毕业设计爬取数据的代码

根据提供的引用内容，可以得知该毕业设计是基于Python的豆瓣网站数据爬取与可视化的设计与实现项目源码。其中，引用提到了该项目的主要内容，即通过Python爬取豆瓣网站的数据，对数据进行清洗，最后对清洗后的数据进行可视化展示。而引用则提到了该毕业设计的进度、软件架构、安装教程、使用说明以及参与贡献等方面的内容，但并未提供具体的代码。

因此，无法根据提供的引用内容为您介绍该毕业设计爬取数据的代码。如果您需要获取该项目的源代码，建议您联系该毕业设计的作者或者相关负责人。同时，您也可以自行学习Python爬虫相关知识，编写自己的数据爬取代码。

相关问题

当当网图书数据可视化爬取毕业设计代码

好的，以下是一个使用 Python 爬取当当网图书信息并进行数据可视化的毕业设计代码，供您参考：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud

# 爬取当当网图书信息
url = "http://search.dangdang.com/?key=%BB%FA%D0%B5&act=input"
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")
book_list = soup.select(".bigimg li")
data = []
for book in book_list:
    name = book.select(".name")[0].text.strip()
    author = book.select(".search_book_author")[0].text.strip()
    price = book.select(".search_now_price")[0].text.strip()
    publisher = book.select(".search_book_author")[1].text.strip()
    data.append([name, author, price, publisher])

# 将爬取到的数据存储到 DataFrame 中
df = pd.DataFrame(data, columns=["书名", "作者", "价格", "出版社"])

# 绘制价格分布直方图
plt.hist(df["价格"].astype(float), bins=20, edgecolor="black")
plt.xlabel("价格")
plt.ylabel("频数")
plt.title("当当网图书价格分布直方图")
plt.show()

# 绘制按出版社分组的平均价格条形图
grouped = df[["价格", "出版社"]].groupby("出版社").mean()
grouped.plot(kind="bar", legend=False)
plt.ylabel("平均价格")
plt.title("当当网图书按出版社分组的平均价格")
plt.show()

# 绘制图书名称词云图
name_str = " ".join(df["书名"])
wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color="white").generate(name_str)
plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.title("当当网图书名称词云图")
plt.show()

这段代码与之前给出的示例代码类似，不过增加了一个使用 wordcloud 库绘制图书名称词云图的操作。首先使用 Pandas 将爬取到的数据存储到 DataFrame 中，然后使用 Matplotlib 绘制价格分布直方图和按出版社分组的平均价格条形图。最后使用 wordcloud 库绘制图书名称词云图，将所有图书名称拼接成一个字符串，然后使用 WordCloud() 函数生成词云图像，imshow() 函数用于显示图像，axis() 函数用于隐藏坐标轴。