摘要：随着社会的不断发展，数据时代的到来，数据的背后是什么，数据有什么用，怎么用庞大的数据来呈现出数据的价值，让我们一起去揭开它神秘的面纱。

 以孔夫子旧书网热销书籍5本图书数据爬取为例，介绍网络爬虫的基本原理，Python环境的搭建，PyCharm request pyechart等的爬虫数据的运用，把获取到的数据进行清洗、整合，储存数据到MySQL，然后进行数据可视化的呈现，简单对呈现的图进行数据分析。

1系统开发背景

1.1 背景

在大数据时代，人类社会的数据正以前所未有的速度增长。数据蕴含着巨大的价值，无论是对个人工作、生活，还是对企业未来的发展和创新商业模式，都有着很大的帮助。充分挖掘数据潜在价值，能帮助人们找到更合适的合作对象、更便宜的生活用品，也能帮助企业找到更好的细分市场，有针对性地为企业日后的发展提供数据支撑。数据让人们更好地掌握市场动向，更好地应对市场，产生新的合理的决策。

数据背后所隐藏的巨大商业价值正开始被越来越多的人所重视，那么数据从何而来?可以从网上找数据，但是人工提取数据效率太低，从经济角度也不可行。购买数据是一 个办法，但是目前公开交易的数据少之又少，很难与多样化的数据需求匹配。因此，对很多人和企业来说，如果想获取全面、有效、 准确的数据， 编写爬虫抓取数据是一种明智之选

1.2 目标及意义

目标：数据来源于孔夫子旧书网热销书籍官网的公开信息，爬取图书热销榜公示信息数据，主要包括书名、评论内容、评论数据、价格的信息。

意义：

1. 指示热销榜图书评论条数的排名。
2. 指示热销榜图书词频分析。
3. 指示热销榜图书评论数据分布。
4. 指导我们在看图书和理解书中内容的方法和建议。

2系统相关技术介绍

本文主要是基于python语法和其强大的库来实现系统的多种功能。

2.1 Python语言

  Python是一种计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。

  Python在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得Python成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。

2.2 request库

Requests是用python语言基于urllib编写的，采用的是Apache2 Licensed开源协议的HTTP库，是网络爬虫中及其重要的组成成分。

2.3 BeautifulSoup

BeautifulSoup是用来从HTML或XML中提取数据的Python库。

对于不具备良好格式的 HTML 内容，lxml 提供了两个有用的包：lxml.html 模块和 BeautifulSoup 解析器。

2.4 pyecharts库

echarts是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，因为其着良好的交互性，精巧的图表设计，受到众多开发者青睐。Python 是一门富有表达力的语言，在数据处理方面很在行。当Python数据分析遇上echarts数据可视化相遇时，碰撞出了新的Python可视化库，于是Pyecharts诞生了。Echarts是百度开源的一个数据可视化JS库，Pyecharts 则是是一个用于生成 Echarts 图表的类库。使用Pyecharts时，我们可以使用Python来调用里面的API，因此Pyecharts使用起来更简单，绘图的效果更好，还能实现动态交互。

2.5 json库

JSON 是存储和交换文本信息的语法，类似 XML。

JSON 比 XML 更小、更快，更易解析。

JSON 易于人阅读和编写。

C、Python、C++、Java、PHP、Go等编程语言都支持 JSON。

2.6 WordCloud库

wordcloud库，可以说是python非常优秀的词云展示第三方库。词云以词语为基本单位更加直观和艺术的展示文本。

wordcloud把词云当作一个对象，它可以将文本中词语出现的频率作为一个参数绘制词云，而词云的大小、颜色、形状等都是可以设定的。

2.7pymysql库

 PyMySQL包包含一个纯Python MySQL客户端库。PyySQL的目标是对MySQL LDAP进行替换，并对CPython、PyPy和IrPython进行工作。

2.8 jieba库

Jieba库作用：1、利用中文词库，分析汉字与汉字之间的关联几率

2、还有分析汉字词组的关联几率

3、还可以根据用户自定义的词组进行分析。是做词云图的关键。

3系统分析与设计

3.1 可行性分析

3.1.1 技术可行性分析

本人掌握python、sql等数据处理技术，并且熟练使用mySql数据库、pycharm集成开发环境，并且在互联网上比较容易获取找到相关技术文档，因此技术思路清晰。

3.1.2 数据可获得性分析

本文分析孔夫子旧书网热销榜图书数据，数据来源真实可靠而且可以轻松获取。

3.2 各模块设计

3.2.1 数据获取方法

数据集来源孔夫子旧书网热销榜图书数据，通过python中的bs4和json获取html中的数据。

3.2.2 数据预处理设计

对于爬取数据量不大的内容可以使用pymysql库来存储数据，将其存为sql文件格式，再对数据进行数据预处理，也可通过代码进行数据预处理。

3.2.3 数据分析思路设计

通过对孔夫子旧书网热销榜图书数据爬取字段分析，可提供的数据分析如下：

热销榜图书评论条数的排名分析。图书评论价格分析。热销榜图书词频分析。热销榜图书评论数据分布分析。

4.1.1数据获取

打开网页获取想要爬取的数据标签定位

4.1.2获取评论数据url

打开五本热销书籍链接可以知道，评论数据在开发者工具--网络--xhr中如下图可知，评论数据为post请求，所以post请求的构建是获取url的重点

4.1.3数据存储与清洗

在获取链接，爬取数据后，保存的为json格式数据，所以要对json格式的数据进行提取和清洗，使用json.loads方法，将json数据转换成字典类型，通过键值对提取里面的评论信息。

部分代码截图：

提取评论数据后，添加到数据库，清洗后的数据如下图

部分代码截图：

5.1词频图的数据分析

在做词云图之前，必须对先做词频分析，利用jieba库进行分词处理，去掉一些停用词和无用词，在进行词频统计。具体步骤如下：

1. 统计词频并将相关数据封装入字典

先从数据库读取评论数据，存为txt格式，方便做jieba分词

1. 统计好词频之后，我们要使用停用词和一些无意义的词语去掉，这样做出来的词云图才有意义，使用for循环去提取字典数据，在存为列表数据，部分代码如下：

最后生成了一个列表数据，这个词频的列表数据，就可以用来做词云图

6.1 数据可视化

图书评论价格分析。从数据库中查询图书价格数据，然后通过fetchall函数，转换成元组数据，在通过for循环，把元组输出成列表，在调用pyecharts的bar模块，将列表数据以柱形图的形式呈现出来。结果如下图：

部分代码如下：

热销榜图书词频分析。经过词频数据分析处理后的列表数据，在调用pyecharts的wordcloud模块，将列表数据以词云图的形式呈现出来，字体越大，颜色越深的代表词频越高，如下图：

部分代码如下：

热销榜图书评论数据分布分析。从数据库中查询图书评论数据，然后通过fetchall函数，转换成元组数据，在通过for循环，把元组输出成列表，在调用pyecharts的Radar

模块，将列表数据以雷达图的形式呈现出来，每一个坐标点对应一个方面的数据，能从不同的角度去分析评论数据的分布特性，效果如下图：

部分代码如下：

最后在将三个图进行结合一起，用pyecharts的page进行实例化，将三图在一个HTML页面上展示，体现数据的可读性和美观度。效果如下：