自动化电子书制作:node.js脚本实战指南

需积分: 12 0 下载量 81 浏览量 更新于2024-11-27 1 收藏 9.96MB ZIP 举报
资源摘要信息:"Ebook-Automation:一个小的node.js脚本,用于自动化制作电子书时涉及的一些较乏味的工作" 知识点: 1. node.js基础与安装: node.js是一种基于Chrome V8引擎的JavaScript运行时环境。它用于服务器端的JavaScript执行。安装node.js需要到官方网站下载对应操作系统的安装包,或使用包管理器安装。 2. NPM (Node Package Manager) 使用: NPM是随同node.js一起安装的包管理器,用于安装node.js的包(模块)。在命令行中执行npm install来安装一个项目的依赖。 3. 文件系统的操作: 在node.js中,可以通过内置的fs模块操作文件系统,如读取、写入、复制、移动文件等。文件系统操作是脚本自动化制作电子书的基础。 4. 电子书格式与转换: 电子书常见的格式有.epub和.mobi。.epub是一种开放标准的电子书文件格式,而.mobi是亚马逊Kindle电子书阅读器使用的专有格式。node.js脚本在这里可以用于将.epub格式转换为.mobi格式。 5. 克隆Git仓库与分叉: 在Git版本控制系统中,克隆仓库是在本地计算机上复制远程仓库的过程,分叉则是创建远程仓库的副本并提交到自己的GitHub账户,可以在此基础上进行修改并反馈到原仓库。 6. 脚本运行方式: node.js脚本通常通过命令行运行。使用node命令加上脚本文件名来执行。如果脚本需要参数,可以在命令行中附带参数一起执行。 7. 电子书自动化脚本的自定义与配置: 即便脚本对外发布了,通常也需要根据个人或项目的具体需求进行调整和配置。可能涉及修改代码或提供配置文件来适配不同的文件处理逻辑。 8. 使用Kindlegen进行电子书转换: Kindlegen是一个亚马逊提供的工具,用于将电子书从一种格式转换成另一种,比如从.epub转换到.mobi格式。在node.js脚本中,可以调用Kindlegen来实现这一转换过程。 9. 工作流程的自动化: 工作流程自动化是指使用软件工具来自动执行重复的、规则性的工作。在这个电子书制作的案例中,自动化工作流程可以节省时间和减少人为错误,提高工作效率。 10. 脚本的文档和维护: 对于任何发布的脚本,清晰的文档是必不可少的。文档应该包含如何使用脚本,需要哪些前置条件,以及如何配置脚本以满足特定需求。此外,还需要考虑脚本的维护,包括更新依赖和修复潜在的bug。 11. JavaScript编程基础: 由于node.js使用JavaScript作为开发语言,编写node.js脚本需要对JavaScript有基础的了解,包括语法、函数、异步编程等概念。 12. 命令行操作: 使用node.js脚本通常涉及在命令行界面执行命令。了解基本的命令行操作,如路径导航、文件操作等,是使用这类脚本的前提。 以上知识点提供了对node.js脚本Ebook-Automation的全面解析,展示了其在自动化电子书制作流程中的潜在应用和相关技术细节。通过理解和应用这些知识点,可以更有效地利用该脚本来简化电子书的制作过程。

分析这段python代码,import requests import parsel import csv import time f = open('book.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', newline='') csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[ '标题', '推荐', '评价', '作者', '出版日期', '出版社', '原价', '售价', '折扣', '电子书价格', '详情页', ]) csv_writer.writeheader() for page in range(1,26): print(f"----------------------------正在爬取第{page}页数据--------------------------------") time.sleep(2.5) url = f"http://bang.dangdang.com/books/bestsellers/01.00.00.00.00.00-24hours-0-0-1-{page}" headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Safari/537.36 Edg/113.0.1774.57' } response = requests.get(url=url, headers=headers) # print(response.text) selector = parsel.Selector(response.text) lis = selector.css('ul.bang_list li') for li in lis: title = li.css('.name a::attr(title)').get() href = li.css('.name a::attr(href)').get() comment = li.css('.star a::text').get() recommend = li.css('.tuijian::text').get() author = li.css('div:nth-child(5) a:nth-child(1)::attr(title)').get() date = li.css('div:nth-child(6) span::text').get() press = li.css('div:nth-child(6) a::text').get() price_n = li.css('div.price p:nth-child(1) span.price_n::text').get() price_r = li.css('div.price p:nth-child(1) span.price_r::text').get() price_s = li.css('div.price p:nth-child(1) span.price_s::text').get() ebook = li.css('.price_e .price_n::text').get() dit = { '标题': title, '推荐': comment, '评价': recommend, '作者': author, '出版日期': date, '出版社': press, '原价': price_r, '售价': price_n, '折扣': price_s, '电子书价格': ebook, '详情页': href, } csv_writer.writerow(dit)

2023-06-07 上传