import requests import pprint url = 'http://piaofang.maoyan.com/dashboard-ajax/movie' params = {} cookies = {} headers = {} response = requests.get(url=url, params=params, headers=headers, cookies=cookies) html_data = response.json() pprint.pprint(html_data) movieList = html_data['movieList']['list'] dit = {} for i in movieList: dit['电影名'] = i['movieInfo']['movieName'] dit['票房'] = i['sumBoxDesc'] dit['票房占比'] = i['boxRate'] dit['排片占比'] = i['showCountRate'] dit['上映周期'] = i['movieInfo']['releaseInfo'] pprint.pprint(dit) import csv f = open('data.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='') csv_write = csv.DictWriter(f, fieldnames=['电影名', '票房', '票房占比', '排片占比', '上映周期']) csv_write.writeheader() f.close()
时间: 2023-10-11 07:13:09 浏览: 61
这段代码是用Python爬取猫眼电影的实时票房数据,并将数据写入到CSV文件中。首先使用requests库向猫眼电影的接口发送请求,获取到返回的JSON数据,然后使用pprint库将JSON数据格式化输出。接着,从JSON数据中提取电影列表,并循环遍历电影列表,将电影名、票房、票房占比、排片占比、上映周期等信息存储到字典中。然后使用csv库将这些字典数据写入到CSV文件中。最后,关闭文件。
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对url = 'http://www.piaofang.biz',全球票房做可视化分析
抱歉,我无法直接访问互联网上的网页。但是,您可以使用Python的requests库下载网页数据,并使用pandas来处理数据。以下是一个示例代码,可以帮助您实现这个任务:
```python
import requests
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
url = 'http://www.piaofang.biz'
# 发送HTTP请求,获取网页数据
response = requests.get(url)
# 提取数据并进行处理
data = pd.read_html(response.text) # 使用pandas的read_html函数读取网页上的表格数据
df = data[0] # 假设第一个表格是我们需要的数据
# 数据可视化
# 这里是一个简单的示例,你可以根据数据的特点进行更复杂的可视化操作
plt.plot(df['日期'], df['票房'])
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('票房')
plt.title('全球票房')
plt.show()
```
请注意,这只是一个简单示例,具体的数据处理和可视化方法可能需要根据实际情况进行调整。
url='http://192.168.43.103/cam-hi.jpg'
这是一个 URL,它指向一个图像文件。一般来说,如果你在浏览器中打开这个 URL,那么浏览器会尝试下载并显示这个图像。如果你想在 Python 中读取这个图像,可以使用 `requests` 和 `Pillow` 库:
``` python
import requests
from PIL import Image
response = requests.get('http://192.168.43.103/cam-hi.jpg')
img = Image.open(BytesIO(response.content))
```
其中 `img` 就是一个 `PIL.Image.Image` 类型的对象,你可以对它进行各种操作,比如显示、保存等。