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前言
還有一年多就要畢業了,不準備考研的我要著手準備找實習及工作了,所以一直沒有更新。
因為Python是自學不久,發現很久不用的話以前學過的很多方法就忘了,今天打算使用簡單的BeautifulSoup和一點正則表達式的方法來爬一下top100電影,當然,我們并不僅是使用爬蟲爬取數據,這樣的話,數據中存在很多的對人有用的信息則被忽略了。所以,爬取數據只是開頭,對這些數據根據意愿進行分析,或許能有額外的收獲。
注:本人還是Python菜鳥,若有錯誤歡迎指正
本次我們爬取時光網(http://www.mtime.com/top/movie/top100/)上的電影排名,該網站網頁結構較簡單,爬取方便。
步驟:
1.爬取時光網top100電影,華語top100電影,日本top100電影,韓國top100電影的排名情況,電影名字,電影簡介,評分及評價人數
2. 將爬取數據保存為csv格式后,取出并使用matplotlib繪圖庫分析對比評論人數一項
3.將結果圖像保存
步驟一:爬取
由上圖可知電影信息在 li 節點內,而且發現第一頁與后面網頁地址不同,需要進行判斷。
第一頁地址為:http://www.mtime.com/top/movie/top100/
第二頁地址為:http://www.mtime.com/top/movie/top100/index-2.html
第三頁及后面地址均與第二頁相似,僅網址的數字相應增加,所以更改數字即可爬取
import requests from bs4 import BeautifulSoup import re import csv #定義爬取函數 def get_infos(htmls, csvname): #信息頭 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36' } #flag在寫入文件時判斷是否為首行 flag = True #判斷第一頁網址,第二頁及其后的網址 for i in range(10): if i == 0: html = htmls else: html = htmls + 'index-{}.html'.format(str(i+1)) res = requests.get(html, headers=headers) soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml') alls = soup.select('#asyncRatingRegion > li') #選取網頁的li節點的內容 #對節點內容進行循環遍歷 for one in alls: paiming = one.div.em.string #排名 names = str(one.select('div.mov_pic > a')) #電影名稱并將列表字符串化 name = re.findall('.*?title="(.*?)">.*?', names, re.S)[0] #使用正則表達式提取內容 content = str(one.select('div.mov_con > p.mt3')) #評論 realcontent = re.findall('.*?mt3">(.*?)</p>', content, re.S)[0] #同上 p1 = one.find(name='span', attrs={'class': 'total'}, text=re.compile('\d')) #評分在兩個節點, p2 = one.find(name='span', attrs={'class': 'total2'}, text=re.compile('.\d')) #判斷評分是否為空 if p1 and p2 != None: p1 = p1.string p2 = p2.string else: p1 = 'no' p2 = ' point' point = p1 + p2 + '分' numbers = one.find(text=re.compile('評分')) #評分數量 # 保存為csv csvnames = 'C:\\Users\lenovo\Desktop\\' + csvname + '.csv' with open(csvnames, 'a+', encoding='utf-8') as f: writer = csv.writer(f) if flag: writer.writerow(('paiming', 'name', 'realcontent', 'point', 'numbers')) writer.writerow((paiming, name, realcontent, point, numbers)) flag = False #調用函數 Japan_html = 'http://www.mtime.com/top/movie/top100_japan/' csvname1 = 'Japan_top' get_infos(Japan_html, csvname1) Korea_html = 'http://www.mtime.com/top/movie/top100_south_korea/' csvname2 = 'Korea_top' get_infos(Korea_html, csvname2)
這里要注意的是要有些電影沒有評分,為了預防出現這種情況,所以要進行判斷
注:上述沒有添加華語電影top100及所有電影top100的代碼,可自行添加。
爬取結果部分內容如下:
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步驟二和三:導入數據并使用matplotlib分析,保存分析圖片
import csv from matplotlib import pyplot as plt #中文亂碼處理 plt.rcParams['font.sans-serif'] =['Microsoft YaHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def read_csv(csvname): csvfile_name = 'C:\\Users\lenovo\Desktop\\' + csvname + '.csv' #打開文件并存入列表 with open(csvfile_name,encoding='utf-8') as f: reader = csv.reader(f) header_row = next(reader) name = [] for row in reader: name.append(row) #取列表中非空元素 real = [] for i in name: if len(i) != 0: real.append(i) #去除中文并將數據轉換為整形 t = 0 ss = [] for j in real: ss.append(int(real[t][4][:-5])) t += 1 return ss #繪制對比圖形 All_plt = read_csv('bs1') #調用函數 China_plt = read_csv('China_top') Japan_plt = read_csv('Japan_top') Korea_plt = read_csv('Korea_top') shu = list(range(1,101)) fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6)) #設置圖形界面 plt.subplot(2,1,1) plt.bar(shu ,All_plt, align='center', color='green', label='World', alpha=0.6) #繪制條圖形,align指定橫坐標在中心,顏色,alpha指定透明度 plt.bar(shu ,China_plt, color='indigo', label='China', alpha=0.4) #繪制圖形,顏色, label屬性用于后面使用legend方法時顯示圖例標簽 plt.bar(shu ,Japan_plt, color='blue', label='Japan',alpha=0.5) #繪制圖形,顏色, plt.bar(shu ,Korea_plt, color='yellow', label='Korea',alpha=0.5) #繪制圖形,顏色, plt.ylabel('評論數', fontsize=10) #縱坐標題目,字體大小 plt.title('不同地區的電影top100對比', fontsize=10) #圖形標題 plt.legend(loc='best') plt.subplot(2,1,2) plt.plot(shu , All_plt, linewidth=1, c='green', label='World') #繪制圖形,指定線寬,顏色,label屬性用于后面使用legend方法時顯示圖例標簽 plt.plot(shu ,China_plt, linewidth=1, c='indigo', label='China', ls='-.') #繪制圖形,指定線寬,顏色, plt.plot(shu ,Japan_plt, linewidth=1, c='green', label='Japan', ls='--') #繪制圖形,指定線寬,顏色, plt.plot(shu ,Korea_plt, linewidth=1, c='red', label='Korea', ls=':') #繪制圖形,指定線寬,顏色, plt.ylabel('comments', fontsize=10) #縱坐標題目,字體大小 plt.title('The different top 100 movies\'comments comparison', fontsize=10) #圖形標題 plt.legend(loc='best') ''' plt.legend()——loc參數選擇 'best' : 0, #自動選擇最好位置 'upper right' : 1, 'upper left' : 2, 'lower left' : 3, 'lower right' : 4, 'right' : 5, 'center left' : 6, 'center right' : 7, 'lower center' : 8, 'upper center' : 9, 'center' : 10, ''' plt.savefig('C:\\Users\lenovo\Desktop\\bs1.png') #保存圖片 plt.show() #顯示圖形
這里需要注意的是讀取保存的csv文件并將數據傳入列表時,每一個電影數據又是一個列表(先稱為有效列表),每個有效列表前后都有一個空列表,所以需要將空列表刪除,才能進行下一步
評分數據為string類型且有中文,所以進行遍歷將中文去除并轉換為int。
最后保存的對比分析圖片:
本次使用的爬取方法、爬取內容、分析內容都很容易,但我在完成過程中,發現自己還是會出現各種各樣的問題,說明還有很多需要改善進步的地方。
同時歡迎大家指正。
總結
以上就是這篇文章的全部內容了,希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,謝謝大家對億速云的支持。
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