该项目是我转行做数据挖掘之后的第一个小项目，算是作为练习。项目总结如下。
项目描述：
该项目分为两部分：电影评分和演员评分。
电影评分：对电影的票房、IMDB和豆瓣综合评分、微博热度等几项进行分别打分后，进行综合评分；
演员评分：对演员的票房、微博热度、入行时间、作品数量等几项进行分别打分后，进行综合评分。
掌握技能：
爬虫原理，正则表达式，xpath，少量NLP问题，pandas、requests、urllib2、lxml、json、re等Python包的使用。
电影：
1、爬取猫眼票房网（http://pf.maoyan.com）上的电影票房信息；
2、爬取了豆瓣上共2700多部电影的信息：电影名、评分、网址、导演、主演、上映日期、又名、IMDB网址；
3、爬取了IMDB上电影的评分和评分人数；
4、爬取了微博上电影主题的热度（主题的阅读数和讨论数）。
掌握技能：其中涉及到少量的NLP问题，即需要将电影名字和微博主题进行匹配
演员：
1、抓取猫眼票房网（http://pf.maoyan.com）上演员参演电影的总票房信息；
2、抓取了微博上明星主题的热度（主题的阅读数和评论数）；
掌握技能：其中涉及到少量的NLP问题，即需要将演员名字和明星的微博主题进行匹配
3、对银河演员网（http://www.8fkd.com）上的演员参演电影的信息进行抓取，包括参演电影名和电影上映日期；
掌握技能：少量的NLP问题，即将演员的名字从汉字转换成拼音
4、尝试：对豆瓣上的演员参演电影的电影名和上映日期进行抓取。
随后我会贴出代码，由于代码有重复工作的情况，所以只贴出部分代码。