python爬取豆瓣top250电影数据 并分析电影类型
时间: 2023-11-11 07:03:46 浏览: 40
好的,针对您的问题,我可以给出以下大概的步骤:
1. 导入相应的库(requests、BeautifulSoup、pandas等);
2. 使用requests库发送请求获取网页源代码;
3. 使用BeautifulSoup库解析网页代码,获取电影名称、评分、评价人数等信息;
4. 将数据存储到pandas的DataFrame中;
5. 对电影类型进行分析,可以通过正则表达式或者使用jieba库进行分词,统计各个类型出现的次数,并可视化展示。
以上是基本的步骤,具体实现过程可以根据自己的需求和情况进行调整。
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python爬取豆瓣top250电影数据 并分析电影类型的代码
好的,以下是相应的Python代码:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
url = 'https://movie.douban.com/top250'
headers = {
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
def get_movie_type(movie_url: str) -> str:
"""获取电影类型"""
r = requests.get(movie_url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')
annotations = soup.select('div#info > span[property="v:genre"]')
return [a.string for a in annotations]
def parse_movie_page(movie_url: str) -> dict:
"""解析电影页面信息"""
r = requests.get(movie_url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')
name = soup.select('span[property="v:itemreviewed"]')[0].string
rating_num = soup.select('strong[property="v:average"]')[0].string
director = soup.select('a[rel="v:directedBy"]')[0].string
actors = [a.string for a in soup.select('a[rel="v:starring"]')]
genres = get_movie_type(movie_url)
return {'电影名称': name, '评分': rating_num, '导演': director, '主演': actors, '类型': genres}
def get_movies(pages=10):
"""获取多个页面的电影信息"""
movie_list = []
for i in range(pages):
url_index = f'{url}?start={i * 25}&filter='
r = requests.get(url_index, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')
movies = soup.select('.grid_view li div.item > a')
for movie in movies:
movie_url = movie.get('href')
movie_info = parse_movie_page(movie_url)
movie_list.append(movie_info)
return movie_list
def analyze_movie_type(movie_list: list):
"""分析所以电影类型"""
result = {}
for movie in movie_list:
types = movie.get('类型')
for t in types:
if t in result:
result[t] += 1
else:
result[t] = 1
return result
if __name__ == '__main__':
# 获取豆瓣前10页的电影信息
movies = get_movies(10)
# 分析电影类型
types = analyze_movie_type(movies)
# 转化为DataFrame
types_df = pd.DataFrame({'类型': list(types.keys()), '数量': list(types.values())})
# 按照数量从大到小排序
types_df = types_df.sort_values(by='数量', ascending=False)
print(types_df)
```
这段代码会爬取豆瓣电影TOP250中前10页的所有电影,然后分析电影的类型,并按照数量从大到小排序,最后输出结果。
python爬取豆瓣电影top250数据分析
Python可以用来爬取豆瓣电影Top250的数据,并进行数据分析。具体步骤包括:
1. 使用Python的requests库向豆瓣电影Top250的网页发送请求,获取网页源代码。
2. 使用Python的BeautifulSoup库解析网页源代码,提取出电影的名称、评分、导演、演员、上映年份等信息。
3. 将提取出的信息存储到本地文件或数据库中。
4. 使用Python的pandas库读取存储的数据,进行数据清洗和预处理。
5. 使用Python的matplotlib库或其他数据可视化工具对数据进行可视化分析,例如绘制电影评分的分布图、导演和演员的出现次数等。
通过以上步骤,可以对豆瓣电影Top250的数据进行爬取和分析,从中发现电影市场的趋势和规律,为电影制作和推广提供参考。