python爬虫豆瓣网页利用Hadoop平台微处理一下再用python数据可视化

Python爬虫和数据可视化是两个独立的过程，通常用于Web信息采集和数据分析展示。首先，我们来分步骤说明：

1. **Python爬虫（豆瓣网页抓取）**:
Python中可以使用如`requests`, `BeautifulSoup`或`Scrapy`等库来爬取豆瓣网站的数据。例如，你可以编写一个脚本，通过发送HTTP请求获取页面HTML，然后解析HTML内容找到你需要的信息，比如电影名称、评分等。

   import requests
   from bs4 import BeautifulSoup
   
   url = 'https://movie.douban.com/top250'
   response = requests.get(url)
   soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
   
   # 提取数据并存储到列表或字典中
   movies_data = []
   for movie in soup.find_all('div', class_='hd'):
       title = movie.find('span', class_='title').text
       rating = movie.find('span', class_='rating_num').text
       movies_data.append({'title': title, 'rating': rating})

2. **Hadoop平台微处理**:
Hadoop通常用于大规模数据处理，将爬取的豆瓣数据作为输入（可能是JSON格式），可以使用MapReduce模型处理，将其划分成小块（split）并分别处理。然而，对于相对小规模的爬虫数据，直接导入Python处理可能会更简单。如果需要分布式处理，可以考虑Pandas的Dask版本，它支持并行计算，但这已超出了常规Python爬虫的范畴。

3. **Python数据可视化**:
使用Python的数据可视化工具，如`matplotlib`, `seaborn`, 或者更现代的`plotly`和`bokeh`等，可以将爬取和处理后的数据转换成图表。例如，你可以创建柱状图展示各部电影的评分分布。

   import matplotlib.pyplot as plt

   ratings = [movie['rating'] for movie in movies_data]
   plt.hist(ratings, bins=10)
   plt.xlabel('Rating')
   plt.ylabel('Frequency')
   plt.title('Douban Top 250 Movie Ratings Distribution')
   plt.show()