基于python实现的爬取小说网站

一,前言 1,1 实践目的和要求 1,1,1 实习目的: 以程序设计语言系列课程所涉及的编程技能为基础,融合软件工程系列课程中的软件工程理论和软件工程方法

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一、前言

1.1 实践目的和要求

1.1.1 实习目的:

以程序设计语言系列课程所涉及的编程技能为基础,融合软件工程系列课程中的软件工程理论和软件工程方法,结合专业系列课程所涉及的专业领域知识,使学生进行系统化、综合性的软件开发实践。

目的在于强化学生对实践涉及的专业技术知识的理解,掌握专业领域中软件知识的应用方法,了解其发展趋势,培养学生对软件工程方法在具体行业领域的实际应用能力。

主要任务是培养学生利用软件工程方法分析、设计并完成具体行业软件开发的能力,同时也培养学生的自我学习能力、调查研究能力、团队协作能力以及独立解决复杂工程问题的能力和创新意识,最终使学生具备终身学并适应软件产业持续发展的能力。

1.2 实践项目背景及意义(介绍项目背景和意义)

随着计算机技术的发展,“中国正迎来从 IT 时代到 DT 时代的变革”。在蓬勃发展的大数据时代,越来越多的企事业单位认识到数据的重要性,并通过各种手段进行数据的搜集。其中的“网络爬虫”技术是当下比较流行的获取万维网公开数据的一种手段。

本项目旨在构建一个系统。系统的用户主要是新入行的网络小说作者。系统通过爬取小说网站的小说信息,并进行数据处理和分析,可以给用户推荐当前比较流行的网络小说类型、各种类型小说所适合发表的网站、及各种类型小说所适合的篇幅。系统主要反映的数据有“各种类型网络小说总量在全网、及各站的情况”、“各种类型网络小说热度(点击量、打赏、票等)在全网、及各站的情况”和“全网各种类型网络小说的篇幅与其热度的关系”。用户可根据从系统获取的结果来计划更加适合自己未来的写作方案。

二、实践内容

2.1实践过程(概述实践各阶段所从事的主要工作等)

  1. 第一周:根据指导教师介绍的项目背景及应用需求,学生查阅课题相关资料,撰写需求分析报告(系统需求说明书)。同时复习项目相关专业知识。

  2. 第二周:根据需求分析报告,对系统进行总体设计;划分系统功能模块,选择系统的实现技术方案,同时撰写系统设计报告(系统概要说明书)。

  3. 第三周:根据系统概要说明书进行系统详细设计和实现。运用选定的软件平台和开发工具对各功能模块进行设计和实现。(要求撰写详细设计说明书)。

  4. 第四周:整合各功能模块,对系统进行联调,并根据系统设计指标进行系统测试,最终完成整个软件系统程序的开发;提交设计报告文档,并进行成果展示和答辩。

2.2实践内容(包括项目介绍、本人从事的工作、软硬件平台和技术等) 项目:基于大数据的数据分析与处理系统

2.2.1 系统需求

①系统主要目的:

  1. 系统的用户主要是新入行的网络小说作者。

  2. 系统可以给用户推荐:

  3. 当前比较流行的网络小说类型;

  4. 各种类型小说所适合发表的网站;

  5. 及各种类型小说所适合的篇幅。

系统主要反映的数据:

  • 各种类型网络小说总量在全网、及各站的情况

  • 各种类型网络小说热度(点击量、打赏、票等等)在全网、及各站的情况

  • 全网各种类型网络小说的篇幅与其热度的关系。

特别说明:系统只爬取“起点”、“晋江”、“飞卢”三个网站作为示例。

②系统应该完成的具体内容:

数据的获取:

用爬虫获取三个网站的数据(详细数据格式参见数据库格式)

数据的清洗:

  • 处理重复的、不完整的、异常的数据

  • 将三个网站的数据的格式统一

  • 数据持久化存储

数据分析:

“各种类型网络小说总量在全网、及各站的情况”

获取各类总量并用饼状图显示。

变量一:小说类型

变量二:对应总量

“各种类型网络小说热度(点击量、打赏、票等等)在全网、及各站的情况”

获取各类对应的热度(点击量、打赏、票等等)并用直方图显示

横坐标:小说类型纵坐标:对应热度

“全网各种类型网络小说的篇幅与其热度的关系。”

数据挖掘:

推荐全网热度最高的小说类型;

推荐各站热度最高的小说类型;

推荐各类小说适合发表的网站;

推荐各类小说适合的篇幅;

数据的显示:

*显示平台:Java Web

*结果列表:

  • 全网及各站的分类热度排名

  • 各种类型小说所适合发表的网站各种类型小说所适合的篇幅

其它注意事项:

  • 散点图

先选择网站,再选择分类,将此网站该分类下的所有小说显示,每个小说相当于一个点,从 而拟合出曲线或聚点。在后端处理时,要将只有几千字就弃坑了的那种小说筛掉。

纵坐标要能够选择显示内容,如起点只能选择推荐票,飞卢可以选择鲜花、点击数、打赏、 月票,晋江为积分、礼物、收藏数、书评数

  • 直方图

选择网站,动态生成该网站每个分类的热度,分类的热度由特定算法实现,热度应当与字数 成反比,而与成绩性质数据成正比。

返回数据如:

[

{‘科幻’:2000},

{‘玄幻’:3000},

{‘轻小说’:4000},

{‘仙侠’:5000}

]

  • 饼状图

选择小说类型,生成各个网站在此分类小说的市场占有量,不只是数量,与字数、人气等也 要相关。

  • 输入作者名,获得此作者所有小说加起来的各种数据。

2.2.2系统框图

2.3项目相关技术

  • Java 面向对象编程

  • Springboot 项目的编写C、Python 编程基础

  • mysql 数据库管理系统的使用

  • Python 中 requests、beautifulsoup、pymysql、pandas 等模块的使用

2.4主要成果

(具体列出自己所完成的主要成果。包括界面、计算结果、图表、结果分析、关键程序代码等)

程序的结果和分析详情参考 2.2,此处不再赘述,如下是主要代码:

PYTHON 脚本:

```c++ return cursor.fetchall() except Exception: print(Exception) def fun(a,url,yuanBookId):#a:数据库连接对象 url:小说地址html=requests.get(url)#获取网页内容#fo=open('1.html','w')

fo.write(r.text)

soup=BeautifulSoup(html.text,'html.parser')#解析网页脚本 def get_t(string):#根据选择器标示获取对应文本s=soup.select(string) if len(s)>0: return s[0].get_text() return '' ''' ```

爬取小说名

c++ ''' novelName=get_t('#novelName') print(novelName) '''

爬取小说分类

c++ ''' Type=get_t('.C-One > span:nth-of-type(1) > span:nth-of-type(1) > a:nth-of-type(3)') print(Type) '''

爬取小说标签

c++ ''' tags=soup.select('body > div.center > div.C-Two.bodyBorderShadow > div.Two-Right > div.T-R-Top > div.T-RT-Box2 > div:nth-of-type(6)') _tags='' if len(tags)>0: array=tags[0].get_text().split('\n')[1:-1] _tags='|'.join(array) print(_tags) '''

爬取小说开更时间

c++ ''' start_time=get_t('body > div.center > div.C-Two.bodyBorderShadow > div.Two-Right > div.T-R-Top > div.T-RT-Box2 > div:nth-of-type(5) > span > span') print(start_time) '''

爬取小说最近更新时间

c++ ''' end_time=get_t('body > div.center > div.C-Two.bodyBorderShadow > div.Two-Left > div.T-L-One > div.T-L-O-Z uo > div.T-L-O-Z-Box1 > span > span') print(end_time) '''

爬取小说月票

c++ ''' yuepiao=get_t('body > div.center > div.C-Three.mgTop20.bodyBorderShadow > div:nth-of-type(7) > div.C-ThrB1-Box3.colorQianlan') print(yuepiao) '''

爬取小说点击量

```c++ ''' dianji=get_t('body > div.center > div.C-Two.bodyBorderShadow > div.Two-Left > div.T-L-One > div.T-L-O-Zuo

div.T-L-O-Z-Box2.fs14 > span:nth-of-type(3) > span') print(dianji) ----------------------------------------data_wash.py--------------------------------------------------- ```

```c++ feilu.n_type[(feilu['n_type']=='女频言情')&(feilu['tag'].str.contains('明星'))]='女频同人'

In[17]:

print(jinjiang.n_type.value_counts())

In[18]:

qidian.n_type[qidian['type']=='短篇']='短篇'

In[19]:

In[8]:

In[9]:

```

参考文献

  • 面向金融信息的主题爬虫研究与应用(哈尔滨工业大学·卜永忠)
  • 主题网络爬虫的研究和实现(武汉理工大学·林捷)
  • 基于页面分析的网络爬虫系统的设计与实现(华中科技大学·郝以珍)
  • 基于标记模板的分布式网络爬虫系统的设计与实现(华中科技大学·杨林)
  • 分布式书籍网络爬虫系统的设计与实现(西南交通大学·赵鹏程)
  • Blog论坛搜索与排名技术(扬州大学·朱燕)
  • 支持AJAX的网络爬虫系统设计与实现(中国科学技术大学·曾伟辉)
  • 分布式书籍网络爬虫系统的设计与实现(西南交通大学·赵鹏程)
  • 基于页面分析的网络爬虫系统的设计与实现(华中科技大学·郝以珍)
  • 复合规则驱动聚焦爬虫系统的设计与实现(哈尔滨工业大学·刘强)
  • Blog论坛搜索与排名技术(扬州大学·朱燕)
  • 主题搜索引擎搜索策略的研究及算法设计(兰州大学·高庆芳)
  • 轻量级分布式虚假信息爬虫的设计与实现(辽宁大学·韩昱)
  • 基于网络爬虫的电影集成搜索系统设计与实现(江西农业大学·江沛)
  • 复合规则驱动聚焦爬虫系统的设计与实现(哈尔滨工业大学·刘强)

本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等)均来源于该信息及资料的相关主题。发布者:毕设小屋 ,原文地址:https://bishedaima.com/yuanma/35684.html

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