基于python+mysql爬取猫眼电影票房并进行可视化分析

基于Python和MySQL的电影票房数据抓取及可视化通常包括以下几个步骤：

1. **安装必要的库**：首先需要安装requests、BeautifulSoup用于网页抓取，pymysql处理MySQL数据库操作，以及如pandas用于数据处理，matplotlib或seaborn用于数据可视化。

pip install requests beautifulsoup4 pymysql pandas matplotlib seaborn

2. **网络抓取**：使用requests库获取猫眼电影票房的HTML页面源码，然后通过BeautifulSoup解析提取所需的数据。这可能涉及到解析JSON数据，因为实际的API请求可能返回结构化的数据。

3. **数据存储**：抓取到的数据会被存入MySQL数据库。使用pymysql库建立连接，并创建适当的表结构来保存电影名、票房等信息。

import pymysql

# 创建连接
conn = pymysql.connect(host='your_host', user='your_user', password='your_password', db='your_db')
cursor = conn.cursor()

# 创建或更新表格
cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS movie_box_office (title VARCHAR(255), box_office FLOAT)")

4. **数据分析与清洗**：利用pandas加载和处理数据库中的数据，删除空值或异常值，对数据进行预处理以便后续分析。

import pandas as pd

df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM movie_box_office', conn)
df = df.dropna()  # 删除缺失值

5. **数据可视化**：使用matplotlib或seaborn进行数据可视化。例如，可以制作条形图展示票房排名，折线图呈现票房变化趋势等。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10,6))
df['box_office'].sort_values(ascending=False).head(10).plot(kind='bar')
plt.title('票房前十的电影')
plt.xlabel('电影名')
plt.ylabel('票房（万元）')
plt.show()