Python爬取豆瓣top250信息及电影图片并做出可视化数据,每行代码都要注释,并写出程序设计思路
时间: 2023-06-25 20:03:34 浏览: 51
程序设计思路:
1. 确定爬取目标网站为豆瓣电影top250;
2. 导入需要的库,包括requests、BeautifulSoup、pandas、numpy、matplotlib等;
3. 使用requests库获取网页源代码,并使用BeautifulSoup库解析网页;
4. 使用pandas库创建数据框存储电影信息;
5. 使用循环遍历每个电影,获取电影名称、评分、导演、主演和简介等信息;
6. 使用requests库获取电影海报图片,并保存到本地;
7. 对电影信息进行数据可视化,包括电影类型比例、评分分布和导演作品排名等。
代码实现如下:
相关问题
Python爬取豆瓣top100信息和电影图片并做出可视化数据,每行代码都要注释,并写出程序设计思路
### 回答1:
程序设计思路:
1. 发送HTTP请求,获取豆瓣电影top100的网页源码;
2. 解析网页源码,提取出电影的信息,包括电影名、评分、评价人数、导演、主演、上映时间和电影海报链接;
3. 使用正则表达式等方法提取电影海报链接,并下载电影海报图片;
4. 使用可视化工具(如Matplotlib)对电影评分、评价人数等数据进行可视化。
代码实现如下:
### 回答2:
Python爬取豆瓣Top100信息和电影图片,并可视化数据的程序设计思路如下:
1. 导入相关库:使用requests库发送HTTP请求,使用BeautifulSoup库解析HTML网页,使用matplotlib库进行数据可视化。
2. 确定爬取网页的URL:豆瓣Top100电影的URL为https://movie.douban.com/top250。
3. 发送HTTP请求,获取网页内容:使用requests库的get()方法发送GET请求,并传入URL参数,获取豆瓣Top100网页的HTML内容。
4. 解析HTML网页内容:使用BeautifulSoup库将获取到的HTML内容解析为BeautifulSoup对象。
5. 提取电影信息:根据网页的HTML结构和标签,使用BeautifulSoup对象的find_all()和find()方法提取电影的排名、电影名、评分、评价人数等信息,并将其存储到相应的列表中。
6. 下载电影图片:通过遍历电影信息列表,使用requests库的get()方法发送GET请求获取电影图片的URL,并使用open()函数将图片保存到本地。
7. 数据可视化:根据提取到的电影信息列表,使用matplotlib库将电影排名和评分作为横纵轴,绘制散点图或柱状图,实现电影排名和评分的数据可视化。
8. 打印结果或保存为文件:将爬取到的电影信息和图片URL打印输出或保存为文件,可用于后续操作或展示。
以上是Python爬取豆瓣Top100信息和电影图片并做出可视化数据的程序设计思路,根据这些思路编写代码,注释每行代码,即可完成该任务。
### 回答3:
程序设计思路:
1. 导入所需的库:requests, BeautifulSoup, pandas, matplotlib
2. 使用requests库发送HTTP GET请求获取豆瓣Top100的页面内容。
3. 使用BeautifulSoup库解析页面内容,提取电影名称、评分和电影详情页面链接。
4. 创建一个空的DataFrame来存储电影信息。
5. 遍历每个电影的详情链接,使用requests库发送HTTP GET请求获取电影详情页面的内容。
6. 使用BeautifulSoup库解析详情页面内容,提取电影导演、演员、类型和上映日期等信息。
7. 将电影信息存储到上一步创建的DataFrame中。
8. 使用matplotlib库绘制评分分布的直方图,并保存为图片文件。
9. 使用matplotlib库绘制评分和上映日期的关系图,并保存为图片文件。
10. 输出电影信息的DataFrame。
代码如下:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 发送HTTP GET请求获取豆瓣Top100的页面内容
url = 'https://movie.douban.com/top250'
response = requests.get(url)
html = response.text
# 使用BeautifulSoup解析页面内容
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
movies = soup.select('.item')
data = []
# 遍历每个电影的详情链接,获取电影名称、评分和电影详情页面链接
for movie in movies:
name = movie.select('.title')[0].text
rating = movie.select('.rating_num')[0].text
link = movie.select('.hd a')[0]['href']
# 发送HTTP GET请求获取电影详情页面的内容
response = requests.get(link)
html = response.text
# 使用BeautifulSoup解析详情页面内容
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
# 提取电影导演、演员、类型和上映日期等信息
director = soup.select('.attrs a')[0].text
actors = [actor.text for actor in soup.select('.actor .attrs a')]
genre = [tag.text for tag in soup.select('.genre span')]
release = soup.select('#info span[property="v:initialReleaseDate"]')[0].text
# 将电影信息存储到DataFrame中
data.append([name, rating, director, actors, genre, release])
df = pd.DataFrame(data, columns=['名称', '评分', '导演', '演员', '类型', '上映日期'])
# 绘制评分分布的直方图
plt.hist(df['评分'].astype(float), range=[0, 10], bins=10, edgecolor='black')
plt.xlabel('评分')
plt.ylabel('电影数量')
plt.title('豆瓣Top100评分分布')
plt.savefig('rating_distribution.png')
plt.close()
# 绘制评分和上映日期的关系图
df['上映日期'] = pd.to_datetime(df['上映日期'])
plt.scatter(df['评分'].astype(float), df['上映日期'])
plt.xlabel('评分')
plt.ylabel('上映日期')
plt.title('豆瓣Top100评分和上映日期关系图')
plt.savefig('rating_release.png')
plt.close()
# 输出电影信息的DataFrame
print(df)
```
以上代码通过requests库发送HTTP GET请求获取豆瓣Top100的页面内容,并使用BeautifulSoup库解析页面内容提取所需的电影信息。然后使用pandas库创建一个DataFrame来存储电影信息,其中包括电影名称、评分、导演、演员、类型和上映日期等。接下来使用matplotlib库绘制评分分布的直方图和评分和上映日期的关系图,并保存为图片文件。最后输出电影信息的DataFrame。
Python爬取豆瓣top100信息和电影图片并做出可视化数据,每行代码都要注释,并写出程序设计思路,代码完整可运行
程序设计思路:
1. 导入所需库:requests,BeautifulSoup,pandas,matplotlib,os
2. 构造请求头和请求链接,模拟浏览器访问,获取网页信息
3. 使用BeautifulSoup对网页信息进行解析,从中提取需要的电影信息和电影图片链接
4. 构造文件夹用于存储电影图片
5. 使用requests库下载电影图片到指定文件夹
6. 使用pandas库将电影信息存储到CSV文件中
7. 使用matplotlib库将电影评分可视化为柱状图
代码实现:
```python
# 导入所需库
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import os
# 构造请求头和请求链接
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'}
# 模拟浏览器访问,获取网页信息
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 提取电影信息和电影图片链接
movies = soup.find_all('div', class_='info')
movie_list = []
for movie in movies:
title = movie.find('span', class_='title').text.strip()
actors = movie.find('div', class_='bd').find('p').text.strip()
rating = movie.find('span', class_='rating_num').text.strip()
quote = movie.find('span', class_='inq').text.strip()
img_url = movie.parent.find('a').find('img')['src']
movie_dict = {'title': title, 'actors': actors, 'rating': rating, 'quote': quote, 'img_url': img_url}
movie_list.append(movie_dict)
# 构造文件夹用于存储电影图片
if not os.path.exists('movie_images'):
os.mkdir('movie_images')
# 下载电影图片到指定文件夹
for movie in movie_list:
img_name = movie['title'] + '.jpg'
img_path = os.path.join('movie_images', img_name)
img_url = movie['img_url']
response = requests.get(img_url, headers=headers)
with open(img_path, 'wb') as f:
f.write(response.content)
# 将电影信息存储到CSV文件中
df = pd.DataFrame(movie_list)
df.to_csv('movie_top250.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
# 将电影评分可视化为柱状图
plt.figure(figsize=(15, 6))
plt.bar(df['title'], df['rating'])
plt.xticks(rotation=45, ha='right')
plt.title('豆瓣电影Top250评分排行榜')
plt.xlabel('电影名称')
plt.ylabel('电影评分')
plt.show()
```
注释:
1. 导入所需库
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import os
```
2. 构造请求头和请求链接,模拟浏览器访问,获取网页信息
```python
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'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
```
3. 提取电影信息和电影图片链接
```python
movies = soup.find_all('div', class_='info')
movie_list = []
for movie in movies:
title = movie.find('span', class_='title').text.strip()
actors = movie.find('div', class_='bd').find('p').text.strip()
rating = movie.find('span', class_='rating_num').text.strip()
quote = movie.find('span', class_='inq').text.strip()
img_url = movie.parent.find('a').find('img')['src']
movie_dict = {'title': title, 'actors': actors, 'rating': rating, 'quote': quote, 'img_url': img_url}
movie_list.append(movie_dict)
```
4. 构造文件夹用于存储电影图片
```python
if not os.path.exists('movie_images'):
os.mkdir('movie_images')
```
5. 下载电影图片到指定文件夹
```python
for movie in movie_list:
img_name = movie['title'] + '.jpg'
img_path = os.path.join('movie_images', img_name)
img_url = movie['img_url']
response = requests.get(img_url, headers=headers)
with open(img_path, 'wb') as f:
f.write(response.content)
```
6. 将电影信息存储到CSV文件中
```python
df = pd.DataFrame(movie_list)
df.to_csv('movie_top250.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
```
7. 将电影评分可视化为柱状图
```python
plt.figure(figsize=(15, 6))
plt.bar(df['title'], df['rating'])
plt.xticks(rotation=45, ha='right')
plt.title('豆瓣电影Top250评分排行榜')
plt.xlabel('电影名称')
plt.ylabel('电影评分')
plt.show()
```