IDE编辑器：vscode
发送请求：requests
解析工具：xpath
def Get_Detail(Details_Url):
Detail_Url = Base_Url + Details_Url
One_Detail = requests.get(url=Detail_Url, headers=Headers)
One_Detail_Html = One_Detail.content.decode('gbk')
Detail_Html = etree.HTML(One_Detail_Html)
Detail_Content = Detail_Html.xpath("//div[@id='Zoom']//text()")
Video_Name_CN,Video_Name,Video_Address,Video_Type,Video_language,Video_Date,Video_Number,Video_Time,Video_Daoyan,Video_Yanyuan_list = None,None,None,None,None,None,None,None,None,None
for index, info in enumerate(Detail_Content):
if info.startswith('◎译 名'):
Video_Name_CN = info.replace('◎译 名', '').strip()
if info.startswith('◎片 名'):
Video_Name = info.replace('◎片 名', '').strip()
if info.startswith('◎产 地'):
Video_Address = info.replace('◎产 地', '').strip()
if info.startswith('◎类 别'):
Video_Type = info.replace('◎类 别', '').strip()
if info.startswith('◎语 言'):
Video_language = info.replace('◎语 言', '').strip()
if info.startswith('◎上映日期'):
Video_Date = info.replace('◎上映日期', '').strip()
if info.startswith('◎豆瓣评分'):
Video_Number = info.replace('◎豆瓣评分', '').strip()
if info.startswith('◎片 长'):
Video_Time = info.replace('◎片 长', '').strip()
if info.startswith('◎导 演'):
Video_Daoyan = info.replace('◎导 演', '').strip()
if info.startswith('◎主 演'):
Video_Yanyuan_list = []
Video_Yanyuan = info.replace('◎主 演', '').strip()
Video_Yanyuan_list.append(Video_Yanyuan)
for x in range(index + 1, len(Detail_Content)):
actor = Detail_Content[x].strip()
if actor.startswith("◎"):
break
Video_Yanyuan_list.append(actor)
print(Video_Name_CN,Video_Date,Video_Time)
f.flush()
try:
csvwriter.writerow((Video_Name_CN,Video_Name,Video_Address,Video_Type,Video_language,Video_Date,Video_Number,Video_Time,Video_Daoyan,Video_Yanyuan_list))
except:
pass
保存数据：csv
if __name__ == '__main__':
with open('movies.csv','a',encoding='utf-8',newline='')as f:
csvwriter = csv.writer(f)
csvwriter.writerow(('Video_Name_CN','Video_Name','Video_Address','Video_Type','Video_language','Video_Date','Video_Number','Video_Time','Video_Daoyan','Video_Yanyuan_list'))
spider(117)
本次爬取的目标网站是阳光电影网https://www.ygdy8.net，用到技术为requests+xpath。主要获取的目标是2016年-2023年之间的电影数据。
获取的字段信息有电影译名、片名、产地、类别、语言、上映时间、豆瓣评分、片长、导演、主演等，具体说明如下：
| 字段名 | 含义 |
Video_Name_CN |
电影译名 |
Video_Name |
电影片名 |
Video_Address |
电影产地 |
Video_Type |
电影类别 |
Video_language |
电影语言 |
Video_Date |
上映时间 |
Video_Number |
电影评分 |
Video_Time |
片长 |
Video_Daoyan |
导演 |
Video_Yanyuan_list |
主演列表 |
技术工具：jupyter notebook
首先使用pandas读取刚用爬虫获取的电影数据
这里处理的异常值包括缺失值和重复值
首先查看原数据各字段的缺失情况
从结果中可以发现缺失数据还蛮多的，这里就为了方便统一删除处理，同时也对重复数据进行删除
可以发现经过处理后的数据还剩1711条。
由于爬取的原始数据中各个字段信息都很乱，出现很多“/”“，”之类的，这里统一进行处理，主要使用到pandas中的apply()函数，同时由于我们分析的数2016-2023年的电影数据，除此之外的进行删除处理
# 数据预处理
data['Video_Name_CN'] = data['Video_Name_CN'].apply(lambda x:x.split('/')[0]) # 处理Video_Name_CN
data['Video_Name'] = data['Video_Name'].apply(lambda x:x.split('/')[0]) # 处理Video_Name
data['Video_Address'] = data['Video_Address'].apply(lambda x:x.split('/')[0]) # 处理Video_Address
data['Video_Address'] = data['Video_Address'].apply(lambda x:x.split(',')[0].strip())
data['Video_language'] = data['Video_language'].apply(lambda x:x.split('/')[0])
data['Video_language'] = data['Video_language'].apply(lambda x:x.split(',')[0])
data['Video_Date'] = data['Video_Date'].apply(lambda x:x.split('(')[0].strip())
data['year'] = data['Video_Date'].apply(lambda x:x.split('-')[0])
data['Video_Number'] = data['Video_Number'].apply(lambda x:x.split('/')[0].strip())
data['Video_Number'] = pd.to_numeric(data['Video_Number'],errors='coerce')
data['Video_Time'] = data['Video_Time'].apply(lambda x:x.split('分钟')[0])
data['Video_Time'] = pd.to_numeric(data['Video_Time'],errors='coerce')
data['Video_Daoyan'] = data['Video_Daoyan'].apply(lambda x:x.split()[0])
data.drop(index=data[data['year']=='2013'].index,inplace=True)
data.drop(index=data[data['year']=='2014'].index,inplace=True)
data.drop(index=data[data['year']=='2015'].index,inplace=True)
data.dropna(inplace=True)
data.head()
1.导入可视化库
本次可视化主要用到matplotlib、seaborn、pyecharts等第三方库
import matplotlib.pylab as plt
import seaborn as sns
from pyecharts.charts import *
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ThemeType
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #解决中文显示
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #解决符号无法显示
2.分析各个国家发布的电影数量占比
# 分析各个国家发布的电影数量占比
df2 = data.groupby('Video_Address').size().sort_values(ascending=False).head(10)
a1 = Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme = ThemeType.LIGHT))
a1.add(series_name='电影数量',
data_pair=[list(z) for z in zip(df2.index.tolist(),df2.values.tolist())],
radius='70%',
)
a1.set_series_opts(tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='item'))
a1.render_notebook()
3.发布电影数量最高Top5导演
# 发布电影数量最高Top5导演
a2 = Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme = ThemeType.DARK))
a2.add_xaxis(data['Video_Daoyan'].value_counts().head().index.tolist())
a2.add_yaxis('电影数量',data['Video_Daoyan'].value_counts().head().values.tolist())
a2.set_series_opts(itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='#B87333'))
a2.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="top"))
a2.render_notebook()
4.分析电影平均评分最高的前十名国家
# 分析电影平均评分最高的前十名国家
data.groupby('Video_Address').mean()['Video_Number'].sort_values(ascending=False).head(10).plot(kind='barh')
plt.show()
5.分析哪种语言最受欢迎
# 分析哪种语言最受欢迎
from pyecharts.charts import WordCloud
import collections
result_list = []
for i in data['Video_language'].values:
word_list = str(i).split('/')
for j in word_list:
result_list.append(j)
result_list
word_counts = collections.Counter(result_list)
# 词频统计：获取前100最高频的词
word_counts_top = word_counts.most_common(100)
wc = WordCloud()
wc.add('',word_counts_top)
wc.render_notebook()
6.分析哪种类型电影最受欢迎
# 分析哪种类型电影最受欢迎
from pyecharts.charts import WordCloud
import collections
result_list = []
for i in data['Video_Type'].values:
word_list = str(i).split('/')
for j in word_list:
result_list.append(j)
result_list
word_counts = collections.Counter(result_list)
# 词频统计：获取前100最高频的词
word_counts_top = word_counts.most_common(100)
wc = WordCloud()
wc.add('',word_counts_top)
wc.render_notebook()
7.分析各种类型电影的比例
# 分析各种类型电影的比例
word_counts_top = word_counts.most_common(10)
a3 = Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme = ThemeType.MACARONS))
a3.add(series_name='类型',
data_pair=word_counts_top,
rosetype='radius',
radius='60%',
)
a3.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各种类型电影的比例",
pos_left='center',
pos_top=50))
a3.set_series_opts(tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='item',formatter='{a} <br/>{b}:{c} ({d}%)'))
a3.render_notebook()
8.分析电影片长的分布
# 分析电影片长的分布
sns.displot(data['Video_Time'],kde=True)
plt.show()
9.分析片长和评分的关系
# 分析片长和评分的关系
plt.scatter(data['Video_Time'],data['Video_Number'])
plt.title('片长和评分的关系',fontsize=15)
plt.xlabel('片长',fontsize=15)
plt.ylabel('评分',fontsize=15)
plt.show()
10.统计 2016 年到至今的产出的电影总数量
# 统计 2016 年到至今的产出的电影总数量
df1 = data.groupby('year').size()
line = Line()
line.add_xaxis(xaxis_data=df1.index.to_list())
line.add_yaxis('',y_axis=df1.values.tolist(),is_smooth = True)
line.set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(splitline_opts = opts.SplitLineOpts(is_show=True)))
line.render_notebook()
本次实验通过使用爬虫获取2016年-2023年的电影数据，并可视化分析的得出以下结论：
1.2016年-2019年电影数量逐渐增大，2019年达到最大值，从2020年开始迅速逐年下降。
2.发布电影数量最多的国家是中国和美国。
3.电影类型最多的剧情片。
4.电影片长呈正态分布，且片长和评分呈正相关关系。
最后，给大家分享一份Python学习资料，都是我自己学习时整理的，希望可以帮到你！Python是一门非常不错的编程语言，就业前景好、薪资待遇高。可以应用于爬虫、web前端开发、后端开发、数据分析、人工智能、自动化测试等领域。即使你不想出去上班，也可以利用Python在家做兼职赚钱（比如爬取客户需要的数据、量化交易、代写程序等）。 是不是非常不错呢？
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一、Python所有方向的学习路线
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二、Python学习软件
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三、Python入门学习视频
还有很多适合0基础入门的学习视频，有了这些视频，轻轻松松上手Python~
四、Python实战案例
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲代码，动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。100+实战案例源码等你来拿！
五、Python小游戏源码
如果觉得上面的实战案例有点枯燥，可以试试自己用Python编写小游戏，让你的学习过程中增添一点趣味！
六、副业兼职
而且学会Python以后，还可以在各大兼职平台接单赚钱，各种兼职渠道+兼职注意事项+如何和客户沟通，我都整理成文档了。
七、资料领取
由于篇幅有限，很多资料图片放不上来。需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码领取（免费免费免费）