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豆瓣图书信息文件(.csv格式)。

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简介:
通过对豆瓣图书热门标签浏览页面的深入分析,我们成功地收集了大量的书籍相关数据,这些数据囊括了书籍的标题、评分信息,以及豆瓣用户群体普遍偏好的标签,同时还包含了每本书籍对应的详细网址链接,总计达到了54946条以上的数据记录。

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客服
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  • 音乐数据集(CSV
    优质
    本数据集包含豆瓣平台上用户对各类音乐作品的评价和标签信息,以CSV文件形式提供,便于进行音乐偏好分析及推荐算法研究。 在豆瓣音乐分类浏览页面下采集了全部音乐的部分信息,包括音乐的名称、评分、豆瓣成员常用的标签以及该音乐的URL地址,共2万7千多条。
  • 籍数据.csv
    优质
    《豆瓣书籍数据.csv》包含了大量用户对书籍的评分和评论信息,适合进行数据分析与挖掘,帮助读者发现优质读物。 在豆瓣图书热门标签浏览页面下采集了全部书籍的部分信息,包括书籍的名称、评分、豆瓣成员常用的标签以及该书籍的URL地址,共54946多条记录。
  • 数据爬取及XLSX输出
    优质
    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。
  • 19680条不重复的影视数据,CSV
    优质
    本数据库包含19680条独特的豆瓣影视数据记录,以CSV格式存储,便于用户进行数据分析和挖掘。每部作品的信息详尽且无冗余,涵盖电影、电视剧等多种类型。 这段文字描述了影视数据的组成部分,包括但不限于电影、电视剧及动漫等内容。具体内容涵盖:影视作品在豆瓣上的ID号、名称;导演及其对应的豆瓣ID;编剧及其豆瓣ID;主要演员名单以及他们的豆瓣ID;类型信息(如剧情类、动作片等)和播放地区;语言版本情况;上映或首播日期,时长与集数详情,别名及其他相关信息,IMDb链接(如果有),在豆瓣上的评分及评价人数统计,不同星级的占比数据和用户标签。需要注意的是,在处理这些信息时应确保正确区分影视作品类型,并避免下载错误的数据类别。
  • 爬虫获取的包含各标签
    优质
    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。
  • Java批量查询
    优质
    本项目利用Java语言编写程序,实现对豆瓣读书网站的大规模书籍信息抓取与分析。适合开发者学习和研究网络爬虫技术。 由于豆瓣读书搜索API已废弃,并且官方实施了反爬虫机制(传统网页抓取方式不可行),需要登录才能访问图书页面,尝试使用Selenium设置用户信息的方法也未能成功(可能是方法不当)。因此,我采取了一种替代方案来实现书籍查询功能。此外,因为豆瓣的书籍详情页不再提供标签信息,为了获取书签数据,转向了当当网进行抓取。如果需要批量处理的话,只需修改相关代码即可。
  • 30000部电影.xlsx
    优质
    该文件《30000部豆瓣电影信息.xlsx》包含了来自豆瓣平台的丰富电影数据集,涵盖从经典到现代各类影片的信息概览。 近30000条豆瓣电影的信息包括中文名、国别、类别以及部分短评等内容。最重要的是这些数据包含了手工筛选过的关键词(类似于标签,但比标签更多)信息。
  • 籍TOP250
    优质
    《豆瓣书籍TOP250》汇集了数百万网友评选出的经典佳作,涵盖文学、社科等多领域,是读者探索好书和发现新知的指南。 该文件包含了豆瓣评分排行前250的图书信息数据。这些数据是从相关文章中爬取得到的。
  • 获取的数据
    优质
    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)。