python爬虫爬取豆瓣影评并可视化

博客涉及Python和可视化相关内容,但具体信息缺失。推测可能围绕Python在可视化方面的应用、技术等展开。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

# 导入相关库
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import re
import jieba
import pandas as pd
import numpy
from wordcloud import WordCloud


len5=len4=len3=len2=len1=0
type = ['','&percent_type=h','&percent_type=m','&percent_type=l']
for i in range(0,101,20):
    for j in range(4):
        url = 'https://movie.douban.com/subject/26266893/comments?start={start}&limit=20&sort=new_score&status=P{t}'.format(start=i,t=type[j])
        headers = {  # 模拟浏览器请求,可以用 cookie模拟登陆状态
            'User-Agent': 'User-Agent:Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.84 Safari/537.36',
        }


        data = requests.get(url, headers=headers)  # 使用requests向服务器发起get请求,通过header模拟浏览器行为
        soup = BeautifulSoup(data.text, 'lxml')  # 将服务器返回的对象使用BeautifulSoup解析,wb_data为response对象,需要文本化
# 确定要抓取的元素位置
        if j == 0:
            len5 += len(soup.find_all('span',class_='allstar50 rating'))
            len4 += len(soup.find_all('span',class_='allstar40 rating'))
            len3 += len(soup.find_all('span',class_='allstar30 rating'))
            len2 += len(soup.find_all('span',class_='allstar20 rating'))
            len1 += len(soup.find_all('span',class_='allstar10 rating'))

        for tt in soup.find_all('span',class_="short"):
            if tt.string!=None:
                # print(tt.string)
                save_path = 'F:\\PycharmDemo\Project\DouBan'
                save_name = '\\影评{}'.format(type[j]) + '.txt'
                full_path = save_path + save_name
                # fp = open(full_path, 'a+')
                fp = open(full_path, 'a+', encoding='utf-8')

                fp.write(tt.string + '\n')
            else:break

plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=80)
# 再创建一个规格为 1 x 1 的子图
plt.subplot(1, 1, 1)
# 绘制柱状图, 每根柱子的颜色为紫罗兰色
p2 = plt.bar(np.arange(5),[len1, len2, len3, len4, len5],width=0.35,color="#87CEFA")
# 设置横轴标签
plt.xlabel('star')
# 设置纵轴标签
plt.ylabel('value')
# 添加标题
plt.title('rating')
# 添加纵横轴的刻度
plt.xticks(np.arange(5), ('1', '2', '3', '4', '5'))
plt.yticks(np.arange(0, 40, 1))
plt.savefig('F://PycharmDemo/Project/DouBan/picture1.jpg',dpi=500)
plt.show()

name_list = ['good', 'bad', 'normal']
num_list = [len5+len4,len3,len1+len2]
# 保证圆形
plt.pie(x=num_list, labels=name_list, autopct='%3.1f %%')
plt.savefig('F://PycharmDemo/Project/DouBan/picture2.jpg',dpi=500)
plt.show()







Python爬虫爬取豆瓣进行可视化通常涉及以下几个步骤: 1. **安装库**:首先需要安装必要的库,如`requests`用于发送HTTP请求获取网页内容,`BeautifulSoup`或`lxml`处理HTML解析,以及数据可视化库如`matplotlib`、`seaborn`或`plotly`。 ```python pip install requests beautifulsoup4 matplotlib ``` 2. **发送GET请求**:通过`requests.get()`函数访问豆瓣书页面,例如,豆瓣书详情页URL加上书籍ID。 3. **解析HTML**:使用BeautifulSoup解析网页内容,找到包含所需信息的部分,比如书名、作者、评分等。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://book.douban.com/subject/<book_id>" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') ``` 4. **提取数据**:使用BeautifulSoup提供的方法查找元素,提取出你需要的数据。 5. **存储数据**:将数据保存到文件或数据库,以便后续分析。 6. **数据清洗与预处理**:有时需要处理缺失值、异常值,对文本数据进行标准化等。 7. **可视化**:利用Matplotlib或Seaborn绘制表,展示书的相关数据,比如书评数、评分分布、用户评论热词云等。 ```python import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 将数据转换为DataFrame data_df = pd.DataFrame(..., columns=['标题', '作者', '评分']) # 绘制评分分布 sns.histplot(data=data_df['评分']) plt.show() # 绘制关键词云 from wordcloud import WordCloud wordcloud = WordCloud().generate_from_frequencies(...) plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis("off") plt.show() ```
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