Python爬取豆瓣top100信息和电影图片并做出可视化数据,每行代码都要注释,并写出程序设计思路
时间: 2023-06-24 11:07:45 浏览: 143
程序设计思路:
1. 导入必要的库,包括requests、BeautifulSoup、pandas、matplotlib和seaborn等。
2. 对豆瓣电影top100的页面进行爬取,获取每部电影的名称、评分、导演、主演以及海报图片等信息。
3. 使用BeautifulSoup库对网页源代码进行解析,并提取出需要的信息。
4. 将获取到的数据保存到一个字典中,并将字典加入到一个列表中。
5. 将列表中的数据转换为DataFrame格式,并进行数据清洗和处理。
6. 使用matplotlib和seaborn库对数据进行可视化,绘制出电影评分分布图、导演出现次数排名图和主演出现次数排名图。
7. 将电影海报图片下载到本地,并在可视化图表中添加电影海报。
代码如下:
相关问题
Python爬取豆瓣top100信息和电影图片并做出可视化数据,每行代码都要注释,并写出程序设计思路,代码完整可运行
程序设计思路:
1. 导入所需库:requests,BeautifulSoup,pandas,matplotlib,os
2. 构造请求头和请求链接,模拟浏览器访问,获取网页信息
3. 使用BeautifulSoup对网页信息进行解析,从中提取需要的电影信息和电影图片链接
4. 构造文件夹用于存储电影图片
5. 使用requests库下载电影图片到指定文件夹
6. 使用pandas库将电影信息存储到CSV文件中
7. 使用matplotlib库将电影评分可视化为柱状图
代码实现:
```python
# 导入所需库
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import os
# 构造请求头和请求链接
url = 'https://movie.douban.com/top250'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
# 模拟浏览器访问,获取网页信息
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 提取电影信息和电影图片链接
movies = soup.find_all('div', class_='info')
movie_list = []
for movie in movies:
title = movie.find('span', class_='title').text.strip()
actors = movie.find('div', class_='bd').find('p').text.strip()
rating = movie.find('span', class_='rating_num').text.strip()
quote = movie.find('span', class_='inq').text.strip()
img_url = movie.parent.find('a').find('img')['src']
movie_dict = {'title': title, 'actors': actors, 'rating': rating, 'quote': quote, 'img_url': img_url}
movie_list.append(movie_dict)
# 构造文件夹用于存储电影图片
if not os.path.exists('movie_images'):
os.mkdir('movie_images')
# 下载电影图片到指定文件夹
for movie in movie_list:
img_name = movie['title'] + '.jpg'
img_path = os.path.join('movie_images', img_name)
img_url = movie['img_url']
response = requests.get(img_url, headers=headers)
with open(img_path, 'wb') as f:
f.write(response.content)
# 将电影信息存储到CSV文件中
df = pd.DataFrame(movie_list)
df.to_csv('movie_top250.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
# 将电影评分可视化为柱状图
plt.figure(figsize=(15, 6))
plt.bar(df['title'], df['rating'])
plt.xticks(rotation=45, ha='right')
plt.title('豆瓣电影Top250评分排行榜')
plt.xlabel('电影名称')
plt.ylabel('电影评分')
plt.show()
```
注释:
1. 导入所需库
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import os
```
2. 构造请求头和请求链接,模拟浏览器访问,获取网页信息
```python
url = 'https://movie.douban.com/top250'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
```
3. 提取电影信息和电影图片链接
```python
movies = soup.find_all('div', class_='info')
movie_list = []
for movie in movies:
title = movie.find('span', class_='title').text.strip()
actors = movie.find('div', class_='bd').find('p').text.strip()
rating = movie.find('span', class_='rating_num').text.strip()
quote = movie.find('span', class_='inq').text.strip()
img_url = movie.parent.find('a').find('img')['src']
movie_dict = {'title': title, 'actors': actors, 'rating': rating, 'quote': quote, 'img_url': img_url}
movie_list.append(movie_dict)
```
4. 构造文件夹用于存储电影图片
```python
if not os.path.exists('movie_images'):
os.mkdir('movie_images')
```
5. 下载电影图片到指定文件夹
```python
for movie in movie_list:
img_name = movie['title'] + '.jpg'
img_path = os.path.join('movie_images', img_name)
img_url = movie['img_url']
response = requests.get(img_url, headers=headers)
with open(img_path, 'wb') as f:
f.write(response.content)
```
6. 将电影信息存储到CSV文件中
```python
df = pd.DataFrame(movie_list)
df.to_csv('movie_top250.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
```
7. 将电影评分可视化为柱状图
```python
plt.figure(figsize=(15, 6))
plt.bar(df['title'], df['rating'])
plt.xticks(rotation=45, ha='right')
plt.title('豆瓣电影Top250评分排行榜')
plt.xlabel('电影名称')
plt.ylabel('电影评分')
plt.show()
```
Python爬取豆瓣top250信息及电影图片并做出可视化数据,每行代码都要注释,并写出程序设计思路
程序设计思路:
1. 确定爬取目标网站为豆瓣电影top250;
2. 导入需要的库,包括requests、BeautifulSoup、pandas、numpy、matplotlib等;
3. 使用requests库获取网页源代码,并使用BeautifulSoup库解析网页;
4. 使用pandas库创建数据框存储电影信息;
5. 使用循环遍历每个电影,获取电影名称、评分、导演、主演和简介等信息;
6. 使用requests库获取电影海报图片,并保存到本地;
7. 对电影信息进行数据可视化,包括电影类型比例、评分分布和导演作品排名等。
代码实现如下:
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