---
version: 0.10
date:2016.08.28
---
项目: 提供根据isbn 来请求相关的豆瓣API获取相应图书信息的接口
目前挂靠于 douproxy.note-show.com 下
示例 http://douproxy.note-show.com/api/v2.0/book/isbn/9787302275954
源代码在./douban/ 目录下
相关的豆瓣API的版本有2个，即返回的数据类型有2种，两种API对应文件分别是
apiv2.py称为v2格式apiv2_frodo.py称为v2frodo格式
而系统提供的API版本目前分为3个
v1.0使用搜索(search.py)得到bookid，然后调用v2返回豆瓣v2格式数据v1.1调用豆瓣v2frodoapi 得到bookid,然后调用v2返回v2格式数据v2.0调用豆瓣v2frodoapi ,返回该格式数据
使用http请求，返回数据为json格式
目前提供
GET /api/{version}/book/isbn/{isbn}
GET /api/{version}/book/{bookid}(v1.1 版本没有此api)
以及 v1.0 中单独的api
GET /api/v1.0/book/name/{name }
其中version即上面提到的v1.0,v1.1,v2.0三种
isbn即图书的isbn编号,例如: 9787302275954
相关链接示例:
http://douproxy.note-show.com/api/v1.1/book/isbn/9787302275954
返回的json数据格式为
{
"msg": "成功了",
"code": 100000,
"data": {
......
},
"version": 1.1
}其中version为版本号(float),code 为返回码(int)，msg为相应的信息(string)
data是相应的数据(object / null)
code-msg 表
| code | msg | 意义 |
|---|---|---|
| 100000 | 成功了 | 请求成功 |
| 200504 | 请求超时了呀 | 请求豆瓣API超时 |
| 200403 | 被屏蔽了呢 | 搜索被屏蔽 |
| 200404 | 没找到这个哎 | 404 |
| 200999 | 未知错误 | 未知错误(可能豆瓣API改动) |
python2 python3 皆可
requestspyquery（仅v1.0使用）weppy
依赖安装 使用 pip install -r requirements.txt即可
或者单个安装
pip install requests
pip install pyquery
pip install weppy必要时候sudo
需要修改 const.py 的部分代码来配置
const.PORT = 8001
const.ALLOW_HOST = '0.0.0.0'PORT 指定访问端口，
ALLOW_HOST 指定可以访问的IP，0.0.0.0表示任意IP皆可访问，
建议不要使用0.0.0.0,根据情况设置
直接 python douproxy.py即可，linux 可以开始screen运行
这里就不准备填表格了
给出data 内部各个字段的说明
相关字段后隔一段空白，即这个字段的说明
{
"images": {
"medium": "http://img3.douban.com/mpic/s9108113.jpg", 中等尺寸的封面图
"large": "http://img3.douban.com/lpic/s9108113.jpg", 大封面图
"small": "http://img3.douban.com/spic/s9108113.jpg" 小封面图
},
"price": "38.00元", 价格
"tags": [ 标签数组（按照count多少排序的）
{
"name": "机器学习", 标签
"title": "机器学习", 显示的标签
"count": 1136 被多少人标记为这个标签
},
{
"name": "统计学习",
"title": "统计学习",
"count": 992
},
{
"name": "数据挖掘",
"title": "数据挖掘",
"count": 381
},
{
"name": "统计",
"title": "统计",
"count": 350
},
{
"name": "统计学",
"title": "统计学",
"count": 332
},
{
"name": "数学",
"title": "数学",
"count": 303
},
{
"name": "MachineLearning",
"title": "MachineLearning",
"count": 257
},
{
"name": "计算机",
"title": "计算机",
"count": 254
}
],
"binding": "", 未知
"origin_title": "", 原始名称可以，不用
"alt_title": "", 更改名称，不用
"pages": "235", 页数
"id": "10590856", bookid，可以不用
"isbn13": "9787302275954", 13位的isbn
"url": "http://api.douban.com/v2/book/10590856", 豆瓣链接，可以不用
"translator": [], 译者，作者名字的字符串
"subtitle": "", 子标题，可以不用
"isbn10": "7302275955", 10位isbn
"alt": "https://book.douban.com/subject/10590856/", 未知
"publisher": "清华大学出版社", 出版社
"image": "http://img3.douban.com/mpic/s9108113.jpg", 封面图
"author_intro": "李航 日本京都大学电气工程系毕业，日本东京大学计算机科学博士。曾任职于日本NEC公司中央研究所，微软亚洲研究院高级研究员及主任研究员，现任华为诺亚方舟实验室首席科学家。北京大学、南开大学、西安交通大学客座教授。研究方向包括信息检索、自然语言处理、统计机器学习及数据挖掘。",
作者介绍
"rating": { 评分
"max": 10, 最高
"min": 0, 最低
"average": "8.9", 平均
"numRaters": 736 评分人数
},
"title": "统计学习方法", 书名
"catalog": "第1章 统计学习方法概论\n1.1 统计学习\n1.2 监督学习\n1.3 统计学习三要素\n1.4 模型评估与模型选择\n1.5 i~则化与交叉验证\n1.6 泛化能力\n1.7 生成模型与判别模型\n1.8 分类问题\n1.9 标注问题\n1.10 回归问题\n本章概要\n继续阅读\n习题\n参考文献\n第2章 感知机\n2.1 感知机模型\n2.2 感知机学习策略\n2.3 感知机学习算法\n本章概要\n继续阅读\n习题\n参考文献\n第3章 众近邻法\n3.1 k近邻算法\n3.2 k近邻模型\n3.3 k近邻法的实现：kd树\n本章概要\n继续阅读\n习题\n参考文献\n第4章 朴素贝叶斯法\n4.1 朴素贝叶斯法的学习与分类\n4.2 朴素贝叶斯法的参数估计\n本章概要\n继续阅读\n习题\n参考文献\n第5章 决策树\n第6章 逻辑斯谛回归与最大熵模型\n第7章 支持向量机\n第8章 提升方法\n第9章 em算法及其推广\n第10章 隐马尔可夫模型\n第11章 条件随机场\n第12章 统计学习方法总结\n附录a 梯度下降法\n附录b 牛顿法和拟牛顿法\n附录c 拉格朗日对偶性\n索引",
目录，用`\n` 连接
"author": [ 作者列表
"李航"
],
"pubdate": "2012-3", 出版日期
"summary": "《统计学习方法》是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外，每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文献。"
内容概括
}