Python爬取与可视化：豆瓣读书TOP250 数据挖掘与Echarts展示

本PPT是Python课程设计的答辩材料，主题聚焦于"豆瓣读书TOP250的数据爬取及可视化设计"。该课程由人工智能学院的张嘉棋、刘鑫鹏和陈如玉团队共同完成。主要内容包括以下几个部分： 1. 项目简介： - 爬取目标：课程设计的目标是爬取https://book.douban.com/TOP250 页面上的相关书籍信息，涉及的内容范围广泛，如书名、作者、评分和评论等。 - 数据处理流程：首先通过Python爬虫技术，利用requests库获取网页源代码，然后使用lxml库解析HTML，提取所需数据。接着，对爬取的数据进行清洗，去除噪声和不必要的信息，使用pandas库进行预处理。数据清洗后，将其导入MySQL数据库，以便后续分析。 2. 开发工具与技术： - 使用了PyCharm作为开发环境，因为它提供了强大的集成开发环境和调试功能。 - 基于Flask框架构建Web应用，这允许创建动态网页，展示爬取和处理后的数据。 - Echarts被用于数据可视化，生成各种图表，直观呈现数据趋势和分布。 3. 研究方法与思路： - 数据获取：通过Python的requests库发送HTTP请求，模拟浏览器行为，获取网页源代码。 - 数据清洗与预处理：使用pandas库进行数据清洗，如处理缺失值、异常值，以及使用正则表达式(re)进行字符串匹配和替换。 - 数据结构设计：在Navicat中创建数据库表，根据需求合理组织数据，便于后续查询和分析。 - 数据展示：利用Flask结合Echarts，设计交互式的网页界面，实时显示数据可视化图表。 4. 具体步骤： - 数据处理分为四个步骤：首先导入必要的库；然后编写函数获取网页源代码，使用time.sleep()控制爬取频率；接着，通过pandas进行数据清洗和预处理；最后，通过数据库操作和Echarts生成图表，展示数据。 通过这个项目，学生不仅实践了Python编程、网络爬虫技术，还学习了数据库管理、Web开发以及数据可视化技术，提升了综合运用这些技能的能力。在答辩过程中，团队将详细介绍项目的实施过程、遇到的问题及其解决方案，展示他们在实际项目中的学习成果和团队协作能力。