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豆瓣图书爬虫，以及相关图书数据的xlsx文件。

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简介：
Python豆瓣爬虫，并采集了通过爬虫获得的图书分类数据，这些数据的存储格式为Excel文件（.xlsl），其中包含了详细的图书信息，包括图书的分类、书名、作者姓名、出版社以及用户评分等关键属性。

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  • 豆瓣图书数据爬取及XLSX格式输出
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    本项目旨在从豆瓣获取图书相关数据，并将其以XLSX格式导出，便于用户进行数据分析和管理。 使用Python编写了一个豆瓣爬虫，并且将抓取到的图书分类数据保存为xlsl文件格式。该文件包含了分类、图书名、作者名、出版社以及评分等相关信息。
     
  • 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。
     
  • 豆瓣读书爬虫
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    “豆瓣读书爬虫”是一款用于从豆瓣网站抓取书籍信息的自动化工具或脚本程序，帮助用户高效获取图书详情、评分、评论等数据。 使用Python编写的豆瓣读书爬虫可以帮助大家轻松找到心仪的书籍。最近更新的内容包括抓取了豆瓣上的所有图书信息（共3088633本，2138386KB），并创建了一个界面以便与数据库进行交互，方便用户搜索和浏览好书。需要注意的是，这里提供的代码仅供参考，并非用于爬取全部书籍的完整代码。如果有兴趣的话，将来可能会公开完整的代码及抓取的数据。
     
  • 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爬虫抓取豆瓣三万册图书
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    本项目使用Python编写爬虫程序，从豆瓣网收集了超过三万册图书的数据。涵盖了书名、作者、评分等信息，并对数据进行整理和分析。 在初次运行程序的时候需要创建数据库及其相关的表结构。一旦这些设置完成，在后续的使用过程中就无需再次执行这个步骤了。如果不想根据特定场景动态生成表格的话，直接通过可视化工具来建立可能会更高效一些。 开发期间遇到了不少问题，比如由于MySQL是Python中的一个模块名，因此自定义代码中不能有同名的文件或目录，否则会引发各种难以预料的问题。 在编写SQL语句时要注意到表名称和字段名称不需要用单引号包裹。虽然可以使用反引号（键盘上Tab键左侧的那个符号）来包围它们，但实际上许多情况下直接写明即可。由于我之前一直依赖Navicat这样的可视化工具创建数据库结构，所以直到最近才意识到这一点。 此外还有不少地方是可以进一步优化的，但现阶段先不纠结于这些细节了。多阅读一些高质量代码可能会对我的编程水平提升更有帮助。
     
  • 豆瓣图书TOP250的多线程爬虫代码
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    这段代码实现了一个用于抓取和解析豆瓣图书TOP250榜单信息的多线程爬虫程序，能够高效获取书籍排名、评分及评论数等数据。 ### 知识点一：R语言中的包管理与安装 在本段代码中，作者首先通过`install.packages`函数安装了多个R语言所需的包，包括`RCurl`、`XML`、`parallel`、`stringr`、`ggplot2`以及`dplyr`。这些包的功能分别是： - **RCurl**：用于HTTP请求，可以获取网页内容。 - **XML**：用于解析HTML或XML格式的数据。 - **parallel**：提供了多线程并行处理的功能。 - **stringr**：提供了一组易用且一致的字符串操作函数。 - **ggplot2**：一个强大的数据可视化包，用于绘制高质量图表。 - **dplyr**：提供了数据操作的工具，用于数据筛选、排序等。 ### 知识点二：使用`library()`加载包 在R中，安装完包后需要使用`library()`函数来加载它们，才能在当前会话中使用这些包提供的功能。例如，在代码中加载了`tcltk`、`dplyr`、`parallel`和`ggplot2`。 ### 知识点三：多线程爬虫的设计与实现 本段代码的主要目的是爬取豆瓣图书Top250的数据。为了提高效率，作者采用了多线程技术。具体实现步骤如下： #### 知识点三-1：定义多线程函数 在代码中定义了一个名为`books`的函数，该函数实现了单个页面数据的爬取逻辑。函数内部主要完成了以下任务： - 使用`RCurl`包的`getURL`函数发送HTTP请求获取网页内容。 - 使用`XML`包解析HTML文档，并通过XPath表达式提取所需数据（如书名、作者、评分等）。 - 数据处理，如去除空格、分割字符串等。 #### 知识点三-2：使用`parallel`包实现多线程 为了实现多线程并行处理，作者使用了`parallel`包中的`makeCluster`函数创建了一个包含4个工作节点的集群。然后通过`parLapply`函数将`books`函数应用到不同的页码上，实现数据的并行抓取。 #### 知识点三-3：数据整合与集群关闭 使用`do.call`函数将所有线程返回的结果合并成一个数据框，并使用`stopCluster`函数关闭集群。 ### 知识点四：数据处理与存储 - **数据清洗**：在`books`函数中，作者使用了`stringr`包进行数据清洗，如使用`str_replace_all`替换字符串中的空格，使用`str_split_fixed`分割字符串等。 - **数据存储**：每一页抓取的数据被封装成一个数据框，并通过`rbind`函数将多个数据框垂直堆叠起来，形成最终的数据集。 ### 总结 这段代码通过使用R语言的多种强大工具，高效地实现了豆瓣图书Top250数据的爬取。其中，利用`parallel`包实现的多线程技术显著提高了爬虫的速度。此外，还展示了如何使用R语言对网页内容进行解析、数据清洗以及结果存储等重要步骤。对于希望学习网络爬虫开发的读者来说，这段代码是一个很好的参考案例。
     
  • Python 爬虫抓取豆瓣图书源码详解
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    本书详细介绍了使用Python编写爬虫程序来抓取和解析豆瓣图书网站数据的方法和技术，适合对网页爬虫感兴趣的读者学习。 本爬虫用于抓取豆瓣网站上的TOP 250图书信息。使用到的模块包括requests、lxml和time。请注意，此程序仅供业余学习之用，并且已经对“IndexError: list index out of range”错误进行了妥善处理。
     
  • ScrapyDouban：豆瓣电影和豆瓣读书的Scrapy爬虫
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    ScrapyDouban是一款基于Scrapy框架开发的爬虫工具，专门用于抓取豆瓣电影及书籍的数据。它能够高效地收集信息并支持数据解析与导出功能。 ScrapyDouban是一个基于Python3的豆瓣电影和读书爬虫项目，使用了Scrapy框架来实现封面下载、元数据抓取及评论入库等功能。维护该项目是为了分享我在使用Scrapy过程中的实践经验，它涵盖了大约80%我所用到的Scrapy知识，并希望可以帮助正在学习Scrapy的朋友。 此项目包含douban_scrapy、douban_db和douban_adminer三个容器： - douban_scrapy容器基于alpine：3.11，默认安装了scrapy、pymysql、pillow及arrow等Python库。 - douban_db容器基于mysql:8，初始化时使用docker/mysql/douban.sql文件来设置root密码为HardM0de，并将此数据引入到douban数据库中。 - douban_adminer容器基于adminer：4版本，映射端口为8080：8080以方便用户通过托管机IP:8080访问数据库管理界面。登录时需要的参数包括服务器（db）、用户名(root)以及密码(HardM0de)。 该项目使用的Scrapy版本为2.1。
     
  • 豆瓣爬虫获取的图书信息包含各书标签
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    本项目旨在通过编写Python代码实现对豆瓣读书页面的数据抓取与解析，特别聚焦于提取书籍的各类标签信息。这些数据将为读者提供更精准、个性化的阅读推荐服务。 包括每本书的书名、作者、出版商、图书号、标签、内容简介、封面地址及其他出版信息。仅限于数据内容，不包含爬虫代码。如有需要代码，请私聊联系。