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Python爬取豆瓣电影Top250并进行数据分析

什么聊天软件好 • 2022-12-16 • 随笔 • 阅读 101

Python爬取豆瓣电影Top250并进行数据分析,第1张

Python爬取豆瓣电影Top250并进行数据分析

Python爬取豆瓣电影Top250并进行数据分析

利用Python爬取豆瓣电影TOP250并进行数据分析，爬取’排名’,‘电影名称’,‘导演’,‘上映年份’,‘制作国家’,‘类型’,‘评分’,‘评价分数’,'短评’等字段。

手动声明
版权声明：本文为博主原创文章，创作不易
本文链接：https://beishan.blog.csdn.net/article/details/112735850

文章目录
  • 数据爬取
    • 翻页 *** 作
    • 反爬说明
      • 通过headers字段来反爬
      • 通过请求参数来反爬
    • 数据定位
  • 数据分析
    • 数据预处理
    • 上映年份分布
    • 评分分布情况
    • 排名与评分分布情况
    • 评论人数TOP10
    • 导演排名
    • 电影类型图

数据爬取

翻页 *** 作 
#https://beishan.blog.csdn.net/article/details/112735850
第一页:https://movie.douban.com/top250
第二页：https://movie.douban.com/top250?start=25&filter=
第三页：https://movie.douban.com/top250?start=50&filter=

观察可知，我们只需要修改start参数即可

反爬说明

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Tableau数据分析-Chapter04标靶图、甘特图、瀑布图
Tableau数据分析-Chapter05数据集合并、符号地图
Tableau数据分析-Chapter06填充地图、多维地图、混合地图
Tableau数据分析-Chapter07多边形地图和背景地图
Tableau数据分析-Chapter08数据分层、数据分组、数据集
Tableau数据分析-Chapter09粒度、聚合与比率
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通过headers字段来反爬

headers中有很多字段，这些字段都有可能会被对方服务器拿过来进行判断是否为爬虫

1.1 通过headers中的User-Agent字段来反爬

  • 反爬原理：爬虫默认情况下没有User-Agent，而是使用模块默认设置
  • 解决方法：请求之前添加User-Agent即可；更好的方式是使用User-Agent池来解决（收集一堆User-Agent的方式，或者是随机生成User-Agent）

1.2 通过referer字段或者是其他字段来反爬

  • 反爬原理：爬虫默认情况下不会带上referer字段，服务器端通过判断请求发起的源头，以此判断请求是否合法
  • 解决方法：添加referer字段

1.3 通过cookie来反爬

  • 反爬原因：通过检查cookies来查看发起请求的用户是否具备相应权限，以此来进行反爬
  • 解决方案：进行模拟登陆，成功获取cookies之后在进行数据爬取
通过请求参数来反爬

请求参数的获取方法有很多，向服务器发送请求，很多时候需要携带请求参数，通常服务器端可以通过检查请求参数是否正确来判断是否为爬虫

2.1 通过从html静态文件中获取请求数据(github登录数据)

  • 反爬原因：通过增加获取请求参数的难度进行反爬
  • 解决方案：仔细分析抓包得到的每一个包，搞清楚请求之间的联系

2.2 通过发送请求获取请求数据

  • 反爬原因：通过增加获取请求参数的难度进行反爬
  • 解决方案：仔细分析抓包得到的每一个包，搞清楚请求之间的联系，搞清楚请求参数的来源

2.3 通过js生成请求参数

  • 反爬原理：js生成了请求参数
  • 解决方法：分析js，观察加密的实现过程，通过js2py获取js的执行结果，或者使用selenium来实现

2.4 通过验证码来反爬

  • 反爬原理：对方服务器通过d出验证码强制验证用户浏览行为
  • 解决方法：打码平台或者是机器学习的方法识别验证码，其中打码平台廉价易用，更值得推荐

在这里我们只需要添加请求头即可

数据定位

这里我使用的是xpath
推荐阅读：

  1. 使用xpath爬取数据

也可以使用BeautifulSoup来定位数据

  1. BeautifulSoup爬取豆瓣电影Top250
  2. BeautifulSoup爬取数据常用方法总结
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author: Kun
import requests 
from lxml import etree
import pandas as pd
df = []
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4343.0 Safari/537.36',
           'Referer': 'https://movie.douban.com/top250'}
columns = ['排名','电影名称','导演','上映年份','制作国家','类型','评分','评价分数','短评']
def get_data(html):
    xp = etree.HTML(html)
    lis = xp.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li')
    for li in lis:
        """排名、标题、导演、演员、"""
        ranks = li.xpath('div/div[1]/em/text()')
        titles = li.xpath('div/div[2]/div[1]/a/span[1]/text()')
        directors = li.xpath('div/div[2]/div[2]/p[1]/text()')[0].strip().replace("xa0xa0xa0","t").split("t")
        infos = li.xpath('div/div[2]/div[2]/p[1]/text()')[1].strip().replace('xa0','').split('/')
        dates,areas,genres = infos[0],infos[1],infos[2]
        ratings = li.xpath('.//div[@]/span[2]/text()')[0]
        scores = li.xpath('.//div[@]/span[4]/text()')[0][:-3]
        quotes = li.xpath('.//p[@]/span/text()')
        for rank,title,director in zip(ranks,titles,directors):
            if len(quotes) == 0:
                quotes = None
            else:
                quotes = quotes[0]
            df.append([rank,title,director,dates,areas,genres,ratings,scores,quotes])
        d = pd.Dataframe(df,columns=columns)
        d.to_excel('Top250.xlsx',index=False)
for i in range(0,251,25):
    url = "https://movie.douban.com/top250?start={}&filter=".format(str(i))
    res = requests.get(url,headers=headers)
    html = res.text
    get_data(html)

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_45176548/article/details/112735850

结果如下：

  • 使用面向对象+线程
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Feb  2 15:19:29 2021

@author: 北山啦
"""
import pandas as pd
import time
import requests
from lxml import etree
from queue import Queue
from threading import Thread, Lock

class Movie():
    def __init__(self):
        self.df = []
        self.headers ={'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4343.0 Safari/537.36',
                       'Referer': 'https://movie.douban.com/top250'}
        self.columns = ['排名','电影名称','导演','上映年份','制作国家','类型','评分','评价分数','短评']
        self.lock = Lock()
        self.url_list = Queue()
    
    def get_url(self):
       url = 'https://movie.douban.com/top250?start={}&filter='
       for i in range(0,250,25):
           self.url_list.put(url.format(str(i)))
    
    def get_html(self):
        while True:
            if not self.url_list.empty():
                url = self.url_list.get()
                resp = requests.get(url,headers=self.headers)
                html = resp.text
                self.xpath_parse(html)
            else:
                break   
    def xpath_parse(self,html):
        xp = etree.HTML(html)
        lis = xp.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li')
        for li in lis:
            """排名、标题、导演、演员、"""
            ranks = li.xpath('div/div[1]/em/text()')
            titles = li.xpath('div/div[2]/div[1]/a/span[1]/text()')
            directors = li.xpath('div/div[2]/div[2]/p[1]/text()')[0].strip().replace("xa0xa0xa0","t").split("t")
            infos = li.xpath('div/div[2]/div[2]/p[1]/text()')[1].strip().replace('xa0','').split('/')
            dates,areas,genres = infos[0],infos[1],infos[2]
            ratings = li.xpath('.//div[@]/span[2]/text()')[0]
            scores = li.xpath('.//div[@]/span[4]/text()')[0][:-3]
            quotes = li.xpath('.//p[@]/span/text()')
            for rank,title,director in zip(ranks,titles,directors):
                if len(quotes) == 0:
                    quotes = None
                else:
                    quotes = quotes[0]
                self.df.append([rank,title,director,dates,areas,genres,ratings,scores,quotes])
            d = pd.Dataframe(self.df,columns=self.columns)
            d.to_excel('douban.xlsx',index=False)
            
            
    def main(self):
        start_time = time.time()
        self.get_url()

        th_list = []
        for i in range(5):
            th = Thread(target=self.get_html)
            th.start()
            th_list.append(th)

        for th in th_list:
            th.join()
        end_time = time.time()
        print(end_time-start_time)
if __name__ == '__main__':
    spider = Movie()
    spider.main()

原文链接

数据分析

获取数据后，就可以对自己感兴趣的内容进行分析了

数据预处理 
df = pd.read_excel("Top250.xlsx",index_col=False)
df.head()
  • 上映年份格式不统一
year = []
for i in df["上映年份"]:
    i = i[0:4]
    year.append(i)
df["上映年份"] = year
df["上映年份"].value_counts()
x1 = list(df["上映年份"].value_counts().sort_index().index)
y1 = list(df["上映年份"].value_counts().sort_index().values)
y1 = [str(i) for i in y1]
上映年份分布 
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.faker import Faker
c1 = (
    Bar()
    .add_xaxis(x1)
    .add_yaxis("影片数量", y1)
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="Top250年份分布"),
        datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(),
    )
    .render("1.html")
)

  • 这里可以看出豆瓣电影TOP250里，电影的上映年份，多分布于80年代以后。其中有好几年是在10部及以上的。

  • 从年份的分布情况看，大部分高分电影都上映在 1987 年之后，并且随着时间逐渐增加，而近两年的高分电影的数量相对比较少。

评分分布情况 
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.hist(list(df["评分"]),bins=8,facecolor="blue", edgecolor="black", alpha=0.7)
plt.show()

  1. 从上图分析，随着评分升高，排名也基本靠前，评分主要集中在 8.4~9.2 之间。同时可以通过 pandas 计算平均数，众数和相关系数，平均分为 8.83 分，众数为 8.7 分，而相关系数为 -0.6882，评分与排名强相关。

  2. 大多分布于「8.5」到「9.2」之间。最低「8.3」，最高「9.6」

排名与评分分布情况 
plt.figure(figsize=(10,5), dpi=100)
plt.scatter(df.index,df['评分'])
plt.show()


总的来说，排名越靠前，评价人数越多，并且分数也越高。

评论人数TOP10 
c2 = (
    Bar()
    .add_xaxis(df1["电影名称"].to_list())
    .add_yaxis("评论数", df1["评价分数"].to_list(),color=Faker.rand_color())
    .reversal_axis()
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right"))
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="电影评论Top10"))
    .render("2.html")
)


让我们来看看人气最高的有哪些影片，你又看过几部呢？

导演排名


可以看到这些导演很呀

电影类型图 
from collections import Counter
colors = ' '.join([i for i in df[ '类型']]).strip().split()
c = dict(Counter(colors))
c


发现有个错误值

d = c.pop('1978(中国大陆)')

删除即可

  • 对于删除字典的值有以下方法

方法一 pop(key[,default])

d = {'a':1,'b':2,'c':3}
# 删除key值为'a'的元素，并赋值给变量e1
e1 = d.pop('a')
print(e1)
# 如果key不存在，则可以设置返回值
e2 = d.pop('m','404')
print(e2)
# 如果key不存在，不设置返回值就报错
e3 = d.pop('m')

方法二 del[d[key]]

d = {'a':1,'b':2,'c':3}
# 删除给定key的元素
del d['a']
print(d)
# 删除不存在的元素
del d['m']

clear一次性删除所有字典元素

d = {'a':1,'b':2,'c':3}
print(d)
# 删除所有元素，允许d为{}
d.clear()
print(d)

统计展示


可视化展示

c = (
    WordCloud()
    .add(
        "",
        words,
        word_size_range=[20, 100],
        textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_family="cursive"),
    )
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="WordCloud-自定义文字样式"))
    .render("wordcloud_custom_font_style.html")
)
## https://blog.csdn.net/qq_45176548/article/details/112735850


往期回顾

  1. 冰冰B站视频d幕爬取原理解析
  2. Python建立时间序列ARIMA模型实战案例
  3. 使用xpath爬取数据
  4. jupyter notebook使用
  5. BeautifulSoup爬取豆瓣电影Top250
  6. 一篇文章带你掌握requests模块
  7. Python网络爬虫基础–BeautifulSoup

到这里就结束了，如果对你有帮助，欢迎点赞关注评论，你的点赞对我很重要

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原文地址: http://outofmemory.cn/zaji/5654907.html

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