豆瓣python爬虫可视化
时间: 2024-12-26 08:27:10 浏览: 12
### Python 豆瓣 爬虫 数据抓取 可视化 示例 代码
为了实现豆瓣网站的数据抓取并完成数据可视化,下面提供了一个具体的例子来展示如何利用Python进行操作。此过程涉及使用`requests`库获取网页内容以及`BeautifulSoup`解析HTML文档,最后通过`matplotlib`或其他绘图工具来进行数据分析与呈现。
#### 安装必要的包
首先安装所需的依赖项:
```bash
pip install requests beautifulsoup4 matplotlib pandas lxml
```
#### 抓取豆瓣电影Top250列表中的信息
创建一个简单的脚本来请求目标URL,并提取每部影片的关键属性(如名称、评分等)。这里需要注意的是,在实际开发过程中应当遵循robots协议和网站的服务条款[^1]。
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
def get_movie_info(url):
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)',
}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml")
movies = []
for item in soup.select('div.item'):
title = item.find_all('span', class_='title')[0].text.strip()
rating_num = float(item.find('span', class_='rating_num').text)
movie_data = {"Title": title,
"Rating": rating_num}
movies.append(movie_data)
time.sleep(0.5) # 防止访问过频被封IP
return movies
```
#### 将收集到的信息保存至CSV文件中以便后续处理
一旦获得了所需的数据,则可将其存储在一个易于管理的形式里——比如CSV表格形式。
```python
import csv
movies_list = [] # 假设这是之前函数返回的结果集
with open("douban_top_250.csv", mode='w', newline='', encoding="utf-8") as file:
writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=["Title", "Rating"])
writer.writeheader()
writer.writerows(movies_list)
```
#### 使用Matplotlib绘制直方图显示各分数段的数量分布情况
读入先前导出的CSV文件,并制作图表以直观地表示所获得的数据特征。
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
dataframe = pd.read_csv('douban_top_250.csv')
plt.hist(dataframe['Rating'], bins=range(7, 11), edgecolor='black')
plt.title('Distribution of Movie Ratings on Douban Top 250')
plt.xlabel('Ratings')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()
```
上述流程展示了从网络上自动采集公开可用资源的方法之一;然而值得注意的是,当涉及到更复杂的场景时可能还需要考虑更多因素,例如登录验证机制、动态加载的内容等问题。此外,务必尊重版权法规和服务提供商的规定[^2]。
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