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这是一份2021届的温州大学《Python应用与开发》课程的大作业。本项目是一个基于Bangumi网站的数据分析工具,可以帮助您分析ACG相关数据的发展趋势和流行程度。
- 克隆本仓库到本地:
git clone https://github.com/murlors/Bangumi-Analysis-Coursework.git
- 安装依赖:
pip install -r requirements.txt
如果你使用的是conda,可以使用以下命令安装依赖:
conda env create -f environment.yml
- 运行爬虫:
python crawler.py -cfg config.yml
- 运行分析器:
python analysis.py -cfg config.yml
您可以使用config.yml
文件来配置爬虫和数据分析的参数。以下是一个示例配置文件:
# config.yml
type: music # anime, book, music, game, real
crawler:
start: 1 # start page
end: 50 # end page
user-agent: your_name/bangumi-analysis (https://github.com/your_name/bangumi-analysis)
access-token: # access token
data:
path: 'data' # data path
figure:
path: 'figures' # figure path
rcParams: # matplotlib rcParams
font.family: 'Microsoft YaHei' # font family
savefig.dpi: 300 # dpi
figure.figsize: [12, 8] # figure size
figure.autolayout: True # auto layout
type
参数指定了爬虫的类型,可以是anime
、book
、music
、game
或者real
。
在crawler
部分,您可以配置爬虫的参数。start
和end
参数指定了爬虫爬取的页面范围。user-agent
参数指定了爬虫的User-Agent。
在data
部分,您可以配置数据的保存路径。
在figure
部分,您可以配置图像的保存路径和matplotlib的rcParams。
需要注意的是,analysis.py
数据分析的部分需要使用crawler.py
爬取的数据,因此请确保您已经运行了crawler.py
再运行analysis.py
。
由于本项目原本只用于分析音乐相关数据,若您需要分析其他类型的数据,您需要自行修改crawler.py
和analysis.py
中的代码。
如果您发现了任何问题或者有任何改进意见,请随时提交issue或者pull request。
本项目使用MIT许可证。详情请参阅LICENSE文件。