基于python爬虫的个性化书籍推荐

基于Python爬虫的个性化书籍推荐可以通过以下步骤实现：

1. 爬取图书信息：使用Python爬虫技术爬取当当网等网站的图书信息，并将其存储到数据库中。

2. 数据预处理：对爬取到的图书信息进行数据清洗、去重、标准化等处理，以便后续的推荐算法使用。

3. 特征提取：从图书信息中提取出有用的特征，例如图书的作者、出版社、标签、评分等等。

4. 推荐算法：使用协同过滤等推荐算法，根据用户的历史行为和图书特征，计算出用户对未读过的图书的兴趣度，并进行个性化推荐。

5. 用户界面：使用Django等Web框架，实现用户注册、登录、搜索、推荐等功能的界面。

以下是一个简单的示例代码，用于爬取当当网的图书信息：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://search.dangdang.com/?key=python&act=input&page_index=1'

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

books = soup.select('.bigimg > li')

for book in books:
    title = book.select('.name > a')[0].text.strip()
    author = book.select('.search_book_author > span')[0].text.strip()
    publisher = book.select('.search_book_author > span')[2].text.strip()
    price = book.select('.search_now_price')[0].text.strip()
    print(title, author, publisher, price)