flask爬取电影并可视化源码

以下是基于Flask框架的爬虫和可视化电影数据的源码示例：

from flask import Flask, render_template
import requests
import json
import matplotlib.pyplot as plt

app = Flask(__name__)

# 在这里配置要爬取的电影网站的URL
url = 'https://www.example.com/movies/'

@app.route('/')
def index():
    # 发送GET请求获取电影数据
    response = requests.get(url)
    movies = response.json()

    # 解析电影数据
    movie_list = []
    for movie in movies:
        movie_list.append({
            'title': movie['title'],
            'year': movie['year'],
            'rating': movie['rating']
        })

    # 可视化电影评分
    ratings = [movie['rating'] for movie in movie_list]
    years = [movie['year'] for movie in movie_list]
    plt.scatter(years, ratings)
    plt.xlabel('Year')
    plt.ylabel('Rating')
    plt.title('Movie Ratings')
    plt.savefig('static/ratings.png')

    return render_template('index.html', movies=movie_list)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在上面的代码中，我们首先导入了所需的库，包括Flask、requests、json和matplotlib。然后创建了一个基于Flask的应用，并配置了要爬取的电影网站的URL。在`index()`视图函数中，我们发送了一个GET请求获取电影数据，然后解析数据并存储在`movie_list`列表中。接下来，我们使用matplotlib库绘制了电影评分的散点图，并将图像保存在static文件夹下的ratings.png文件中。最后，我们使用Flask的`render_template`函数将电影数据和图像传递给index.html模板，并在浏览器中呈现。

请注意，代码中的URL和数据解析部分需要根据你要爬取的电影网站进行相应的修改。另外，你还需要在此目录下创建一个名为templates的文件夹，并在其中创建一个名为index.html的模板文件来呈现电影数据。