python唐诗宋词数据爬取及可视化系统源代码200行

Python中创建一个简单的唐诗宋词数据爬取及可视化的系统，大概需要编写几百行代码，这里我会概述一个基本的流程：

1. **安装依赖**：
首先，你需要安装`requests`库用于网络请求，`BeautifulSoup`处理HTML，以及`pandas`和`matplotlib`用于数据分析和可视化。

pip install requests beautifulsoup4 pandas matplotlib

2. **数据爬取**：
使用`requests.get`获取诗词网站的数据，比如`https://so.gushiwen.org`。然后解析网页内容，BeautifulSoup能帮助我们找到包含诗词信息的部分。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://so.gushiwen.org"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

3. **提取数据**：
解析HTML，提取出诗词标题、作者和内容等字段，将数据存储到列表或字典中。

4. **数据结构化**：
将提取的诗歌信息整理成pandas DataFrame，方便后续处理。

data = []
for poem in soup.find_all('div', class_='item'):
    title = poem.h3.text
    author = poem.p.text.split('·')[0]
    content = poem.find('span', class_='content').text
    data.append({'title': title, 'author': author, 'content': content})
df_poems = pd.DataFrame(data)

5. **数据清洗**：
清理文本数据，去除无用字符，统一格式。

6. **数据可视化**：
使用`matplotlib`库生成图表，如词频图、诗人分布图等。

plt.figure(figsize=(10, 6))
df_poems['author'].value_counts().plot(kind='bar')
plt.title('作者分布')
plt.show()

这只是一个简化的示例，实际项目会更复杂，包括错误处理、分页爬取、数据持久化等。完整代码可能超过200行，但这只是起始点。如果你对特定部分有疑问，可以提问相关的细节，例如：