Python爬虫+数据可视化实战：从网页抓取到图表洞察的全过程

1. 引言

大数据的第一步是获取高质量的数据，但“数据即价值”并不意味着抓到的就是有用的。真实的网络数据杂乱无章，充满缺失、重复、不规范的内容。因此，数据清洗与可视化分析是将爬虫结果转化为洞察的关键步骤。

在本文中，我们将基于 Python 实现一个完整流程：

• 从豆瓣电影抓取 Top250 的信息
• 进行数据清洗（去重、缺失值处理、数值归一化等）
• 多维可视化（类型、评分、年份分布、评分与评论数关联等）

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2. 项目概览与目标

项目目标

• 抓取豆瓣 Top250 电影信息：名称、评分、评论人数、类型、国家、上映年份等

• 清洗并结构化处理数据

• 绘制如下图表：

  • 类型分布饼图
  • 评分分布柱状图
  • 年份趋势折线图
  • 评论数与评分相关性气泡图
  • 交互式可视化（Plotly）

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3. 技术选型与环境配置

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