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简介：一份面向Python爬虫与数据可视化分析大作业的全套文件，覆盖从网络抓取、HTML解析、数据清洗到数据可视化的完整链路，适合高校信息类课程学生或Python数据分析初学者参考学习。压缩包内共5个文件，包含1个核心Python脚本、1份docx格式的作业说明文档、1份停用词表以及2个gif动图，整体大小仅2.72MB，内容紧凑便于快速上手。目前已有1243人浏览学习，反映出这套资料对同类大作业具有参考价值。配套的Reptile+Pyecharts.py脚本演示了如何用Requests与BeautifulSoup抓取网页、利用正则表达式提取信息，再借助pandas完成数据清洗与预处理，最后通过Pyecharts生成柱状图、折线图等可视化图表；docx文档补充了项目设计与实现思路，stopwords.txt为文本分析提供停用词表支撑，两个gif则直观展示代码运行效果，可帮助使用者快速验证结果。

1. python 爬虫数据可视化大作业：一套能直接交付的全套文件

又是一个课设季，总有人卡在同一个路口：题目选的是 python 爬虫数据可视化分析，爬虫吭哧吭哧写了两天，数据倒是抓下来了，结果卡在清洗、入库、画图这些环节上，最后交上去的作业只有一张控制台截图。这套全套文件就是冲这个场景来的——它不是单个爬虫脚本，而是一条从网页到最终可视化图表的完整流水线：requests 抓取公开页面数据，pandas 做清洗，SQLite 落库，pyecharts 生成能交互的图表，再配上一份可以直接改写的报告骨架。你拿到手之后，可以整套跑通，也可以把它当模板，换个数据源就是一份新作业。适合拿来做大作业参考，也适合第一次完整走一遍爬虫数据可视化流程的人。

2. 项目结构与技术选型：六个文件撑起一条数据流水线

2.1 全套文件清单：每个文件负责哪个环节

先看这套文件长什么样。解压之后是六个核心文件加一个数据目录，各管一段，路径和职责一目了然：

data/ 目录在第一次运行 db.py 后自动生成，里面是 books.db 和跑图表输出的 HTML 文件。这个分层是有意为之的：每一层都能单独运行，单独出问题单独排查，不用每次从上到下全跑一遍。

2.2 技术选型：为什么是 requests + pyecharts 而不是 scrapy + matplotlib

选型这步直接决定课设能不能在有限时间内做完。工程上 scrapy 当然更强大，但课设场景里 requests 更合适——它的请求逻辑直白，每一行都能在报告里讲清楚，而且调试起来没有框架的额外概念负担。解析用 BeautifulSoup 加 lxml 解析器，写起来比正则省心，选择器写错报错也友好。

可视化选 pyecharts 而不是 matplotlib，核心原因是两个：一是 matplotlib 出图要处理中文字体问题，课设机器上没配字体就直接方块字；二是 pyecharts 生成的是独立 HTML，图表可以缩放、悬停、看数据，评审时打开浏览器就能交互展示，观感完全不一样。它基于 ECharts，生成的图表在移动端打开也正常，省去配 flask 的功夫。

2.3 数据流向：采集层、清洗层、展示层的协作方式

整套文件按“采集 → 清洗 → 存储 → 分析展示”拆成四层，层与层之间只通过文件或数据库交接，不互相 import 业务函数。这样做的好处是每一层出错时，黑匣子范围很小：抓回来的数据不对，问题在 spider.py；写库之后数据不对，问题在 clean.py。数据流向可以用下面这段伪代码描述：

# 数据流：spider.py -> clean.py -> db.py -> analyze.py # 网页HTML -> DataFrame -> SQLite表 -> 图表HTML # 中间产物：records.json（爬虫输出） -> books.db（清洗后落库） -> output/*.html（分析结果）

spider.py 跑完会把原始记录写成一个 JSON 文件作为中间产物，clean.py 读它而不是直接读网页，这样爬虫和分析两件事完全解耦。你甚至可以单独换掉爬虫，保留后面清洗分析的链路不动。实际踩坑时，先看中间产物 JSON 是否正常，再判断问题是出在抓取还是清洗，效率比从头排查高得多。

3. 爬虫模块实战：requests + lxml 把网页变成结构化数据

3.1 请求构造：UA、Referer 和频率控制不是玄学

爬虫第一步是拿到一段“正常得像真人”的请求。很多站点会校验 User-Agent，默认的 Python-requests 头很容易被识别直接拒掉。这里先构造一个 Session，统一带上浏览器标识和来源页：

import requests from time import sleep HEADERS = { "User-Agent": ( "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) " "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) " "Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36" ), "Referer": "https://example.com/", } session = requests.Session() session.headers.update(HEADERS) resp = session.get("https://example.com/top", timeout=10) resp.raise_for_status() sleep(1) # 控制请求频率，别把对方服务器当循环测试机打

这里有几个参数值得留意：timeout 设成 10 秒，避免某个页面卡住导致整个爬虫挂起；raise_for_status() 会在返回 4xx/5xx 时直接抛异常，让程序快速失败而不是拿着错误页面继续解析；每条请求之间 sleep(1)，是给服务器一个合理的间隔。别小看这行 sleep，不少同学图快把它删了，结果爬到一半 IP 被临时封掉，整个抓取前功尽弃——这种反爬拦截主要是频率问题，不是玄学。

3.2 列表页解析：CSS 选择器抽取书名、作者、评分

请求拿到 HTML 之后，接下来就是把页面里的信息“抠”出来。这里以某公开图书榜单为例，榜单每页有若干条目，每个条目包含书名、作者、出版社、评分、评论数、价格。用 BeautifulSoup 的 CSS 选择器可以实现字段抽取：

from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(resp.text, "lxml") items = soup.select("div.item") rows = [] for item in items: title = item.select_one("h3 a").get_text(strip=True) author = item.select_one("span.author").get_text(strip=True) publisher = item.select_one("span.publisher").get_text(strip=True) rating_text = item.select_one("span.rating").get_text(strip=True) rating = float(rating_text) if rating_text else None rows.append({ "title": title, "author": author, "publisher": publisher, "rating": rating, })

这段逻辑的核心在 select_one 和 get_text(strip=True) 的配合。select_one 返回第一个匹配 CSS 选择器的元素，选不中时返回 None，所以 rating 字段先判断再转 float，否则页面上偶尔缺评分会直接让程序崩溃。get_text(strip=True) 会把元素里的空白字符去掉，得到干净的文本。不同网站的字段位置不同，你只需要改括号里的选择器字符串——这是整个项目里唯一需要根据目标站点调整的地方。

3.3 健壮性兜底：超时重试与爬虫中断恢复

课设网站通常稳定，但网络波动和临时限流还是躲不掉。一个合格的爬虫脚本应该带重试机制，而不是一遇上超时就“当场死亡”。这里给 fetch 动作包了一层指数退避重试：

def fetch_page(session, url, retries=3): for attempt in range(retries): try: resp = session.get(url, timeout=10) resp.raise_for_status() return resp except (requests.Timeout, requests.ConnectionError) as e: if attempt == retries - 1: raise wait = 2 ** attempt print(f"第 {attempt + 1} 次失败，{wait} 秒后重试...") sleep(wait) return None

这段代码的关键逻辑是：前两次失败分别等 1 秒、2 秒（指数退避），最后一次失败直接抛出异常，让外层循环知道这个页面确实抓不动了。注意它只捕获 Timeout 和 ConnectionError，HTTP 状态码错误由 raise_for_status 处理，两类错误分开处理更清晰。有了这个函数，多页抓取循环里只需要每页调用 fetch_page，失败自动重试，中间某页断了也能继续跑，不会影响已抓取的数据。

4. 存储与分析模块：SQLite 落库 + pyecharts 出图

4.1 数据清洗：去重、类型转换与缺失值处理

爬虫抓回来的原始记录是字符串和散落字段，直接入库会留下一堆坑：书名重复、评分变成文本、价格带着货币符号。清洗这一步用 pandas 把一切拉回正轨。先看建表和唯一索引，再看清洗逻辑：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS books ( id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, title TEXT NOT NULL, author TEXT, publisher TEXT, rating REAL, price REAL, crawled_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); CREATE UNIQUE INDEX IF NOT EXISTS idx_book_title ON books(title, author);

唯一索引是防重复的关键。它把“书名 + 作者”组合设为唯一键，后续再跑爬虫时，数据库层面就会拒绝完全相同的记录，避免重复数据越堆越多。接下来是清洗脚本：

import pandas as pd import sqlite3 df = pd.DataFrame(rows) df = df.drop_duplicates(subset=["title", "author"]) df["rating"] = pd.to_numeric(df["rating"], errors="coerce") df["price"] = df["price"].str.replace("¥", "", regex=False).astype(float) df = df.dropna(subset=["title"]) df.to_sql( "books", sqlite3.connect("data/books.db"), if_exists="append", index=False, )

逐行看这里做了什么：drop_duplicates 按书名和作者去重，对应刚才的唯一索引；pd.to_numeric 把“8.5”这种字符串转成浮点数，转不了的置为 NaN；price 字段先去掉货币符号再转 float。最后 dropna 把没有书名的记录删掉，因为那是无意义的脏数据。to_sql 用 if_exists="append" 实现增量写入，重复运行时不会覆盖历史数据，配合唯一索引就构成了一套完整的防重复方案。

4.2 聚合查询：用 SQL 算出出版社 Top10 和评分分布

数据入库后，分析就有底气了。有了 books 表，统计分析就是写 SQL 的事。这套文件里预置了几个分析维度，都是答辩时容易被追问的统计口径：

-- 出版社图书数量 Top10 SELECT publisher, COUNT(*) AS cnt FROM books GROUP BY publisher ORDER BY cnt DESC LIMIT 10; -- 整体评分统计 SELECT AVG(rating), MAX(rating), MIN(rating) FROM books;

第一个查询用 GROUP BY 按出版社分组，COUNT(*) 统计每个出版社的图书数量，按数量倒序取前十。第二个查询计算全量图书的平均分、最高分、最低分，用来回答“这批数据整体水平怎么样”的提问。如果你想把分析扩展成“评分高于 9 分的书有多少”，加 WHERE rating >= 9 即可。数据进了数据库，分析维度就是 SQL 熟练度的问题，而不是爬虫的问题了。

4.3 可视化输出：pyecharts 生成柱状图、饼图与散点图

最终交付的图表由 analyze.py 统一生成，它从数据库读数，用 pyecharts 输出独立 HTML。下面这段是一个出版社 Top10 柱状图的核心代码：

import sqlite3 import pandas as pd from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts conn = sqlite3.connect("data/books.db") df = pd.read_sql_query( "SELECT publisher, COUNT(*) AS cnt FROM books " "GROUP BY publisher ORDER BY cnt DESC LIMIT 10", conn, ) bar = Bar() bar.add_xaxis(df["publisher"].tolist()) bar.add_yaxis("图书数量", df["cnt"].tolist()) bar.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="出版社图书数量 Top10"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="出版社"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="数量"), ) bar.render("output/publisher_top10.html")

这段代码结构很固定：先查库得到 DataFrame，再把 DataFrame 的列传给 add_xaxis 和 add_yaxis，最后设置坐标轴名称后渲染到 HTML。pyecharts 的图表类型可以整体替换——把 Bar 换成 Pie 就是饼图，换成 Scatter 就是散点图，数据传参接口保持一致。做评分价格散点图时，只需要把 x 轴设为价格、y 轴设为评分，就可以观察“贵的书评分是否一定高”这类关联性问题。

5. 避坑记录：从抓取到交作业最容易翻车的五个环节

5.1 抓取环节的三类翻车现场

现象一：控制台打印出来全是乱码，根本没法解析。原因：requests 拿到的 resp.text 默认按响应头猜测编码，而部分站点响应头没写 charset 或写得不准确，导致中文被解码成乱码。 解决：在解析之前加一行 resp.encoding = resp.apparent_encoding，让 requests 根据页面内容自动判断编码；再不行就手动指定为 utf-8 或 gbk。

现象二：循环翻页，结果翻来翻去抓到的是同一页的数据。原因：翻页参数拼接错误。有的站点是 ?page=2，有的是 ?offset=20，还有的是 POST 请求里带参数。照抄别人的翻页代码而不看目标站点实际用的参数，是典型的“看着对其实是错的”。 解决：打开浏览器开发者工具，在 Network 面板里点击第 2 页，看实际发出的请求 URL 和表单参数，照着拼接。抓完第 1 页后打印当前页的元素数量，确认不是第 1 页的内容再继续。

现象三：爬了五十页后突然开始返回 403，请求被拒。原因：前半段正常，后半段被风控识别为机器行为，典型触发点是请求频率过高且一直用同一个 UA。 解决：降低请求频率，把 sleep 从 1 秒提高到 2-3 秒；固定用完整 UA 头而不是默认的 Python 标识；如果对方返回验证码页面，停止程序，不要尝试绕过验证码，等一段时间再恢复抓取。

5.2 存储与出图环节的常见问题

现象四：爬虫多跑了几次，数据库里相同书籍出现了好几条。原因：写入没有做去重，每次跑脚本都往表里 insert 全部记录。这是不设唯一索引的必然结果。 解决：在建表时加上 UNIQUE 索引，并把 to_sql 的 if_exists 参数改为 "append"，配合写入前 drop_duplicates，三层保障可以确保同一本书不会重复落库。

现象五：图表做出来了，标题和坐标轴中文全是方块，英文正常。原因：用了 matplotlib 但没有配置中文字体，系统默认字体不支持中文。 解决：换 pyecharts 出图，它是基于 ECharts 的，图表在浏览器里渲染，字体跟着浏览器走，不存在中文乱码问题；如果坚持用 matplotlib，需要手动下载中文字体文件并设置 rcParams 指向它，比较折腾。

6. 二次开发思路：把通用模板换皮成自己的选题

6.1 换选题三步走

这套文件最大的价值不在“能跑”，而在“好改”。想把它变成一份新选题的作业，不需要动架构，只要改三个地方。

第一步，把 spider.py 里的目标地址和选择器换成你的数据源。选定一个公开、稳定、不需要登录的信息型站点，比如某个公开的排行榜或某类商品的列表页。在开发者工具里找到列表项的选择器，映射成字段。

第二步，调整 clean.py 的字段映射表。图书项目的字段是书名、作者、出版社，换选题后可能是“商品名、品牌、价格、销量”。映射逻辑不变，只需要在解析代码里把字段名和选择器替换掉，把类型转换的规则对应改一下。建议用统一的字段映射表，后续维护选择和存储逻辑都方便。

第三步，改 analyze.py 的统计维度。换一个分组维度，就换一条 GROUP BY 语句，比如从“出版社 Top10”改成“品类销量占比”；“评分价格散点图”改成“销量价格散点图”。图表的类型不用变，换数据后重新 render 就是一张新图。

字段映射可以按下面这种结构集中管理，避免把选择器散在代码各处：

FIELD_MAP = { "title": ("h3 a", "text"), "author": ("span.author", "text"), "publisher": ("span.publisher", "text"), "rating": ("span.rating", "float"), "price": ("span.price", "price"), }

集中管理之后，换数据源时只需要维护这一张表。清洗逻辑和存储结构不随业务字段变化而大改，这是工程课设里很加分的意识。

6.2 让作业更完整的两个加分项

如果时间充裕，还可以做两点增强。一是给 analyze.py 增加一个“对比图表”功能——把数据按不同年份分组，分别生成综合对比柱状图，这样报告里就能写“不同年份的趋势差异”章节。二是如果熟悉 Flask，可以写一个约 50 行的 app.py，把 output 目录下的图表 HTML 拼到一个页面上，形成一个小型数据看板，答辩时直接浏览器展示，效果比贴静态截图好得多。

说句个人的血泪经验：我当年交完作业，评审老师问了一句“换个网站还能跑吗”，我当场愣住，因为我当时把页面解析逻辑写死在一个函数里，换站就得重写大半。从那以后我每次写爬虫相关的课设，都强制把采集、清洗、展示三层拆开，并且用一个集中的字段映射表做交接，哪怕只是简单的课程作业也不例外。这不仅是给老师看的架构意识，更是给下一个自己留的后悔药。希望这套文件能帮你少踩几个坑，把时间花在真正值得讲的分析结论上。整套文件拉下来后，照着 README 按顺序跑一遍，再按这套思路换皮成自己的选题，两个晚上就能交出一份结构完整、讲得清楚的作业。希望帮到你。

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