Python抓取豆瓣评分并统计,用条形图表示

时间: 2024-04-04 16:34:44 浏览: 13
好的,我可以为您提供一些指引。首先,您可以使用Python中的requests库和BeautifulSoup库来抓取豆瓣电影的评分信息。具体步骤如下: 1. 使用requests库向豆瓣电影的评分页面发送请求,获取页面内容: ```python import requests url = 'https://movie.douban.com/top250' response = requests.get(url) ``` 2. 使用BeautifulSoup库解析页面内容,找到电影的评分信息: ```python from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') ratings = soup.find_all('span', class_='rating_num') ``` 3. 将评分信息存储到一个列表中,并统计每个评分的电影数量: ```python rating_list = [] for rating in ratings: rating_list.append(float(rating.text)) rating_count = {} for rating in rating_list: if rating in rating_count: rating_count[rating] += 1 else: rating_count[rating] = 1 ``` 4. 使用matplotlib库中的pyplot模块来绘制条形图,并显示图像: ```python import matplotlib.pyplot as plt x = list(rating_count.keys()) y = list(rating_count.values()) plt.bar(x, y) plt.xlabel('Rating') plt.ylabel('Movie Count') plt.show() ``` 以上就是抓取豆瓣评分信息并绘制条形图的基本步骤。您可以根据自己的需求对代码进行修改和完善。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Python处理JSON数据并生成条形图

一、JSON 数据准备 首先准备一份 JSON 数据,这份数据共有 3560 条内容,每条内容结构如下: 本示例主要是以 tz(timezone 时区) 这一字段的值,分析这...四、根据统计结果生成条形图 生成条形图之前,为了数据的完整
recommend-type

【Python】豆瓣电影TOP250数据规律分析(Pearson相关系数、折线图、条形图、直方图)

1、数据集预览 原创文章 113获赞 137访问量 7万+ 关注 私信 展开阅读全文 作者:Vivid-victory
recommend-type

python实现读取类别频数数据画水平条形图案例

1、数据分组–>频数分布表 ...至于为什么要画水平条形图,当类别太多,使用水平条形图比较简洁,个人看法。下面给出代码,就不解释代码含义了。 def data_count(dataa, r1, r2, step): r = pd.DataFrame(np.random.ra
recommend-type

Python实现抓取HTML网页并以PDF文件形式保存的方法

主要介绍了Python实现抓取HTML网页并以PDF文件形式保存的方法,结合实例形式分析了PyPDF2模块的安装及Python抓取HTML页面并基于PyPDF2模块生成pdf文件的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
recommend-type

python抓取并保存html页面时乱码问题的解决方法

主要介绍了python抓取并保存html页面时乱码问题的解决方法,结合实例形式分析了Python页面抓取过程中乱码出现的原因与相应的解决方法,需要的朋友可以参考下
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

SQL怎么实现 数据透视表

SQL可以通过使用聚合函数和GROUP BY子句来实现数据透视表。 例如,假设有一个销售记录表,其中包含产品名称、销售日期、销售数量和销售额等信息。要创建一个按照产品名称、销售日期和销售额进行汇总的数据透视表,可以使用以下SQL语句: ``` SELECT ProductName, SaleDate, SUM(SaleQuantity) AS TotalQuantity, SUM(SaleAmount) AS TotalAmount FROM Sales GROUP BY ProductName, SaleDate; ``` 该语句将Sales表按照ProductName和SaleDat
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。