💖💖作者：计算机毕业设计杰瑞 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学校实战项目 计算机毕业设计选题推荐
中文起点网top500小说数据提取的设计与实现介绍
本系统是基于Python+Django框架开发的中文起点网数据分析平台，采用大数据技术Hadoop+Spark构建分布式数据处理架构，实现对中文起点网top500小说的全面数据提取与深度分析。系统通过爬虫技术自动采集起点中文网的小说排行榜数据，包括小说标题、作者信息、分类、字数、点击量、推荐数等关键指标，利用Spark SQL进行大规模数据清洗和预处理，并存储至MySQL数据库中进行持久化管理。前端采用Vue+ElementUI+Echarts技术栈，提供直观的数据可视化界面，用户可以通过系统首页查看数据概览，在个人中心管理账户信息，通过中文起点模块浏览详细的小说数据统计，利用趋势预测功能分析小说热度变化趋势和类型偏好演变。系统管理模块支持用户权限控制和数据维护操作。整个平台运用Pandas和NumPy进行数据科学计算，结合Hadoop分布式文件系统确保数据存储的可靠性和扩展性，为网络文学数据分析提供了完整的技术解决方案，同时也为大数据技术在文学领域的应用探索提供了实践平台。
中文起点网top500小说数据提取的设计与实现演示视频
中文起点网top500小说数据提取的设计与实现演示图片
中文起点网top500小说数据提取的设计与实现代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import numpy as np
from django.http import JsonResponse
from django.views import View
import json
import re
import time
from datetime import datetime, timedelta
import pickle
from sklearn.linear_model import LinearRegression
class NovelDataExtractor(View):
def post(self, request):
spark = SparkSession.builder.appName("QidianNovelExtractor").master("local[*]").getOrCreate()
novel_data = []
base_url = "https://www.qidian.com/rank"
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'}
for page in range(1, 11):
response = requests.get(f"{base_url}?page={page}", headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
novel_items = soup.find_all('div', class_='book-mid-info')
for item in novel_items:
title = item.find('h4').text.strip() if item.find('h4') else 'Unknown'
author = item.find('p', class_='author').text.strip() if item.find('p', class_='author') else 'Unknown'
category = item.find('a', class_='go-sub-type').text.strip() if item.find('a', class_='go-sub-type') else 'Unknown'
word_count = item.find('span', class_='word-count').text.strip() if item.find('span', class_='word-count') else '0'
click_count = item.find('span', class_='click-count').text.strip() if item.find('span', class_='click-count') else '0'
recommend_count = item.find('span', class_='rec-count').text.strip() if item.find('span', class_='rec-count') else '0'
word_count = int(re.sub(r'[^\d]', '', word_count)) if word_count else 0
click_count = int(re.sub(r'[^\d]', '', click_count)) if click_count else 0
recommend_count = int(re.sub(r'[^\d]', '', recommend_count)) if recommend_count else 0
novel_data.append({
'title': title, 'author': author, 'category': category,
'word_count': word_count, 'click_count': click_count, 'recommend_count': recommend_count,
'extract_time': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
})
time.sleep(1)
df = spark.createDataFrame(novel_data)
df = df.filter(df.word_count > 0)
df.write.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/qidian_db").option("dbtable", "novel_data").option("user", "root").option("password", "password").mode("append").save()
spark.stop()
return JsonResponse({'status': 'success', 'extracted_count': len(novel_data)})
class DataAnalysisProcessor(View):
def post(self, request):
spark = SparkSession.builder.appName("QidianDataAnalysis").master("local[*]").getOrCreate()
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/qidian_db").option("dbtable", "novel_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
total_novels = df.count()
avg_word_count = df.agg({'word_count': 'avg'}).collect()[0][0]
avg_click_count = df.agg({'click_count': 'avg'}).collect()[0][0]
avg_recommend_count = df.agg({'recommend_count': 'avg'}).collect()[0][0]
category_stats = df.groupBy('category').agg({'word_count': 'avg', 'click_count': 'avg', 'recommend_count': 'avg', '*': 'count'}).collect()
category_analysis = []
for row in category_stats:
category_analysis.append({
'category': row.category,
'novel_count': row['count(1)'],
'avg_word_count': round(row['avg(word_count)'], 2),
'avg_click_count': round(row['avg(click_count)'], 2),
'avg_recommend_count': round(row['avg(recommend_count)'], 2)
})
author_stats = df.groupBy('author').agg({'*': 'count', 'word_count': 'sum', 'click_count': 'sum'}).filter('count(1) >= 2').collect()
productive_authors = []
for row in author_stats:
productive_authors.append({
'author': row.author,
'novel_count': row['count(1)'],
'total_word_count': row['sum(word_count)'],
'total_click_count': row['sum(click_count)'],
'avg_popularity': round(row['sum(click_count)'] / row['count(1)'], 2)
})
correlation_data = df.select('word_count', 'click_count', 'recommend_count').toPandas()
word_click_corr = np.corrcoef(correlation_data['word_count'], correlation_data['click_count'])[0][1]
click_recommend_corr = np.corrcoef(correlation_data['click_count'], correlation_data['recommend_count'])[0][1]
spark.stop()
analysis_result = {
'total_novels': total_novels,
'avg_word_count': round(avg_word_count, 2),
'avg_click_count': round(avg_click_count, 2),
'avg_recommend_count': round(avg_recommend_count, 2),
'category_analysis': category_analysis,
'productive_authors': productive_authors,
'correlations': {
'word_click_correlation': round(word_click_corr, 3),
'click_recommend_correlation': round(click_recommend_corr, 3)
}
}
return JsonResponse({'status': 'success', 'analysis_result': analysis_result})
class TrendPredictor(View):
def post(self, request):
spark = SparkSession.builder.appName("QidianTrendPredict").master("local[*]").getOrCreate()
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/qidian_data_history").option("user", "root").option("password", "password").load()
historical_data = df.select('extract_date', 'category', 'avg_click_count', 'avg_word_count', 'novel_count').toPandas()
historical_data['extract_date'] = pd.to_datetime(historical_data['extract_date'])
historical_data['date_numeric'] = (historical_data['extract_date'] - historical_data['extract_date'].min()).dt.days
predictions = {}
for category in historical_data['category'].unique():
category_data = historical_data[historical_data['category'] == category]
if len(category_data) >= 3:
X = category_data[['date_numeric']].values
y_click = category_data['avg_click_count'].values
y_word = category_data['avg_word_count'].values
y_count = category_data['novel_count'].values
click_model = LinearRegression().fit(X, y_click)
word_model = LinearRegression().fit(X, y_word)
count_model = LinearRegression().fit(X, y_count)
future_days = np.array([[max(X)[0] + 30], [max(X)[0] + 60], [max(X)[0] + 90]])
future_clicks = click_model.predict(future_days)
future_words = word_model.predict(future_days)
future_counts = count_model.predict(future_days)
trend_direction = 'increasing' if click_model.coef_[0] > 0 else 'decreasing'
growth_rate = abs(click_model.coef_[0] / np.mean(y_click)) * 100
predictions[category] = {
'trend_direction': trend_direction,
'growth_rate': round(growth_rate, 2),
'predictions_30_days': {
'avg_click_count': round(future_clicks[0], 2),
'avg_word_count': round(future_words[0], 2),
'novel_count': round(future_counts[0], 2)
},
'predictions_60_days': {
'avg_click_count': round(future_clicks[1], 2),
'avg_word_count': round(future_words[1], 2),
'novel_count': round(future_counts[1], 2)
},
'predictions_90_days': {
'avg_click_count': round(future_clicks[2], 2),
'avg_word_count': round(future_words[2], 2),
'novel_count': round(future_counts[2], 2)
}
}
overall_trend = historical_data.groupby('extract_date')['avg_click_count'].mean().reset_index()
overall_trend['date_numeric'] = (overall_trend['extract_date'] - overall_trend['extract_date'].min()).dt.days
overall_model = LinearRegression().fit(overall_trend[['date_numeric']], overall_trend['avg_click_count'])
overall_direction = 'increasing' if overall_model.coef_[0] > 0 else 'decreasing'
spark.stop()
return JsonResponse({
'status': 'success',
'category_predictions': predictions,
'overall_trend': overall_direction,
'prediction_accuracy': 'moderate'
})
中文起点网top500小说数据提取的设计与实现文档展示
💖💖作者：计算机毕业设计杰瑞 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学校实战项目 计算机毕业设计选题推荐
