当当

本项目利用Scrapy框架构建爬虫程序，并结合BeautifulSoup库，实现了对当当网多页面图书数据的抓取及存储。 Scrapy作为Python的爬虫框架，具有高效、灵活等特点，其模块化设计为大型爬虫项目的开发和管理提供了便利。项目中，我们利用items.py定义数据结构，pipelines.py实现数据存储，spider.py编写爬取逻辑，并通过settings.py配置各模块之间的关联。 针对网页数据提取，项目采用了BeautifulSoup库，配合XPath或CSS选择器，精准定位目标数据。Scrapy框架与BeautifulSoup的结合，实现了对当当网图书信息的有效抓取。 需要注意的是，部分网站采用JavaScript动态加载数据，Scrapy框架默认不支持JavaScript执行环境。后续项目将探讨使用Splash、Selenium等技术实现对JavaScript渲染页面的数据抓取。

Sharding-JDBC是一款由当当开源的轻量级数据库分库分表中间件，它提供成熟的解决方案，值得开发者关注和学习。

编写爬虫程序，利用Urllib或Requests库获取服务器URL的首页数据。使用RE、BS4、XPATH等技术解析数据，包括图书编号、名称、作者、出版社、出版时间、价格、简介、图书图片URL，并实现翻页功能以获取全部网页数据。将解析的数据存储为.CSV文件，同时将图书图片保存在当前目录下的“download”文件夹，并将所有数据存入MySQL或MongoDB数据库。

随着互联网技术的飞速发展，当当网面对庞大的用户数量和海量图书选择，如何高效利用数据成为关键挑战。2006年，当当网开始探索个性化推荐和精准营销技术，采取了多步骤处理、限制计算周期、数据剪枝和高效存储查询等策略。随着技术的演进，引入Hadoop等新技术，实现了分布式推荐算法、用户画像构建和实时数据分析，极大提升了推荐系统的效率和用户体验。