Python数据可视化分析--豆瓣电影Top250

Python数据分析–豆瓣电影Top250

利用Python爬取豆瓣电影TOP250并进行数据分析，对于众多爬虫爱好者，应该并不陌生。很多人都会以此作为第一个练手的小项目。当然这也多亏了豆瓣的包容，没有加以太多的反爬措施，对新手比较友好。

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://blog.csdn.net/qq_45176548/article/details/112735850

数据爬取

翻页操作

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

反扒说明

推荐阅读:

1. 一篇文章带你掌握requests模块
2. Python网络爬虫基础–BeautifulSoup

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：对方服务器通过弹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
2. jupyter notebook使用
3. BeautifulSoup爬取豆瓣电影Top250

# -*- 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("\xa0\xa0\xa0","\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[@class="star"]/span[2]/text()')[0]
        scores = li.xpath('.//div[@class="star"]/span[4]/text()')[0][:-3]
        quotes = li.xpath('.//p[@class="quote"]/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：

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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

• 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

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。

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()

---

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")
)

往期回顾

1. 冰冰B站视频弹幕爬取原理解析
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

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