬虫片段、Matplotlib可视化片段和MySQL数据库设计,以及系统测试设计和部署方案。
轻量 GraphRAG 实战:实体关系图谱 + 多跳检索,零 Key 离线可跑(Python 源码)
轻量 GraphRAG 实战包。从样例知识库抽取实体关系,支持 k-hop 多跳检索与社区摘要;无 Key 可 Mock 离线问答。含样例与 smoke。
语义路由实战:关键字+假向量意图分类,零 Key 离线可跑(Python 源码)
意图/语义路由实战包。关键字+轻量向量混合分类,阈值回退;无 Key 离线可跑。含工具路由样例与 smoke。
基于Spring Cloud实现,使用Docker部署的电影订票系统源码.zip
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一个简单电影在线购票网站的源码,可以实现选座、选日期、选影院等基本功能
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基于 Java 的电影聚合系统,采用 Springboot , MySQL , Thymeleaf .....(召唤完毕.....)
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本系统实现了购票部分功能,属于一个模板,其他相关的功能类似
云端情感分析综合评估:用于电影评论的实时情感分析Web应用程序,使用docker打包并使用kubernetes进行部署
在云上进行情感分析的全面评估 Ashwin Nalwade,陈名喜。 科技栈 应用程序和数据:Python,Flask,Gunicorn,CSS,spaCy,PyTorch,Pandas,HuggingFace。 云:Paperspace的Google Cloud Platform(GCP),IBM Cloud,Gradient Cloud。 容器:Docker [Docker Hub],Kubernetes,Google Kubernetes Engine。 跨平台比较 我们在3个不同的云平台上测试了不同的方法,并通过在GPU上运行时使用探查器来分析训练时间[历时平均值],准确性和内存利用率[峰值]。 GPU详细信息[Colab Pro] Fri Nov 27 20:47:34 2020 +----------------------------------------------
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Scrapy实现的豆瓣电影与图书数据采集工具包(含Docker部署支持)
一套开箱即用的豆瓣电影和豆瓣读书数据抓取方案,基于Python Scrapy框架开发,包含完整爬虫逻辑、数据清洗验证、MySQL存储适配及Docker容器化部署能力。代码结构清晰,涵盖spiders(电影/图书双站点爬取)、items(字段定义)、pipelines(数据入库与去重)、middlewares(反爬应对)、settings(配置管理)等核心模块;配套docker-compose.yml和两个Dockerfile,分别封装Scrapy爬虫服务与MySQL数据库,支持一键启动;附带douban.sql建表脚本、readme.txt使用说明和.gitignore规范文件。所有功能均围绕真实场景设计:自动提取影片名称、评分、导演、演员、简介、标签,以及图书标题、作者、出版社、出版时间、评分、页数、ISBN等结构化字段,输出可直接用于数据分析或本地知识库构建。
docker-amtd:AMTD是Radarr随播脚本,可自动下载电影预告片和其他内容以供其他视频应用程序使用(plexkodijellyfinemby)
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