Утилита для сохранения профилей книжного портала Livelib.ru

Описание

Сохраняет список книг (прочитанные, желаемые и проч.), а также список цитат указанного пользователя в виде csv таблицы.

Не требует авторизации.

Следущие данные сохраняются в двух плоских csv таблицах с разделителем '/t':

• Книги:

  • Наименование
  • Автор(ы)
  • Статус (прочитал/читаю/хочу прочитать...)
  • Моя оценка (при наличии)
  • Дата прочтения (при наличии)
  • Ссылка на книгу

• Цитаты:

  • Наименования книги
  • Автор(ы)
  • Цитата
  • Ссылка на книгу
  • Ссылка на цитату

При повторном запуске обновляет уже имеющиеся таблицы.

Запуск

Необходимо установить зависимости:

pip3 install -r requirements.txt  # for Linux
py -m pip install -r requirements.txt  # for Windows

После чего можно запускать скрипт export.py, где username — это ваше имя пользователя, которое вы берете из ссылки на ваш личный кабинет вида https://www.livelib.ru/reader/username

python3 export.py username  # for Linux
python export.py username  # for Windows

Дополнительная информация об аргументах

Чтобы не лезть сюда, всегда можно вызвать:

python export.py --help

Если вы хотите по-своему назвать csv файлы, используйте --books_backup и/или --quote_backup.

Если вы хотите поменять время ожидания между запросами к сайту livelib.ru, используйте --min_delay и --max_delay. Но будьте аккуратны! Если интервалы будут слишком маленькими, сайт может подумать, что вы бот, что повлечет за собой блокировку.

Если вы хотите, чтобы скрипт обработал только первые N страниц в прочитанных книгах, используйте --read_count N.

Если вы хотите, чтобы скрипт обработал только первые N страниц в цитатах, используйте --quote_count N.

Если вы хотите полностью перезаписать таблицы, например, если вы удалили несколько книг из прочитанных, используйте -R.

Завершение скрипта

Скрипт сам автоматически завершается.

Если вы хотите досрочно завершить программу, нажмите Ctrl+C в терминале. Если вы сделали это до записи в файл, то ничего не изменится.

Например, если скрипт обработал 4 страницы прочитанных книг и не перешел к желаемым, а вы завершили процесс, то в таблице ничего не изменится.

Testing

The project includes a comprehensive test suite with 119 tests covering unit tests, integration tests, and workflows.

Running Tests

# Install test dependencies
pip install pytest pytest-cov

# Run all tests
pytest

# Run with coverage report
pytest --cov=. --cov-report=html

For detailed testing information, see:

• Test Suite README - Complete testing guide
• Test Suite Summary - Coverage and metrics

Test Coverage

• 119 passing tests (100% pass rate)
• 50% code coverage overall
• 100% coverage on core data models and I/O operations
• Integration tests for complete workflows