分享一个基于python的电子书数据采集与可视化分析 hadoop电子书数据分析与推荐系统 spark大数据毕设项目（源码、调试、LW、开题、PPT)
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文章目录
- 1、研究背景
- 2、研究目的和意义
- 3、系统研究内容
- 4、系统页面设计
- 5、参考文献
- 6、核心代码
1、研究背景
随着数字化时代的到来，电子书市场呈现出蓬勃发展的态势。海量的电子书数据不仅包含丰富的文本内容，还蕴含着读者偏好、市场趋势等valuable信息。然而，这些数据往往分散在不同的平台和渠道中，缺乏系统性的收集和分析。传统的数据处理方法难以应对如此庞大且复杂的数据集，也无法充分挖掘其中的潜在价值。因此，开发一个能够高效采集、处理和分析电子书数据的系统变得尤为重要，以满足出版商、作者、研究人员等多方面的需求。
2、研究目的和意义
本系统的开发旨在构建一个综合性的电子书数据采集与可视化分析平台。通过利用Python强大的数据处理能力和丰富的第三方库，系统将实现对多个电子书平台的自动化数据采集，包括但不限于书籍基本信息、销量数据、读者评价等。采集到的数据将经过清洗、整理和存储，为后续的分析提供基础。系统还将整合各种数据分析工具和算法，对采集到的数据进行多维度的统计和挖掘，如销量趋势分析、读者偏好分析、热门主题识别等。最后，通过直观的可视化展示，使用户能够轻松理解复杂的数据分析结果，为决策提供支持。
该系统的开发具有重要的实践和理论意义。从实践角度来看，它为出版行业提供了一个强大的数据分析工具，能够帮助出版商更准确地把握市场动向，优化出版策略，提高经营效益。对于作者而言，系统可以提供读者反馈和市场表现的详细分析，有助于改进创作方向和风格。从学术研究的角度，该系统为文学、社会学、市场学等领域的研究者提供了丰富的数据资源和分析方法，有助于深入探讨数字阅读时代的various现象。此外，本系统的开发和应用也将推动大数据分析技术在文化产业中的进一步应用，为行业的数字化转型贡献力量。
3、系统研究内容
基于Python的电子书数据采集与可视化分析系统，以下是建议的研究内容:
数据采集模块:
设计和实现针对主流电子书平台（如亚马逊Kindle、当当网、豆瓣读书等）的爬虫程序
开发自动化数据采集策略，包括定时采集、增量更新等机制
实现对电子书基本信息、销量数据、用户评价、阅读数据等多维度信息的采集
研究并解决反爬虫机制、IP限制等数据采集过程中的技术挑战
数据预处理与存储:
设计数据清洗算法，处理缺失值、异常值和重复数据
开发数据标准化和结构化处理流程，确保数据质量和一致性
设计并实现适合大规模电子书数据的存储方案，如使用关系型数据库或NoSQL数据库
研究数据更新和版本控制机制，确保数据的时效性和可追溯性
数据分析与挖掘:
开发销量趋势分析模型，识别畅销书特征和市场热点
实现用户评价文本的情感分析，提取读者对电子书的情感倾向
设计并实现基于机器学习的图书分类和推荐算法
研究电子书内容特征提取方法，如主题模型、关键词提取等
开发跨平台数据对比分析功能，揭示不同平台间的差异和联系
可视化展示:
设计直观、交互式的数据可视化界面
实现多种可视化图表，如折线图、柱状图、热力图、词云等
开发可定制的数据仪表板，支持用户自定义数据展示
研究并实现大规模数据的高效可视化渲染技术
系统集成与优化:
设计模块化、可扩展的系统架构
实现数据采集、处理、分析和可视化的无缝集成
优化系统性能，提高大数据处理和分析的效率
开发用户友好的操作界面，提升系统可用性
4、系统页面设计
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5、参考文献
[1]余力杨.精细化管理助推智慧图书馆建设[J].文化产业,2024,(26):64-66.
[2]张振宇.数字经济时代，经管类图书编辑大数据新平台应用[J].中国信息化,2024,(08):57-60.
[3]孟卉.数字技术让图书资料管理更“智慧”[J].文化产业,2024,(23):31-33.
[4]周彦霁.大数据时代下图书出版的创新路径[J].传播与版权,2024,(13):19-21.DOI:10.16852/j.cnki.45-1390/g2.2024.13.017.
[5]杨敬.基于大数据技术的图书馆管理创新策略[J].兰台内外,2024,(20):76-78.
[6]邹伟真.大数据在图书出版中的作用[J].中国报业,2024,(12):214-215.DOI:10.13854/j.cnki.cni.2024.12.096.
[7]刘慧.数据驱动的决策:智能图书馆运营的核心[J].河南图书馆学刊,2024,44(06):132-134.
[8]闫妮.新媒体重塑图书业态[J].云端,2024,(23):62-64.
[9]齐超杰.面向图书馆高质量发展的数智动能涌现性研究[D].黑龙江大学,2024.
[10]石丰源,程钢.基于大数据的书籍推荐分析系统的设计与实现[J].电脑知识与技术,2024,20(14):66-69+72.DOI:10.14004/j.cnki.ckt.2024.0724.
[11]栾泽权.数字化转型视域下政府开放数据价值实现路径及共创机制研究[D].吉林大学,2024. DOI:10.27162/d.cnki.gjlin.2024.000818.
[12]李冬燕.高校图书馆服务的智慧化探索[J].文化产业,2024,(12):130-132.
[13]赖春盼.“三农”知识普及与交互的电子图书系统设计[J].广西糖业,2024,44(02):147-151.
[14]滕昕.构建数字化图书资源系统促进幼儿阅读活动的实践探索[J].教育传播与技术,2024,(02):80-86.
[15]田蕊.基于大数据技术的图书数字信息资源管理系统设计和实现[J].信息记录材料,2024,25(04):134-136+139.DOI:10.16009/j.cnki.cn13-1295/tq.2024.04.042.
[16]钱海钢.C2C模式的图书共享服务设计研究[J].图书馆研究,2024,54(02):92-100.
[17]赵霞.智慧科技在图书馆管理中的应用[J].文化产业,2024,(08):86-88.
[18]郭冬艳.基于OA图书引用量指标的定量分析——以Dimensions数据平台为例[J].今传媒,2024,32(03):75-78.
[19]陈宁.师范生数据素养影响因素与培养策略研究[D].曲阜师范大学,2024. DOI:10.27267/d.cnki.gqfsu.2024.000399.
[20]樊利利.互联网时代下的学校图书管理信息化建设[J].中国信息界,2024,(01):140-143.
6、核心代码
# # -*- coding: utf-8 -*-
# 数据爬取文件
import scrapy
import pymysql
import pymssql
from ..items import DianzitushuItem
import time
from datetime import datetime,timedelta
import datetime as formattime
import re
import random
import platform
import json
import os
import urllib
from urllib.parse import urlparse
import requests
import emoji
import numpy as np
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
from selenium.webdriver import ChromeOptions, ActionChains
from scrapy.http import TextResponse
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
# 电子图书
class DianzitushuSpider(scrapy.Spider):
name = 'dianzitushuSpider'
spiderUrl = 'https://read.douban.com/j/kind/'
start_urls = spiderUrl.split(";")
protocol = ''
hostname = ''
realtime = False
def __init__(self,realtime=False,*args, **kwargs):
super().__init__(*args, **kwargs)
self.realtime = realtime=='true'
def start_requests(self):
plat = platform.system().lower()
if not self.realtime and (plat == 'linux' or plat == 'windows'):
connect = self.db_connect()
cursor = connect.cursor()
if self.table_exists(cursor, '0n4b129m_dianzitushu') == 1:
cursor.close()
connect.close()
self.temp_data()
return
pageNum = 1 + 1
for url in self.start_urls:
if '{}' in url:
for page in range(1, pageNum):
next_link = url.format(page)
yield scrapy.Request(
url=next_link,
callback=self.parse
)
else:
yield scrapy.Request(
url=url,
callback=self.parse
)
# 列表解析
def parse(self, response):
_url = urlparse(self.spiderUrl)
self.protocol = _url.scheme
self.hostname = _url.netloc
plat = platform.system().lower()
if not self.realtime and (plat == 'linux' or plat == 'windows'):
connect = self.db_connect()
cursor = connect.cursor()
if self.table_exists(cursor, '0n4b129m_dianzitushu') == 1:
cursor.close()
connect.close()
self.temp_data()
return
data = json.loads(response.body)
try:
list = data["list"]
except:
pass
for item in list:
fields = DianzitushuItem()
try:
fields["title"] = emoji.demojize(self.remove_html(str( item["title"] )))
except:
pass
try:
fields["picture"] = emoji.demojize(self.remove_html(str( item["cover"] )))
except:
pass
try:
fields["salesprice"] = float( item["salesPrice"]/100)
except:
pass
try:
fields["wordcount"] = int( item["wordCount"])
except:
pass
try:
fields["author"] = emoji.demojize(self.remove_html(str('，'.join(str(i['name']) for i in item["author"]) )))
except:
pass
try:
fields["biaoqian"] = emoji.demojize(self.remove_html(str( item.get("biaoqian", "小说") )))
except:
pass
try:
fields["detailurl"] = emoji.demojize(self.remove_html(str('https://read.douban.com'+ item["url"] )))
except:
pass
detailUrlRule = item["url"]
if '["url"]'.startswith('http'):
if '{0}' in '["url"]':
detailQueryCondition = []
detailUrlRule = '["url"]'
i = 0
while i < len(detailQueryCondition):
detailUrlRule = detailUrlRule.replace('{' + str(i) + '}', str(detailQueryCondition[i]))
i += 1
else:
detailUrlRule =item["url"]
detailUrlRule ='https://read.douban.com'+ detailUrlRule
if detailUrlRule.startswith('http') or self.hostname in detailUrlRule:
pass
else:
detailUrlRule = self.protocol + '://' + self.hostname + detailUrlRule
fields["laiyuan"] = detailUrlRule
yield scrapy.Request(url=detailUrlRule, meta={'fields': fields}, callback=self.detail_parse)
# 详情解析
def detail_parse(self, response):
fields = response.meta['fields']
try:
if '(.*?)' in '''span[itemprop="genre"]::text''':
fields["genre"] = str( re.findall(r'''span[itemprop="genre"]::text''', response.text, re.S)[0].strip())
else:
if 'genre' != 'xiangqing' and 'genre' != 'detail' and 'genre' != 'pinglun' and 'genre' != 'zuofa':
fields["genre"] = str( self.remove_html(response.css('''span[itemprop="genre"]::text''').extract_first()))
else:
try:
fields["genre"] = str( emoji.demojize(response.css('''span[itemprop="genre"]::text''').extract_first()))
except:
pass
except:
pass
try:
fields["chubanshe"] = str( response.xpath('''//span[text()="出版社"]/../span[@class="labeled-text"]/span[1]/text()''').extract()[0].strip())
except:
pass
try:
fields["cbsj"] = str( response.xpath('''//span[text()="出版社"]/../span[@class="labeled-text"]/span[2]/text()''').extract()[0].strip())
except:
pass
try:
if '(.*?)' in '''a[itemprop="provider"]::text''':
fields["provider"] = str( re.findall(r'''a[itemprop="provider"]::text''', response.text, re.S)[0].strip())
else:
if 'provider' != 'xiangqing' and 'provider' != 'detail' and 'provider' != 'pinglun' and 'provider' != 'zuofa':
fields["provider"] = str( self.remove_html(response.css('''a[itemprop="provider"]::text''').extract_first()))
else:
try:
fields["provider"] = str( emoji.demojize(response.css('''a[itemprop="provider"]::text''').extract_first()))
except:
pass
except:
pass
try:
if '(.*?)' in '''span.score::text''':
fields["score"] = float( re.findall(r'''span.score::text''', response.text, re.S)[0].strip())
else:
if 'score' != 'xiangqing' and 'score' != 'detail' and 'score' != 'pinglun' and 'score' != 'zuofa':
fields["score"] = float( self.remove_html(response.css('''span.score::text''').extract_first()))
else:
try:
fields["score"] = float( emoji.demojize(response.css('''span.score::text''').extract_first()))
except:
pass
except:
pass
try:
if '(.*?)' in '''span.amount::text''':
fields["pingjiashu"] = int( re.findall(r'''span.amount::text''', response.text, re.S)[0].strip().replace('评价',''))
else:
if 'pingjiashu' != 'xiangqing' and 'pingjiashu' != 'detail' and 'pingjiashu' != 'pinglun' and 'pingjiashu' != 'zuofa':
fields["pingjiashu"] = int( self.remove_html(response.css('''span.amount::text''').extract_first()).replace('评价',''))
else:
try:
fields["pingjiashu"] = int( emoji.demojize(response.css('''span.amount::text''').extract_first()).replace('评价',''))
except:
pass
except:
pass
return fields
# 数据清洗
def pandas_filter(self):
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost/spider0n4b129m?charset=UTF8MB4')
df = pd.read_sql('select * from dianzitushu limit 50', con = engine)
# 重复数据过滤
df.duplicated()
df.drop_duplicates()
#空数据过滤
df.isnull()
df.dropna()
# 填充空数据
df.fillna(value = '暂无')
# 异常值过滤
# 滤出 大于800 和 小于 100 的
a = np.random.randint(0, 1000, size = 200)
cond = (a<=800) & (a>=100)
a[cond]
# 过滤正态分布的异常值
b = np.random.randn(100000)
# 3σ过滤异常值，σ即是标准差
cond = np.abs(b) > 3 * 1
b[cond]
# 正态分布数据
df2 = pd.DataFrame(data = np.random.randn(10000,3))
# 3σ过滤异常值，σ即是标准差
cond = (df2 > 3*df2.std()).any(axis = 1)
# 不满⾜条件的⾏索引
index = df2[cond].index
# 根据⾏索引，进⾏数据删除
df2.drop(labels=index,axis = 0)
# 去除多余html标签
def remove_html(self, html):
if html == None:
return ''
pattern = re.compile(r'<[^>]+>', re.S)
return pattern.sub('', html).strip()
# 数据库连接
def db_connect(self):
type = self.settings.get('TYPE', 'mysql')
host = self.settings.get('HOST', 'localhost')
port = int(self.settings.get('PORT', 3306))
user = self.settings.get('USER', 'root')
password = self.settings.get('PASSWORD', '123456')
try:
database = self.databaseName
except:
database = self.settings.get('DATABASE', '')
if type == 'mysql':
connect = pymysql.connect(host=host, port=port, db=database, user=user, passwd=password, charset='utf8')
else:
connect = pymssql.connect(host=host, user=user, password=password, database=database)
return connect
# 断表是否存在
def table_exists(self, cursor, table_name):
cursor.execute("show tables;")
tables = [cursor.fetchall()]
table_list = re.findall('(\'.*?\')',str(tables))
table_list = [re.sub("'",'',each) for each in table_list]
if table_name in table_list:
return 1
else:
return 0
# 数据缓存源
def temp_data(self):
connect = self.db_connect()
cursor = connect.cursor()
sql = '''
insert into `dianzitushu`(
id
,title
,picture
,salesprice
,wordcount
,author
,biaoqian
,detailurl
,genre
,chubanshe
,cbsj
,provider
,score
,pingjiashu
)
select
id
,title
,picture
,salesprice
,wordcount
,author
,biaoqian
,detailurl
,genre
,chubanshe
,cbsj
,provider
,score
,pingjiashu
from `0n4b129m_dianzitushu`
where(not exists (select
id
,title
,picture
,salesprice
,wordcount
,author
,biaoqian
,detailurl
,genre
,chubanshe
,cbsj
,provider
,score
,pingjiashu
from `dianzitushu` where
`dianzitushu`.id=`0n4b129m_dianzitushu`.id
))
order by rand()
limit 50;
'''
cursor.execute(sql)
connect.commit()
connect.close()
作者：计算机源码社
个人简介：本人 八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！
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