本作品是一套基于 Python 的豆瓣公开数据自动化采集与分析系统,核心功能覆盖豆瓣电影、图书、短评 / 长评的全量公开数据爬取、清洗与结构化处理。 技术上,我负责整体架构设计与核心模块开发:使用 Requests+XPath 实现静态页面数据的高效解析,针对动态渲染的评论页,采用无头浏览器模拟用户行为完成渲染爬取;同时搭建了代理 IP 池与请求头池,通过请求频率控制、随机延迟等策略,有效规避了平台的反爬限制,爬取成功率稳定在 98% 以上。 数据处理环节,实现了自动去重、格式校验、缺失值补全等清洗逻辑,将采集的万级数据批量写入数据库,并导出为结构化文件,为后续的用户评论情感分析、评分分布...
本作品是一套基于 Python 的豆瓣公开数据自动化采集与分析系统,核心功能覆盖豆瓣电影、图书、短评 / 长评的全量公开数据爬取、清洗与结构化处理。 技术上,我负责整体架构设计与核心模块开发:使用 Requests+XPath 实现静态页面数据的高效解析,针对动态渲染的评论页,采用无头浏览器模拟用户行为完成渲染爬取;同时搭建了代理 IP 池与请求头池,通过请求频率控制、随机延迟等策略,有效规避了平台的反爬限制,爬取成功率稳定在 98% 以上。 数据处理环节,实现了自动去重、格式校验、缺失值补全等清洗逻辑,将采集的万级数据批量写入数据库,并导出为结构化文件,为后续的用户评论情感分析、评分分布...
本作品是一套基于 Python 的豆瓣公开数据自动化采集与分析系统,核心功能覆盖豆瓣电影、图书、短评 / 长评的全量公开数据爬取、清洗与结构化处理。 技术上,我负责整体架构设计与核心模块开发:使用 Requests+XPath 实现静态页面数据的高效解析,针对动态渲染的评论页,采用无头浏览器模拟用户行为完成渲染爬取;同时搭建了代理 IP 池与请求头池,通过请求频率控制、随机延迟等策略,有效规避了平台的反爬限制,爬取成功率稳定在 98% 以上。 数据处理环节,实现了自动去重、格式校验、缺失值补全等清洗逻辑,将采集的万级数据批量写入数据库,并导出为结构化文件,为后续的用户评论情感分析、评分分布...