杜伦大学COMP42315爬虫项目1、2.zip

该项目是杜伦大学COMP42315课程的一部分，涵盖了爬虫技术的实践应用，分为项目1和2。从提供的文件列表来看，我们可以推测出这个项目的一些关键知识点和流程。 `solution.ipynb`可能是一个Jupyter Notebook文件，其中包含了实现爬虫程序的Python代码。Jupyter Notebook是一种交互式编程环境，常用于数据科学和机器学习项目，因为它允许用户混合编写代码、文本解释和可视化。在这个项目中，学生可能使用了Python的requests库来发送HTTP请求，BeautifulSoup或Scrapy框架来解析HTML或XML文档，抓取所需的数据。 `具体要求.jpg`和`题目.jpg`可能是项目任务的具体描述和指导，可能包含爬取目标网站、数据格式要求、输出规范等信息。通常，爬虫项目会要求遵循网站的robots.txt协议，尊重版权，并控制爬取频率以避免对服务器造成过大的负担。 `report.md`和`report.pdf`很可能是项目报告，其中包含了学生们对爬虫实现的详细说明、技术选择的原因、遇到的问题以及解决方案。Markdown文件通常便于编写和阅读，而PDF文件则是格式化的最终版本。报告中可能会涉及网络爬虫的工作原理、数据抓取策略、数据清洗和存储的方法。 `programming final.pdf`可能是项目的编程指南或考试大纲，详细列出了项目的具体技术要求和评分标准，有助于理解项目的技术深度和广度。 `chart.png`可能是数据可视化的结果，爬虫获取到的数据可能经过分析和处理后，用图表形式展示出来，例如使用matplotlib、seaborn或pandas的plot函数。 `data.xlsx`是Excel文件，很可能存储了爬取到的数据。Excel是数据管理的常用工具，方便进行数据分析和处理。学生可能使用pandas库将抓取到的数据导入Excel，以便于进一步分析和展示。这个项目覆盖了以下知识点： 1. Python基础：包括语法、数据结构和函数的使用。 2.网络爬虫技术：使用requests库进行HTTP请求，BeautifulSoup或Scrapy框架解析网页。 3.数据解析：HTML和XML的结构解析，XPath和CSS选择器的运用。 4.数据清洗和预处理：去除噪声数据，处理缺失值，数据格式转换。 5.文件操作：读写Excel文件，使用pandas进行数据操作。 6.数据存储：可能涉及到CSV或数据库（如SQLite）的使用。 7.数据分析：可能涉及到简单的统计分析和可视化。 8. Jupyter Notebook的使用：交互式编程和报告撰写。 9.软件工程实践：代码组织、版本控制（如Git）、文档编写。 10.遵守网络伦理：尊重网站规则，合理控制爬取速度。通过这个项目，学生不仅可以深入理解网络爬虫的原理和应用，还能提升数据分析和项目管理的能力。