南京大学数据科学大作业：Python爬虫筛选疫情相关微博

资源摘要信息:"南京大学软件学院数据科学大作业-运用Python爬虫实现对多个重要媒体微博的爬取，并筛选出与疫情相关且热度较高的微博。本项目为数据科学领域的编程实践，主要使用Python语言及其相关库，如requests、beautifulsoup4、jieba等进行数据的抓取、解析和筛选。代码经过严格测试，确保功能性和稳定性，适合计算机专业学生、教师、企业员工以及编程初学者进行学习和实践。 项目涉及的主要知识点包括： 1. Python编程基础：了解Python的基本语法和结构，掌握Python的基础编程技能，为后续的爬虫实践打下基础。 2. 网络爬虫技术：学习使用requests库进行网络请求，以及如何处理和解析HTML/XML等网页格式数据，实现网页内容的抓取。 3. 文本处理：使用jieba等分词库对抓取到的文本进行分词处理，以便进行后续的文本分析和筛选。 4. 数据筛选与分析：根据特定的业务需求（如本项目中筛选与疫情相关且热度高的微博），应用数据筛选和分析技术，提炼出有价值的信息。 5. 源码分析与修改：项目代码提供下载，用户可以学习项目源码的结构和逻辑，也可以在原有基础上进行修改，实现新的功能。 6. 项目文档的编写与使用：项目中包含README.md文件，描述了如何下载和运行项目，以及项目的基本使用方法，这对于学习如何编写项目文档和遵循软件开发的标准流程非常重要。 此外，资源提供者还强调了版权和使用范围的问题。资源仅用于个人学习和研究，严禁用于商业目的。对于需要帮助的用户，资源提供者还提供了不懂运行时的私下提问和远程教学服务。 文件名称“NJUSE-DataScience-main”暗示了这是一个以数据科学为主题的项目，包含了所有必要的文件和资源。用户在下载后应首先阅读README.md文件，以获取项目安装、运行和使用方法的指导。 本项目不仅是一个学习工具，也可以作为学生、老师或企业员工在数据科学领域的实战演练，尤其适用于需要实现网络信息抓取和分析的场景。"