python爬虫案例及可视化

Python爬虫是一种用于自动化数据抓取的技术，常用于从网页上提取信息。一个常见的案例是爬取网站上的新闻、股票价格、产品评论等。例如，我们可以使用requests库获取HTML内容，然后解析HTML结构，通常会用到BeautifulSoup或lxml库，找到需要的数据。

对于可视化部分，比如我们爬取了股票数据，可以使用matplotlib或seaborn库绘制折线图展示股价变化；如果抓取的是文本数据，可以用wordcloud生成词云图；如果涉及到时间序列分析，pandas和plotly可以帮助创建动态图表。

一个简单的例子代码可能会这样：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 爬取网站
url = "https://example.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 提取所需数据
stock_prices = [price.extract() for price in soup.find_all('span', class_='stock-price')]

# 数据处理并可视化
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(stock_prices)
plt.title('股票价格走势')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('价格')
plt.show()

相关问题

python爬虫案例➕可视化

Python爬虫案例通常用于从网站抓取数据，如新闻、产品信息等。一个常见的例子就是爬取豆瓣电影Top250的电影列表，包括电影名、评分和简介。首先，我们可以使用requests库获取网页内容，然后解析HTML结构，通常通过BeautifulSoup或 lxml 库帮助我们提取所需的数据。

对于可视化部分，可以将爬取到的数据存储在CSV或数据库中，然后利用Python的数据可视化库 Matplotlib 或 Seaborn 来创建图表。比如，可以制作柱状图展示每部电影的评分分布，或者折线图显示电影评分随时间的变化趋势。

以下是一个简单的示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 爬取豆瓣电影Top250页面
url = "https://movie.douban.com/top250"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 提取数据
movies_data = []
for each in soup.find_all('div', class_='hd'):
    title = each.find('span').text
    rating = float(each.find('span', class_='rating_num')['title'])
    movies_data.append({'电影名称': title, '评分': rating})

movies_df = pd.DataFrame(movies_data)

# 数据保存
movies_df.to_csv('douban_top250.csv', index=False)

# 可视化评分
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.hist(movies_df['评分'], bins=10)
plt.xlabel('评分')
plt.ylabel('电影数量')
plt.title('豆瓣电影Top250评分分布')
plt.show()

python爬虫建筑案例可视化案例

以下是一个Python爬虫建筑案例的可视化案例：

1. 爬取数据

我们可以使用Python爬虫爬取一些建筑的信息，例如高度、建造年份和位置等。这里我们以Emporis网站上的建筑信息为例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.emporis.com/statistics/tallest-buildings'
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')

buildings = []

for building in soup.find_all('div', class_='statistics__building'):
    name = building.find('h4').text
    height = building.find('div', class_='statistics__value').text
    year = building.find_all('div', class_='statistics__value')[1].text
    location = building.find('div', class_='statistics__location').text
    buildings.append({'name': name, 'height': height, 'year': year, 'location': location})

2. 可视化数据

接下来，我们可以使用plotly库将爬取到的数据可视化出来：

import plotly.graph_objs as go
from plotly.subplots import make_subplots

fig = make_subplots(rows=1, cols=2, specs=[[{'type': 'xy'}, {'type': 'mapbox'}]])

x = [building['name'] for building in buildings]
y = [float(building['height'].replace(',', '')) for building in buildings]
z = [building['location'] for building in buildings]
year = [int(building['year']) for building in buildings]

fig.add_trace(go.Bar(x=x, y=y), row=1, col=1)
fig.add_trace(go.Scattermapbox(lat=[40.7128], lon=[-74.0060], mode='markers', marker={'size': 10}),
              row=1, col=2)
fig.update_layout(mapbox_style='open-street-map', mapbox_center_lat=40.7128, mapbox_center_lon=-74.0060,
                  mapbox_zoom=2)
fig.show()

这段代码将建筑的高度以柱状图的形式展示出来，建筑的位置以地图的形式展示出来。通过这种方式，我们可以更加直观地观察到各个建筑之间的高度差异以及它们的位置分布情况。