任务书
一、研究背景
随着互联网的发展和大数据时代的到来，信息获取和分析变得尤为重要。豆瓣作为中国最大的影评和图书社区，其丰富的内容资源和用户评价吸引了众多研究者和爱好者。然而，豆瓣网站的数据并未完全开放，对于非会员用户，许多信息是受限的。因此，开发一个基于Python的豆瓣可视化系统，能够从公开信息中提取并分析数据，具有重要的研究价值和实际应用意义。这不仅可以帮助我们更好地理解用户的兴趣偏好，也能为内容推荐、市场分析等领域提供有价值的数据支持。
二、研究内容
本项目主要研究内容包括：
1. 爬虫设计与实现：使用Python的requests、BeautifulSoup等库，设计并实现针对豆瓣电影、图书、音乐等板块的爬虫，获取用户评分、评论、热门推荐等公开信息。
2. 数据清洗与预处理：对爬取的数据进行清洗，去除无关信息，整理成结构化的数据格式，以便后续分析。
3. 数据可视化：利用Python的matplotlib、seaborn、plotly等库，将数据以图表形式展示，如电影评分分布、书籍热度趋势、用户评论情感分析等。
4. 数据分析：通过对数据的深入挖掘，进行用户行为分析、内容偏好分析等，揭示用户在豆瓣上的活动模式和偏好。
5. 系统搭建与部署：构建一个用户友好的界面，实现数据的动态更新和交互式查询。
三、技术选型
1. 爬虫框架：使用Python的Scrapy或Requests库进行网络数据抓取。
2. 数据处理：Pandas用于数据清洗和处理，Numpy用于数值计算。
3. 数据可视化：Matplotlib和Seaborn进行基础图表绘制，Plotly进行交互式图表展示。
4. 后端开发：Django或Flask搭建轻量级Web服务器，处理用户请求和数据展示。
5. 数据库管理：SQLite或MySQL存储和管理爬取的数据。
四、预期成果
1. 实现一个基于Python的豆瓣可视化系统，用户可以通过该系统实时查看和分析豆瓣上的电影、图书、音乐数据。
2. 爬虫程序稳定运行，能有效抓取并处理豆瓣的公开信息。
3. 生成一系列高质量的数据可视化图表，直观呈现用户行为、内容热度等信息。
4. 提供数据分析报告，解读数据背后的趋势和规律。
5. 系统具有良好的用户体验，界面简洁易用，数据更新及时。
本项目旨在通过Python爬虫技术和数据可视化手段，探索豆瓣平台的用户行为模式，为相关领域的研究和实践提供有价值的数据支持。期待各位成员积极参与，共同完成这个富有挑战性的项目。