python大作业数据_python 爬虫初探和简单数据分析及可视化，

好的，下面是一份可能的大作业实践方案，可以供您参考：

## 1. 爬虫部分

### 1.1 需求分析

根据题目要求，需要编写一个爬虫程序，爬取指定网站的数据。在爬取数据的过程中，需要做到：

- 发送请求，获取网页内容
- 解析网页内容，提取所需数据
- 存储数据，方便后续的数据分析和可视化操作

### 1.2 技术选型

根据需求分析，可以发现，需要使用 Python 编写爬虫程序。Python 有很多第三方库可以用来编写爬虫，比如 BeautifulSoup、Scrapy、urllib、requests 等等。这里我们选择使用 urllib 和 re 两个标准库来编写爬虫程序。

### 1.3 实现步骤

首先，需要确定爬取的目标网站和要爬取的数据。这里我们选择爬取豆瓣电影 Top250 的电影名称、评分和简介等信息。

其次，需要发送请求，获取网页内容。可以使用 urllib 发送请求，并设置请求头模拟浏览器访问。

import urllib.request

# 设置请求头，模拟浏览器访问
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'
}

# 豆瓣电影 Top250 的 url
url = 'https://movie.douban.com/top250'

# 发送请求，获取网页内容
try:
    request = urllib.request.Request(url, headers=headers)
    response = urllib.request.urlopen(request)
    content = response.read().decode('utf-8')
except Exception as e:
    print(e)

接着，需要解析网页内容，提取所需数据。可以使用 re 正则表达式来解析网页内容，提取电影名称、评分和简介等信息。

import re

# 解析网页内容，获取电影信息
pattern = re.compile(r'<span class="title">(.*?)</span>.*?<span class="rating_num" property="v:average">(.*?)</span>.*?<span class="inq">(.*?)</span>', re.S)
movies = re.findall(pattern, content)

然后，需要存储数据，方便后续的数据分析和可视化操作。可以将数据存储到文本文件中，或者使用数据库存储数据。

# 将电影信息保存到文件
with open('movies.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    for movie in movies:
        f.write('电影名称：' + movie[0] + '\n')
        f.write('评分：' + movie[1] + '\n')
        f.write('简介：' + movie[2] + '\n\n')

## 2. 数据分析部分

### 2.1 需求分析

在完成爬虫程序之后，需要对爬取到的数据进行分析。在数据分析的过程中，需要做到：

- 统计电影的评分分布情况
- 统计电影的类型分布情况
- 统计电影的上映年份分布情况

### 2.2 技术选型

根据需求分析，需要使用 Python 对数据进行统计和分析。Python 中有很多第三方库可以用来进行数据分析，比如 pandas、numpy、matplotlib 等等。这里我们选择使用 pandas 和 matplotlib 两个库来进行数据分析和可视化。

### 2.3 实现步骤

首先，需要读取爬取到的数据。可以使用 pandas 库读取文本文件中的数据。

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('movies.txt', delimiter='：', header=None, names=['类别', '内容'])

接着，需要将电影评分转换为数字类型，并统计电影的评分分布情况。可以使用 pandas 库的 describe() 方法和 matplotlib 库的 hist() 方法来实现。

import matplotlib.pyplot as plt

# 将电影评分转换为数字类型
data['内容'] = pd.to_numeric(data['内容'])

# 统计电影的评分分布情况
print(data['内容'].describe())

# 可视化电影的评分分布情况
plt.hist(data['内容'], bins=10, color='steelblue', edgecolor='black')
plt.xlabel('评分')
plt.ylabel('电影数量')
plt.title('电影评分分布情况')
plt.show()

然后，需要统计电影的类型分布情况。可以使用 pandas 库的 str.contains() 方法和 value_counts() 方法来实现。

# 统计电影的类型分布情况
types = ['剧情', '喜剧', '动作', '爱情', '科幻', '动画', '悬疑', '惊悚', '恐怖', '纪录片', '短片', '情色', '同性', '音乐', '歌舞', '家庭', '儿童', '传记', '历史', '战争', '犯罪', '西部', '奇幻', '冒险', '灾难', '武侠', '古装', '运动', '黑色电影']
for t in types:
    print(t + '电影数量：' + str(data[data['类别'].str.contains(t)]['类别'].count()))

# 可视化电影的类型分布情况
data[data['类别'].str.contains('|'.join(types))]['类别'].value_counts().plot(kind='bar')
plt.xlabel('电影类型')
plt.ylabel('电影数量')
plt.title('电影类型分布情况')
plt.show()

最后，需要统计电影的上映年份分布情况。可以使用 pandas 库的 str.extract() 方法和 value_counts() 方法来实现。

# 统计电影的上映年份分布情况
data['上映年份'] = data['类别'].str.extract('(\d{4})')
print(data['上映年份'].value_counts())

# 可视化电影的上映年份分布情况
data['上映年份'].value_counts().sort_index().plot(kind='bar')
plt.xlabel('上映年份')
plt.ylabel('电影数量')
plt.title('电影上映年份分布情况')
plt.show()

到此为止，整个数据分析和可视化流程就完成了。将以上代码整合到一个 Python 文件中，并执行该文件，就可以得到统计结果和可视化图表。