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通过Python程序获取豆瓣图书数据。

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简介：
通过提取指定标签列表下评分达到或超过8.5分的图书数据，包括书名、作者、评分以及简要介绍，并将这些信息保存至Excel文件中。数据按照标签进行分类，并分别存储在不同的工作表中。核心代码涉及使用XPath表达式定位元素并提取相应的内容：首先获取书名，即从包含书名的标签中提取文本；然后获取作者，通过分割第一个

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  • 获取的豆瓣图书数据
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    这段简介似乎需要具体化一些。如果您是说关于收集和分析来自豆瓣网站上的书籍信息的数据项目，那么可以这样描述： 本项目专注于从豆瓣平台搜集各类图书的相关资料与用户评价，旨在为读者提供丰富详实的书目推荐依据及深度阅读指南。 数据包含2300条记录，每一条包括以下字段：ISBN（全球唯一图书编号）；Title（书名）；Author（作者）；Author_intro（作者简介）；Tag（标签）；NumRaters（评分人数）；Average（平均评分）；Id（豆瓣内该书ID）；Binding（精装/简装）；Pages（页数）；Publisher（出版商）；Origin_title（图书原名）；Url（豆瓣链接）；Image（图书豆瓣图片）；Summary（图书概述）。
     
  • Python豆瓣图书数据爬取
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    本项目通过Python编写代码，自动抓取和解析豆瓣图书网站的数据，提取并展示用户感兴趣的书籍信息。 使用Python编写一个豆瓣图书爬虫程序，该程序能够获取图书的书名、作者及简介，并以词云图的形式进行展示。此外，数据会被存储在SQLite3数据库中。
     
  • 使用Python抓取豆瓣图书数据
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    本教程详细介绍如何利用Python编程语言从豆瓣网站获取图书信息的数据抓取技术与实践操作。 爬取指定标签列表下评分8.5分以上的图书信息，包括书名、作者、评分和简介，并将这些数据保存到Excel文件的不同工作表中。 核心代码如下： ```python title = book.find_element_by_xpath(.//a[1]).text # 获取书名 zuozhe = book.find_element_by_xpath(.//div[1]).text.split(,)[0] # 获取作者 jianjie = book.find_element_by_xpath(.//p[1]).text # 获取简介 # 将数据写入Excel文件的相应单元格中 worksheet.write(i, 0, fenshu) # 分数写入第i行的第一列 worksheet.write(i, 1, title) # 书名写入第i行的第二列 worksheet.write(i, 2, zuozhe) # 作者写入第i行的第三列 worksheet.write(i, 3, jianjie) # 简介写入第i行的第四列 ```
     
  • OnlyReviews:通过豆瓣API获取豆瓣影评和Top250列表
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    OnlyReviews是一款基于豆瓣API的应用程序，能够收集并展示豆瓣电影评论与Top250榜单信息，为用户打造个性化的观影指南。 OnlyReviews利用豆瓣API查询豆瓣影评以及豆瓣top250是我学习安卓网络开发的一个例子。这个项目包含了以下技术：使用SAXParse进行XML解析，重点在于ContentHandler的处理方式，可以方便地对XML数据进行解析；用Gson来解析JSON数据，需要注意的是自定义的对象并不需要与接受到的json格式完全一致，Gson只会解析匹配的部分，在设计对象时要特别注意成员变量是否匹配；使用Volley框架进行网络通信，包括通过POST请求获取JSON数据以及下载网络图片。另外，在v4包中的SwipeRefreshLayout不具有上拉加载更多的功能，因此根据该组件自定义了一个支持上拉加载的layout，但目前还比较简陋。同时项目中使用了ViewPager来实现Indicator指示器的功能，并且不再需要特别麻烦地使用Actionbar.Tab，并可以在Fragment内嵌套其他Fragment。
     
  • 获取豆瓣电影Top250数据
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    本项目旨在通过编程手段收集并分析豆瓣电影Top250榜单的数据，以探索其中的趋势和模式。 本项目涉及一个包含多个页面的电影网站，并使用递归、深度优先和广度优先等方法爬取各个网页的数据，实现了用于爬取电影网站数据的爬虫程序。此项目可用于期末大作业。
     
  • 豆瓣图书评论数据爬取.py
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    本Python脚本用于爬取豆瓣网站上的图书评论数据，方便用户收集和分析读者对书籍的评价信息。 爬虫用来爬取豆瓣读书评论。
     
  • Python抓取豆瓣书籍各类别数据
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    本项目利用Python编写爬虫程序，自动从豆瓣网站获取不同分类下的书籍信息，为数据分析和研究提供便利。 使用Python并设置user-agent后可以直接运行代码来爬取书籍的相关信息。这些信息包括书籍的标签、名称、链接、基本信息、简介、评论、评分及评分人数以及封面链接，并将所有数据保存到CSV文件中。
     
  • Python豆瓣电影数据爬取
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    本项目利用Python编写代码，从豆瓣网站获取电影信息，涵盖数据抓取、解析及存储过程，为数据分析和研究提供便利。 **Python 豆瓣电影爬虫** Python 是一种流行的编程语言，在数据分析、网络爬虫领域被广泛使用。本项目旨在利用 Python 构建一个爬虫，用于抓取豆瓣电影 Top250 的信息，包括电影名称、评分、简介、导演和主演等，并对数据进行处理以实现保存、可视化展示以及词频统计。 我们需要使用 requests 库来发送 HTTP 请求并获取网页内容。例如： ```python import requests url = https://movie.douban.com/top250 response = requests.get(url) html_content = response.text ``` 接着，利用 BeautifulSoup 解析 HTML 内容，并提取所需的数据。例如，通过 CSS 选择器找到电影标题： ```python from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html_content, html.parser) movie_titles = soup.select(.title > a) ``` 在获取了电影信息后，通常我们会将数据保存为 CSV 或 JSON 格式以供后续分析。Python 的 pandas 库非常适合处理这种任务： ```python import pandas as pd data = {title: [title.text for title in movie_titles]} df = pd.DataFrame(data) df.to_csv(douban_movies.csv, index=False) ``` 为了进行数据可视化，我们可以使用 matplotlib 或 seaborn 创建图表。例如，绘制电影评分的直方图： ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.hist(df[score], bins=10) plt.xlabel(评分) plt.ylabel(数量) plt.title(豆瓣电影 Top250 评分分布) plt.show() ``` 此外，还可以使用 wordcloud 库进行词频统计和生成词云图以分析电影简介中的关键词： ```python from wordcloud import WordCloud import jieba descriptions = [movie.find(span, class_=short).text for movie in soup.select(.item)] text = .join(descriptions) wordcloud = WordCloud(font_path=simhei.ttf, background_color=white).generate(text) plt.imshow(wordcloud, interpolation=bilinear) plt.axis(off) plt.title(电影简介词云) plt.show() ``` 在爬虫项目中，需要注意反爬策略，如设置 User-Agent 和延时请求等措施以避免被网站封禁。同时应遵循网站的 robots.txt 规则，并尊重版权和用户隐私。 总结来说，这个 Python 豆瓣电影爬虫项目涵盖了网络爬虫的基本流程：从发送网页请求、解析 HTML 内容到数据存储、处理及可视化展示。通过实践此项目，可以深入理解 Python 在网络爬虫领域的应用并提升数据处理与分析的能力。
     
  • 获取豆瓣Top250电影榜单数据
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    本项目旨在通过Python爬虫技术收集并分析豆瓣网备受推崇的Top250电影榜单的数据，为影迷提供精选影片推荐和深度解析。 豆瓣爬虫可以用于抓取豆瓣电影网站上的数据，例如获取豆瓣Top250电影排行榜的信息。
     
  • 《豆瓣图书排行榜》数据爬取.ipynb
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    本Jupyter Notebook文档详细介绍了如何从豆瓣网站获取图书排行榜的数据。通过Python编写代码，实现对网页信息的自动化抓取与解析，为数据分析和研究提供便利。 1.4.2.《豆瓣图书排行榜》爬虫.ipynb