一、项目前言

很多计算机专业同学做Python课设、小型毕设时，不知道选什么项目：

普通作业太简单拿不到高分，复杂项目跑不起来、报错多、论文不好写。

豆瓣电影爬虫分析项目是Python方向最稳、通过率最高、容错率最强的经典选题。

涵盖：网络爬虫、数据解析、数据清洗、数据存储、可视化图表五大核心知识点，完全贴合高校课设评分标准，零基础可跑通、可直接写论文、答辩素材充足。

适用场景：Python课程设计、Python小型毕业设计、爬虫入门实战、数据分析实训作业

二、项目技术栈

• 编程语言：Python3.8+

• 网络请求：requests

• 网页解析：BeautifulSoup4

• 数据处理：Pandas

• 可视化图表：Matplotlib

• 数据存储：Excel表格

三、环境依赖安装

全部一键安装，复制到终端执行：

pip install requests beautifulsoup4 pandas matplotlib -i https://pypi.douban.com/simple/

四、核心功能介绍

本项目完整实现以下功能：

1. 自动爬取豆瓣电影TOP250全部页面数据

2. 抓取电影名称、导演、主演、年份、类型、评分、评价人数

3. 自动分页爬取，无需手动操作

4. 数据清洗去空、去重、格式统一

5. 保存完整 Excel 数据集

6. 生成评分分布、年份分布、类型占比可视化图表

五、完整爬虫核心代码

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import time # 存储数据列表 movie_list = [] # 请求头伪装浏览器（防拦截） headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36" } # 分页爬取 0-225 共250条数据 for page in range(0, 250, 25): url = f"https://movie.douban.com/top250?start={page}&filter=" res = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(res.text, "html.parser") # 解析每一条电影数据 items = soup.find_all("div", class_="item") for item in items: # 电影名称 title = item.find("span", class_="title").get_text() # 评分 score = item.find("span", class_="rating_num").get_text() # 评价人数 people = item.find("div", class_="star").find_all("span")[-1].get_text() # 简介信息（年份、地区、类型） info_text = item.find("div", class_="bd").p.get_text().strip() movie_list.append({ "电影名称": title, "评分": score, "评价人数": people, "基本信息": info_text }) print(f"✅ 第{int(page/25+1)}页爬取完成") time.sleep(1) # 保存为Excel df = pd.DataFrame(movie_list) df.to_excel("豆瓣TOP250电影数据.xlsx", index=False) print("🎉 全部数据爬取完成，已保存为Excel！")

六、数据清洗代码（课设加分项）

原始数据存在换行、空格、格式混乱，增加清洗步骤，论文内容更丰富：

import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel("豆瓣TOP250电影数据.xlsx") # 去除空值 df = df.dropna() # 去除重复数据 df = df.drop_duplicates() # 字段格式整理 df["评分"] = df["评分"].astype(float) print("数据清洗完成！") print("数据总数：", len(df)) print(df.head())

七、数据可视化分析代码

生成评分分布柱状图，可直接放入论文结果展示模块：

import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 评分区间统计 bins = [0, 7, 7.5, 8, 8.5, 9, 9.5, 10] df["评分区间"] = pd.cut(df["评分"], bins=bins) count_data = df["评分区间"].value_counts().sort_index() # 绘图 plt.figure(figsize=(10, 6)) count_data.plot(kind="bar", color="#4299e1") plt.title("豆瓣TOP250电影评分分布统计", fontsize=14) plt.xlabel("评分区间") plt.ylabel("电影数量") plt.tight_layout() plt.show()

八、常见报错解决方案（高频踩坑）

1. 爬虫403被拦截

原因：没有请求头、被服务器识别为爬虫

解决：代码中已配置完整 User-Agent，直接运行即可

2. 乱码/中文不显示

解决：添加 matplotlib 黑体配置，文中代码已自带

3. pip安装超时

解决：使用豆瓣镜像源加速安装

九、项目总结

本项目完整实现豆瓣电影TOP250数据爬取、解析、清洗、存储、可视化分析全流程。项目结构清晰、代码规范、功能完整，完全满足Python课程设计、小型毕业设计的开发要求。

可拓展方向：词云图生成、年份趋势分析、电影类型占比饼图、数据入库MySQL等。

十、文末资源与技术辅导

本文全套完整源码、Excel数据集、拓展可视化代码、完整论文提纲均已整理完毕，需要可直接CSDN站内私信领取。

如果你正在做Python课程设计、毕业设计，遇到爬虫报错、代码调试、数据分析不会做、论文无从下笔等问题，均可站内私信找我。

提供Python项目代码调试、功能拓展、思路指导、论文梳理、答辩答疑全流程技术辅导，助力顺利通过课设毕设！

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