豆瓣图书:从抓取到分析的初步探索
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更新于2024-08-04
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在本次的豆瓣图书数据分析项目中,作者开始于一个自我挑战,试图跳出以往的抓取工作,转向对数据的深入分析。他选择了豆瓣图书作为研究对象,尤其关注热门标签下的图书数据,而非常见的电影分析。由于豆瓣对于大量数据采取了策略性展示,比如对热门标签(如作者东野圭吾、韩寒等)和类别(如小说)设置了每页显示量限制(最多1k或50页),这使得抓取过程充满了挑战。
作者使用了Java原生库,结合jsoup和dom4j进行网页解析和XML文件处理,避免了使用复杂的框架,保持了代码的简洁性。他花费大约4到5天的时间完成了整个数据抓取和初步处理,尽管过程中遇到困难,但最终成功获取了145个热门标签下的图书信息,并去除了重复链接,确保了数据的可用性和完整性。
值得注意的是,作者发现数据挖掘不仅仅是抓取,更重要的是后续的分析和处理,通过这些数据可以揭示出用户兴趣趋势、图书热门程度以及可能存在的潜在市场机会。然而,抓取过程中还需注意网络服务提供商的反爬虫策略,以及对网络资源合理利用的伦理考量。
此外,作者分享了关于网页设计的一个观察,许多网站(包括Google和百度)为了用户体验,通常不会显示超过100页的搜索结果,这在一定程度上影响了爬虫的数据获取范围。通过对豆瓣图书数据的深入分析,作者希望借此展示初级数据分析的魅力,同时也提醒同行们在处理这类项目时需持续学习和实践,以提升技能和理解。
2022-08-04 上传
2021-11-26 上传
2023-06-06 上传
2023-06-12 上传
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