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使用Scrapy抓取豆瓣书籍数据并存入MySQL数据库

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简介：
本项目利用Python Scrapy框架编写爬虫程序，从豆瓣网站收集书籍信息，并将获取的数据存储至MySQL数据库中，便于后续分析与处理。 使用Python 3.6、Scrapy环境以及MySQL进行开发。每一步都有详细的注解，适合初学者逐步提升至中级程序员的水平。

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  • 使用Scrapy抓取豆瓣书籍数据并存入MySQL数据库
    优质
    本项目利用Python Scrapy框架编写爬虫程序，从豆瓣网站收集书籍信息，并将获取的数据存储至MySQL数据库中，便于后续分析与处理。 使用Python 3.6、Scrapy环境以及MySQL进行开发。每一步都有详细的注解，适合初学者逐步提升至中级程序员的水平。
     
  • 将豆瓣热门电影数据抓取并存入本地MySQL数据库
    优质
    本项目旨在通过编写Python脚本自动抓取豆瓣热门电影的数据，并将其结构化后存储到本地的MySQL数据库中，便于后续分析和查询。 爬取豆瓣热门电影数据，并将其存储到本地MySQL数据库中。
     
  • 使用Python抓取豆瓣图书数据并存储至本地
    优质
    本项目利用Python编写代码，从豆瓣网站获取图书信息，并将收集的数据保存到本地文件中，便于后续分析和处理。 Python开发的爬虫可以用来抓取豆瓣图书的信息并保存到本地，该程序已经过测试。欢迎交流！
     
  • 使用Scrapy爬虫抓取应用宝数据并存入数据库
    优质
    本项目采用Python Scrapy框架开发爬虫程序，专门针对腾讯应用宝平台的应用信息进行数据采集，并将收集到的数据存储至MySQL数据库中。 我学习Python一个月后编写了一个demo，供新手参考。核心代码不超过50行。
     
  • 使用Scrapy从大众点评抓取数据并存入本地MySQL数据库
    优质
    本项目利用Python Scrapy框架高效地从大众点评网站爬取餐饮商户信息等数据，并通过数据清洗、结构化处理后存储至本地MySQL数据库中，便于后续的数据分析与应用。 dianpingscrapy抓取数据并存储至本地MySQL数据库是基于Python开发的项目，使用了Scrapy框架。程序的主要目的是完成数据抓取和分析任务，并帮助学习爬虫相关知识。因此，在细节处理上可能存在不足之处，但考虑到最终目标是为了记录个人的学习过程以及为他人提供参考，这些小瑕疵并不重要（毕竟这不是面向用户的程序）。此外，该项目正在建立商家与用户点评的表格。 在pipelines.py文件中可以找到关于一次返回两个或多个item的相关代码。如果是不同spider返回的情况，则可以根据spider的名字来判断；如果是一个spider同时返回了多个item，则可以通过检查每个item的具体类型来进行区分： ```python elif isinstance(item, User_shopItem): ``` 以上是处理相关问题的一些示例，希望能对大家有所帮助。
     
  • 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。
     
  • 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 ```
     
  • 使用Python抓取豆瓣Top 250电影数据并存入MySQL及Excel表格
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    本项目利用Python编写爬虫程序，从豆瓣网站收集Top 250电影的数据，并将这些信息整理后分别存储在MySQL数据库和Excel文件中。 Python爬取豆瓣Top250电影数据，并将其导入MySQL及Excel的具体步骤如下： 1. 导入所需库： ```python import pymysql import xlwt from bs4 import BeautifulSoup from urllib import request import re ``` 2. 定义基础URL和请求头信息： ```python baseurl = https://movie.douban.com/top250?start= headers = { User-Agent: XXXXX, # 用户代理设置，此处省略具体值 Referer: https://movie.douban.com/top250? # 引用URL } ``` 3. 使用BeautifulSoup解析网页内容，并提取电影链接、名称、评分及评论人数等信息。 4. 将获取的数据写入MySQL数据库和Excel文件中，具体包括： - 数据库表设计（字段：movie_link, movie_name, rating_score, number_of_ratings） - Excel表格格式设置 - 使用pymysql连接并操作数据库，利用xlwt进行数据导出 注意上述示例代码中的User-Agent值和Referer URL为占位符，请根据实际需求替换。
     
  • 使用Python爬虫抓取豆瓣电影数据并存入Excel表格
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    本项目利用Python编写爬虫程序，从豆瓣网站上获取电影相关数据，并将收集到的信息整理后存储至Excel文件中，便于数据分析与管理。 豆瓣电影排行榜前250名分为10页。第一页的URL应为 https://movie.douban.com/top250?start=0 ，其中参数0表示从第一个开始，即从第一名（如《肖申克的救赎》）到第二十五名（如《触不可及》）。接着是https://movie.douban.com/top250?start=25 表示从第26位（如《蝙蝠侠：黑暗骑士》）至第50位（如《死亡诗社》），以此类推。因此，可以使用步长为25的range函数循环遍历页面组： ```python for i in range(0, 250, 25): print(i) ``` 这段代码将依次输出从第一页到最后一页对应的起始位置索引值（即每页开始的位置）。
     
  • 豆瓣书籍数据
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    豆瓣书籍数据涵盖了海量图书信息与读者评论，旨在为用户提供丰富的阅读资源和多元化的书评视角，打造个性化的荐书平台。 豆瓣评分数据包括用户对图书的评分及评论等内容。