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贪婪大陆
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贪婪大陆动漫网” 被誉为“中国第一中文动漫传媒”，“贪婪大陆”为聚集在这里的成千上万的 动漫爱好者搭建起了以门户网站与电子杂志为核心的中国第一动漫网络媒体平台，最权威最 优质的动漫产品与服务能够通过这一媒体平台全方位地递送到动漫迷手中。在动漫网站普遍 只能依靠广告投放勉强度日的今天，“贪婪大陆”正一步步依托自己苦心建立的强势媒体平 台，探索一条连接动漫产业各个环节的传媒经营之路。
想 吧 ")开 始 辱 骂 贪 婪 会 员 .当 晚 ,森 蓝 试 图 利 诱 前 版 主 "羊 "(ID:yyysheep319), 未 果 .
* 2005年11月15日,管理员"格林蓝德"仍在大量删除会员 ID 和会员贴子,并将原版主"
羊"投入监狱.而愤怒的网友也加入到声讨的行列中.
* 2005年11月16日,贪婪大
81 神界传说 80476 82 热血火影 81430 83 天下动漫 82054 84 沸点动漫 83541 85 绿豆蛙动漫乐园 86065 86 [漫猫]动漫论坛 89736 87 中国动漫咨讯网 90341 88 寒星 Sky 论坛 90398 89 泥娃娃动漫论坛 94587 90 变形金刚联盟 95508 91 皓月狼影 96514 92 闲人动漫 97913 93 华夏动漫网 99105 94 动漫资源网 100201 95 维爱迪 100525 96 奥克の王国 100616 97 绚丽动漫世界 101007 98 通博客动漫销售网 102010 99 天香小筑 61.155.22.107 102676 100 全球动漫精华站 103094
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2017漫画APP排行榜TOP3O
大 时代
年 以 后 微 博 逐 渐 火 热 ， 以 妮 ” 为 代 表 的 自媒 体 漫 画 更新 自 己 的 原 创 漫 画 。 积 累
丝的 安 妮 ． 意 识 到 市 场 上 并
信 、腾 讯 、网易等 企业 也纷纷 入局 。 互 联 网 的 迅 猛 发 展 深 刻 地 挑 战 了 纸媒 的地 位 ，遭 受 洗 礼 的 漫 画 期刊 也 开
用 重新 搜 索 。
这 些都 会增加 厢户 阅读 的焦灼 感。 由 此 ，针对 『 尤化 软 件 的 问 题 也 需 酌 情 吸 收 用 户 建议 逐 步 完善 ． ．
画 的 夜间 模式 与新 漫画 的护 眼亮 度调
节 等 可 以 防 止 用 户 用 眼 过 度 、 视 力 疲 劳 。 最 后 ，建 立 作 者 与 用 户 的 良 性 互 动 、打 通 线 上 线 下 、维 持 与 用 户 的 良 好 关 系 是 经 营 漫 画 ＡＰ Ｐ 市 场 的 长 期
工 程 ， 为 避 免 昙 花 一 现 ．各 家 企 业 在
做用户心中最独特的那个Ａ Ｐ Ｐ
陈 安妮说 过 ， “ 有 一 个 原 则 我 们 始 终 坚 持 并 贯 彻 ，那 就 是 找 们 的 漫 画
在 漫 画ＡＰ Ｐ 发 展过 程 中 ，新 老 用 户
不 能 恰 当 融 合 ．初 入 应 用 的新 人 存 在 感 不 高 ，加 之 大 ｖ的 “ 气 势磅 礴 ” ，容
始 开拓 互 联 网 市场 ．例 如 以 国 漫 为主 的
画 资源 的拥有 量是打 开增加 用户牯・ 之 门 的 钥 匙 ，除 了 暴 走 漫 画 一 直 在 倒
自家 内 容 以 外 ，各 家 大 量 签 约 原 刨 匡 漫 作 者 ，搜 罗 国 外 漫 画 版 权 ，抢 夺 热
网络漫画十大品牌
用户群体
主要面向年轻女性用户，特别是95后和00后的女生。
第四名：漫漫漫画
平台特色
漫漫漫画是一个专注于漫画阅读的社交平台 ，提供了多种阅读模式和互动功能。
作品类型
涵盖了多种类型的漫画作品，包括恋爱、冒 险、悬疑、搞笑等。
用户群体
主要面向喜欢阅读漫画的读者，特别是喜欢 社交互动的用户。
第五名：漫客栈
快看漫画
快看漫画是近年来迅速崛起的网络漫画平台，其以优质的原创内容和精准的用户定位赢 得了大量用户青睐，市场份额逐年攀升。
漫漫漫画
漫漫漫画以高品质的漫画作品和良好的阅读体验赢得了用户喜爱，市场份额也相对稳定 。
品牌影响力评估
腾讯动漫
作为国内最大的网络漫画平台之一，腾讯动漫的品牌影响力非常强大，其不仅拥有大量的用户群体，还与多个知名漫 画家和出版社合作，推出了一系列热门作品。
网络漫画十大品牌
汇报人： 2023-12-13
目录
• 网络漫画市场概述 • 网络漫画品牌排名及介绍 • 网络漫画品牌的市场份额与影
响力 • 网络漫画品牌的优势与不足分
析
目录
• 网络漫画品牌的未来发展前景 预测
• 对网络漫画品牌的建议与展望
01
网络漫画市场概述
网络漫画的定义与特点
定义
网络漫画是指通过互联网平台发布和 传播的漫画作品。它通常以数字形式 呈现，可以通过电脑、手机等设备在 线观看。
丰富品牌内涵
在品牌形象塑造上，网络漫画企业应 注重赋予品牌独特、丰富的文化内涵
，以吸引并留住用户。
强化品牌营销
通过精准的营销策略，提高品牌的知 名度和美誉度，进而扩大市场份额。
跨界合作
通过与其他产业、领域的合作，拓展 品牌的影响力，进一步扩大市场份额
腾讯视频动漫排行榜的规律
腾讯视频动漫排行榜的规律腾讯动漫排行榜比的是热度、播放量、赞分。
腾讯动漫排行：1、《斗破苍穹》、《斗罗大陆》、《狐妖小红娘》、《白蛇缘起》、《大鱼海棠》。
腾讯视频五大国漫排名之争，斗罗大陆毫无争议，第五位置还未确定第一名：《斗罗大陆》首先位于腾讯视频五大国漫第一名的动漫作品就是《斗罗大陆》，这是毫无争议的一部作品，现在的国漫作品没有一部能够达到《斗罗大陆》的成绩。
虽然说《斗罗大陆》因为一些原因饱受争议，但是他的人气和热度以及播放量却是始终第一。
第二名：《完美世界》在腾讯视频五大热播国漫排行榜中的第二名是《完美世界》这部动漫作品，这也是现在不少网友纷纷认可的情况。
《完美世界》无论是人气和播放量都已经超过了其他作品，现在稳居第二的位置，未来还有希望可以和《斗罗大陆》掰一掰手腕。
现在《完美世界》动漫集数已经增加了52集，总集数从原本的78集变成了130集，这也可以看出平台和投资方对于这部动漫作品的扶持。
如果《完美世界》能够持续稳定做下去的话，或许这部作品将来能够成为第二部不断更的《斗罗大陆》。
第三名：《吞噬星空》排在第三名的动漫作品其实争议性很大，有人说是《斗破苍穹》年番，也有人说是《吞噬星空》，不过《吞噬星空》的整体情况要好一些。
《吞噬星空》无论是人气口碑还是播放量都比《斗破苍穹》年番要好一些，所以第三名的位置应该是他。
第四名：《斗破苍穹》年番排在腾讯视频五大热播国漫第四名的动漫作品应该是《斗破苍穹》年番，这也是目前大部分网友们认可却不愿意看到的结局。
《斗破苍穹》年番虽然说问题较多，但是人气和热度还是有的，所以能够排在第四也是在大部分网友的预料当中。
05第五名：还未确定关于腾讯视频五大热播国漫第五名的位置现在尚未确定，主要是能够入选的作品太多了，而且都有机会成为第五名。
从目前的播放量情况以及人气热度来看，有三部动漫作品是竞争的主力选手，分别是《诛仙》、《武神主宰》和《万界神主》。
爬取知音漫客的漫画热度排行榜
爬取知⾳漫客的漫画热度排⾏榜选题背景：漫画作为绘画作品经历了⼀个发展过程，从最初作为少数⼈的兴趣爱好，已成为⼈们的普遍读物，更是深受学⽣喜爱，有不少⼈成为了漫画控。
漫画，是⼀种艺术形式，是⽤简单⽽夸张的⼿法来描绘⽣活或时事的图画。
⼀般运⽤变形、⽐喻、象征、暗⽰、影射的⽅法。
构成幽默诙谐的画⾯或画⾯组，以取得讽刺或歌颂的效果。
为了分析各类漫画的热门程度，分析当代年轻⼈对那类漫画更感兴趣。
主题式⽹络爬⾍名称：爬取知⾳漫客的漫画热度排⾏榜主题式⽹络爬⾍爬取内容与数据特征分析：知⾳漫客漫画热度排⾏榜的漫画名称、热度值，对所得的数据进⾏分析。
主题式⽹络爬⾍设计⽅案概述：访问⽹页，得到⽹页源代码；分析⽹页源代码；找到所需内容的标签；提取内容，保存信息，制成csv⽂件；读取csv⽂件，进⾏数据清洗，数据可视化处理，绘制成折线图、直⽅图、散点图、饼图、回归图、密度图、⼩提琴图。
技术难点：进⾏数据可视化时，数据处理容易出现偏差，图形标签出现重叠；热度数值太⼤，轴的数值不够的情况。
1 url="https:///top/comic_click.html"#填⼊要请求的服务器地址URL2 header={3'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36',4'Referer': '/'}5#⽤requests抓取⽹页信息6def getHTMLText(url,timeout=30):7try:8 r=requests.get(url,timeout=30,headers=header) #⽤requests抓取⽹页信息9 r.raise_for_status() #异常捕捉10 r.encoding=r.apparent_encoding #简化代码11return r.text #返回源代码12except:13return'产⽣异常'14#html.parser表⽰⽤BeautifulSoup库解析⽹页15 html=getHTMLText(url)16 soup=BeautifulSoup(html,'html.parser')17 div=soup.find("div",attrs={"class":"col-8"}) #遍历标签为div的内容18 li=div.find_all("li") #遍历标签为li的内容19 n=[]20 b=[]21for i in li:22 span=i.find("strong") #获取漫画热度23 s=i.find("a") #获取漫画名称24 n.append(int(span.string))25 b.append(s.string)26print('{:^50}'.format('2021年最受欢迎漫画'))1#将爬取信息制作成.csv2 df=pd.DataFrame({'排名':o,'漫画名称':b,'热度':n})3 filename="aaa.csv"4 df.to_csv(filename,encoding="utf_8")5 ex=pd.DataFrame(pd.read_csv('aaa.csv')) #读取.csv6print(ex)1#检查是否有重复值2print(ex.duplicated())34#检查是否有空值5print(ex["热度"].isnull().value_counts())1#回归系数2from sklearn.linear_model import LinearRegression3 X = ex.drop("漫画名称",axis=1)4 predict_model = LinearRegression()5 predict_model.fit(X,ex['热度']) #训练模型6print("回归系数为:",predict_model.coef_) #判断相关性1import pandas as pd2import numpy as np3import matplotlib.pyplot as plt4 plt.figure() #创建figure对象5 dff=pd.DataFrame([b,n],index=['漫画名称','热度'],columns=o)6 ddff=pd.Series(n,b)78#绘制折线图9 ddff.plot(figsize=(15,10),marker='o',linewidth=3) #宽为15，⾼为10，线条宽度为3，数据标记为圆圈10 plt.suptitle('2021年最受欢迎漫画',fontsize=20)11 plt.xticks(fontsize=20) #x轴字体⼤⼩为2012 plt.yticks(fontsize=20) #y轴字体⼤⼩为2013 plt.xlabel('漫画名称',fontsize=20) #设置y轴标注，并调整字体⼤⼩为2014 plt.ylabel('热度',fontsize=20) #设置y轴标注，并调整字体⼤⼩为2015 plt.show()1#绘制垂直柱状图2 ddff.plot(kind='bar',figsize=(15,10))3 plt.suptitle('2021年最受欢迎漫画',fontsize=15)4 plt.xlabel('漫画名称',fontsize=15) #设置x轴标注，并调整字体⼤⼩为155 plt.ylabel('热度',fontsize=15) #设置y轴标注，并调整字体⼤⼩为156 plt.show()78#绘制⽔平柱状图9 plt.figure(figsize=(15,10)) #创建figure对象,宽为15，⾼为1010 plt.barh(b,n,label='2021年最受欢迎漫画')11 plt.xticks(fontsize=10) #x轴字体⼤⼩为1012 plt.yticks(fontsize=10) #y轴字体⼤⼩为1013 plt.xlabel("漫画名称") #设置x轴标注14 plt.ylabel("热度") #设置y轴标注15 plt.show()1# 绘制散点图2 plt.figure(figsize=(15,10)) #创建figure对象,宽为15，⾼为103 plt.scatter(b,n,color='k',s=25,marker="o",linewidth=2) #线条宽度为2，颜⾊为⿊⾊，数据标记为圆圈4 plt.xticks(fontsize=10,rotation=90) #x轴字体⼤⼩为10，字体⾓度为90度5 plt.yticks(fontsize=10) #y轴字体⼤⼩为106 plt.xlabel("热度")7 plt.ylabel("漫画名称")8 plt.title("2021年最受欢迎漫画散点图") #设置散点图标签9 plt.show()1#绘制堆叠图2 plt.figure(figsize=(15,10))3 plt.stackplot(b,n,colors=['teal'])4 plt.xticks(fontsize=10,rotation=90) #x轴字体⼤⼩为10，字体⾓度为90度5 plt.yticks(fontsize=10) #y轴字体⼤⼩为106 plt.xlabel("漫画名称")7 plt.ylabel("热度")8 plt.title("2021年最受欢迎漫画")9 plt.show()1011#绘制饼图12 plt.figure(figsize=(15,10))13 plt.pie(n,labels=b,autopct='%1.1f%%')14#设置显⽰图像为圆形15 plt.axis('equal')16 plt.title('2021年最受欢迎漫画')17 plt.show()1819#查看热度分布20import seaborn as sns21 plt.figure(figsize=(15,10))22 sns.distplot(n)23 plt.show()2425#绘制回归图26 plt.figure(figsize=(15,10))27 sns.regplot(x=o,y=n)28 plt.show()29 fig,axes=plt.subplots(2,2) #绘画效果30 sns.regplot(x=o,y=n,data=ex,ax=axes[0][0])31 sns.regplot(x=o,y=n,data=ex,ci=None,ax=axes[0][1]) #ci参数控制显⽰置信区间32 sns.regplot(x=o,y=n,data=ex,color='g',marker='*',ax=axes[1][0]) #mark参数设置数据点格式，颜⾊为绿⾊33 sns.regplot(x=o,y=n,data=ex,color='r',marker='+',fit_reg=False,ax=axes[1][1]) #fit_reg参数控制显⽰拟合的直线34 plt.show()3536#绘制单变量核密度图37 plt.figure(figsize=(15,10))38 sns.kdeplot(n)39 plt.show()4041#绘制双变量核密度图42 plt.figure(figsize=(15,10))43 sns.kdeplot(o,n)44 plt.show()4546#绘制⼩提琴图47 plt.figure(figsize=(15,10))48 sns.violinplot(n)49 plt.show()1#完整代码2import requests3from bs4 import BeautifulSoup4import pandas as pd5import numpy as np6import matplotlib.pyplot as plt7 o=[] #排名名次8for c in range(1,21):9 o.append(c) #⽤for循环1011 url="https:///top/comic_click.html"#填⼊要请求的服务器地址URL12 header={13'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36', 14'Referer': '/'}15#⽤requests抓取⽹页信息16def getHTMLText(url,timeout=30):17try:18 r=requests.get(url,timeout=30,headers=header) #⽤requests抓取⽹页信息19 r.raise_for_status() #异常捕捉20 r.encoding=r.apparent_encoding #简化代码21return r.text #返回源代码22except:23return'产⽣异常'24#html.parser表⽰⽤BeautifulSoup库解析⽹页25 html=getHTMLText(url)26 soup=BeautifulSoup(html,'html.parser')27 div=soup.find("div",attrs={"class":"col-8"}) #遍历标签为div的内容28 li=div.find_all("li") #遍历标签为li的内容29 n=[]30 b=[]31for i in li:32 span=i.find("strong") #获取漫画热度33 s=i.find("a") #获取漫画名称34 n.append(int(span.string))35 b.append(s.string)36print('{:^50}'.format('2021年最受欢迎漫画'))3738#将爬取信息制作成.csv39 df=pd.DataFrame({'排名':o,'漫画名称':b,'热度':n})40 filename="aaa.csv"41 df.to_csv(filename,encoding="utf_8")42 ex=pd.DataFrame(pd.read_csv('aaa.csv')) #读取.csv43print(ex)4445#回归系数46from sklearn.linear_model import LinearRegression47 X = ex.drop("漫画名称",axis=1)48 predict_model = LinearRegression()49 predict_model.fit(X,ex['热度']) #训练模型50print("回归系数为:",predict_model.coef_) #判断相关性5152#检查是否有重复值53print(ex.duplicated())5455#检查是否有空值56print(ex["热度"].isnull().value_counts())575859import pandas as pd60import numpy as np61import matplotlib.pyplot as plt62 plt.figure() #创建figure对象63 dff=pd.DataFrame([b,n],index=['漫画名称','热度'],columns=o)64 ddff=pd.Series(n,b)6566#绘制折线图67 ddff.plot(figsize=(15,10),marker='o',linewidth=3) #宽为15，⾼为10，线条宽度为3，数据标记为圆圈68 plt.suptitle('2021年最受欢迎漫画',fontsize=20)69 plt.xticks(fontsize=20) #x轴字体⼤⼩为2070 plt.yticks(fontsize=20) #y轴字体⼤⼩为2071 plt.xlabel('漫画名称',fontsize=20) #设置y轴标注，并调整字体⼤⼩为2072 plt.ylabel('热度',fontsize=20) #设置y轴标注，并调整字体⼤⼩为2073 plt.show()7475#绘制垂直柱状图76 ddff.plot(kind='bar',figsize=(15,10))77 plt.suptitle('2021年最受欢迎漫画',fontsize=15)78 plt.xlabel('漫画名称',fontsize=15) #设置x轴标注，并调整字体⼤⼩为1579 plt.ylabel('热度',fontsize=15) #设置y轴标注，并调整字体⼤⼩为1580 plt.show()8182#绘制⽔平柱状图83 plt.figure(figsize=(15,10)) #创建figure对象,宽为15，⾼为1084 plt.barh(b,n,label='2021年最受欢迎漫画')85 plt.xticks(fontsize=10) #x轴字体⼤⼩为1086 plt.yticks(fontsize=10) #y轴字体⼤⼩为1087 plt.xlabel("漫画名称") #设置x轴标注88 plt.ylabel("热度") #设置y轴标注89 plt.show()9091# 绘制散点图92 plt.figure(figsize=(15,10)) #创建figure对象,宽为15，⾼为1093 plt.scatter(b,n,color='k',s=25,marker="o",linewidth=2) #线条宽度为2，颜⾊为⿊⾊，数据标记为圆圈94 plt.xticks(fontsize=10,rotation=90) #x轴字体⼤⼩为10，字体⾓度为90度95 plt.yticks(fontsize=10) #y轴字体⼤⼩为1096 plt.xlabel("漫画名称")97 plt.ylabel("热度")98 plt.title("2021年最受欢迎漫画散点图") #设置散点图标签99 plt.show()100101#绘制堆叠图102 plt.figure(figsize=(15,10))103 plt.stackplot(b,n,colors=['teal'])104 plt.xticks(fontsize=10,rotation=90) #x轴字体⼤⼩为10，字体⾓度为90度105 plt.yticks(fontsize=10) #y轴字体⼤⼩为10106 plt.xlabel("漫画名称")107 plt.ylabel("热度")108 plt.title("2021年最受欢迎漫画")109 plt.show()110111#绘制饼图112 plt.figure(figsize=(15,10))113 plt.pie(n,labels=b,autopct='%1.1f%%')114#设置显⽰图像为圆形115 plt.axis('equal')116 plt.title('2021年最受欢迎漫画')117 plt.show()118119#查看热度分布120import seaborn as sns121 plt.figure(figsize=(15,10))122 sns.distplot(n)123 plt.show()124125#绘制回归图126 plt.figure(figsize=(15,10))127 sns.regplot(x=o,y=n)128 plt.show()129 fig,axes=plt.subplots(2,2) #绘画效果130 sns.regplot(x=o,y=n,data=ex,ax=axes[0][0])131 sns.regplot(x=o,y=n,data=ex,ci=None,ax=axes[0][1]) #ci参数控制显⽰置信区间132 sns.regplot(x=o,y=n,data=ex,color='g',marker='*',ax=axes[1][0]) #mark参数设置数据点格式，颜⾊为绿⾊133 sns.regplot(x=o,y=n,data=ex,color='r',marker='+',fit_reg=False,ax=axes[1][1]) #fit_reg参数控制显⽰拟合的直线134 plt.show()135136#绘制单变量核密度图137 plt.figure(figsize=(15,10))138 sns.kdeplot(n)139 plt.show()140141#绘制双变量核密度图142 plt.figure(figsize=(15,10))143 sns.kdeplot(o,n)144 plt.show()145146#绘制⼩提琴图147 plt.figure(figsize=(15,10))148 sns.violinplot(n)149 plt.show()总结总结1、通过⽹络爬⾍爬取的信息中可以看出当代年轻⼈⽐较喜欢看⽃破苍穹，⽐较喜欢看偏向于修仙类漫画，经过对数据的处理、分析和可视化，从回归系数、折线图、直⽅图、散点图、饼图、回归图、密度图、⼩提琴图也可以看出当代年轻⼈喜欢看偏向于修仙类漫画。
2017年日本人气动漫排行榜前十
2017年日本人气动漫排行榜前十日漫在全球可以说一直是非常火爆，很多日本动漫在全球拥有着很大的影响力，那么有哪些经典神作绝对不能错过呢?店铺整理了2017年日本人气动漫排行榜，希望大家有所收获!2017年日本人气动漫排行榜第1名：《海贼王》《ONE PIECE》(海贼王、航海王)简称“OP”，是日本漫画家尾田荣一郎作画的少年漫画作品。
在《周刊少年Jump》1997年34号开始连载。
描写了拥有橡皮身体戴草帽的青年路飞，以成为“海贼王”为目标和同伴在大海展开冒险的故事。
截止至2013年11月，发行量在全世界突破3.45亿册，是全世界发行量最高的日本漫画。
漫画单行本的翻译版本在日本以外有30个以上的国家和地区出版发行。
相关商品在2012年度的市场规模约达1000亿日元。
2012年在第41回日本漫画家协会上获得大赏。
2015年6月15日，《ONE PIECE》以日本本土累计发行了3亿2086万6000本，被吉尼斯世界纪录官方认证为“世界上发行量最高的单一作者创作的系列漫画”。
2017年日本人气动漫排行榜第2名：《七龙珠》龙珠(DRAGON BALL)，是七龙珠系列中的开山之作，根据日本著名漫画家鸟山明的同名漫画改编，世界销量3.5亿册，位居第三，日本国内销量1.5亿册，位居第二。
于1986年2月26日在日本富士电视台首播。
1986年东映动画公司把早期(1-194篇)的漫画改成一部153集的动画，改成一部153集的独立动画，七龙珠系列TV动画就此诞生。
2017年日本人气动漫排行榜第3名：《灌篮高手》《灌篮高手》(SLAM DUNK)是日本漫画家井上雄彦以高中篮球为题材的励志型漫画及动画作品，是《周刊少年Jump》全白金时代(20世纪90年代上半叶)三大台柱漫画之一，也是日本历史上销量最高的漫画之一。
上世纪90年代，《灌篮高手》被引进中国，成为在中国影响最深远的动漫作品之一。
2017年日本人气动漫排行榜第4名：《火影忍者》《火影忍者》是日本漫画家岸本齐史的代表作，作品于1999年开始在《周刊少年JUMP》上连载，于2014年11月10日发售的JUMP 第50号完结;后日谈性质的外传漫画《火影忍者外传：第七代火影与绯色花月》则于同杂志2015年第22、23合并号开始短期连载，至同年第32号完结。
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