##目标 从豆瓣爬取书籍，使用推荐算法推荐可能喜欢的书籍。

给定初始豆瓣页面(默认为《代码大全》)url，然后提取该网页书籍的名称，评分，作者，出版社，出版时间，价格，ISBN，简介，热评和豆瓣推荐书籍的url。只要url管理器中的未爬取url集合不为空或者未到达指定爬取的次数，就一直爬取网页的信息以及新的url。

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##使用Python2.7编写，需要的Python模块：

• urllib2, 高级Web交流模块，根据支持的协议下载数据
• beautifulsoup, 处理HTML/XML
• re, 提供正则表达式相关操作
• pymongo, 连接MongoDB数据库，并对其进行操作
• pyExcelerator, 提供Excel相关的操作
• PyQt4, GUI编写

##使用说明

• 安装上面提到的Python模块
• 安装mongoDB数据库，每次运行程序之前一定要开启服务器mongod.exe
• 在mongoDB数据中创建GoodBooks数据库（点击查看方法），建立以下集合：
  • newUrls, 保存未爬取的url
  • oldUrls, 保存已爬取的url
  • book, 保存爬取的书籍信息
  • notFoundUrls, 保存404错误的url
  • user, 保存用户添加的书籍
• 先生成文件cookie1.txt和cookie2.txt，依次点击“保存cookie1”，“保存cookie2”按钮

##文件

• spider_main.py, 爬虫引擎，进行各项任务的调度
• url_manager.py, url管理器，管理已爬取和未爬取的url，提供添加url，获取url，查询是否还有未爬取的url等功能
• html_downloader.py, html下载器
• html_parser.py, html分析器，提取html中的数据和url
• mongoDB.py, 数据库操作器，替代url管理器，html输出器
• qt_gui.py, 用户界面
• recommend, 推荐器，实现各种推荐算法

##2016.07.02

• 编写了爬虫界面，通过点击“爬虫窗口”按钮进入
• 创建了推荐器，已经实现了“基于物品的协同过滤算法”
• 修复了一些bug

##2016.06.10

• 加入qt_gui.py，创建用户界面
• 按照频数推荐书籍，其实不算推荐算法，后面更新
• 修复一些bug

##2016.05.15

• 经过实验，还是选择了单线程爬取，双线程就会禁止访问
• 双线程其实已经写好了（由于效果不好，已退回原来版本，但可以使用git恢复到多线程版本），只是未开启，可以设置代理然后开启双线程
• 经过测试，一个小时大概能访问2000+书籍页面，如果加上爬取热评需要进入页面的次数，则为3000+页面/h
• GoodBooks.xls中包含了所有“有效书籍”的基本信息，不包含推荐书籍的url以及热评

##2016.05.04

• 加入mongoDB.py, 数据库操作器
• 创建4个MongoDB集合，newUrls, oldUrls, notFoundUrls, book
• 在数据库操作器中实现url管理器的功能，这样就可以断点爬取了
• 在数据库操作器中实现html输出器的功能，将book集合中所有文档的关键信息打印成Excel文件
• 修正了部分bug
• 截止合并时已爬取6000本有效书籍，详见GoodBooks.xls

##2016.04.22

• 增加ISBN爬取
• 增加热评爬取
• 修改html输出器，显示ISBN以及热评

##2016.04.11

• 使用队列记录未爬取的url，避免随机获取url而导致越爬越偏的现象

##2016.04.04

• 新建工程，能够爬取书籍的简单信息。

##备注

• 我的博客中有代码的详细解释，欢迎访问
• 会不断的更新与完善，例如增加代理，多线程爬取，断点爬取等功能
• 最终目标是使用自己的推荐算法推荐书籍以及编写GUI