爬取腾讯视频网站数据

1 数据获取

腾讯视频的网站中隐含的是一个非结构化的数据。R语言的“XML”包中htmlParse和getNodeSet非常强大,通过htmlParse可以抓取页面数据并形成树状结构,getNodeSet可以对抓取的数据根据XPath语法来选取特定的节点集合。“revst”包的html_nodes与html_attr可以分别获得节点和属性。
下面是爬取腾讯视频网站中电影数据的一部分关键代码:

1.1加载一些包

library(rvest)
library(XML)
library(dplyr)

1.2 读取页面

腾讯视频中热门电影的显示情况为每页显示30条数据,据此设置要爬取的每个网页的URL依次访问,read_html函数读取网页信息。

num = seq(from=0,by=30,
在Python中,使用库如`requests`, `BeautifulSoup`(或更现代的`Selenium`配合`Pandas`处理HTML)和`matplotlib`或`seaborn`等数据可视化库,可以编写一个脚本来爬取腾讯视频数据并进行可视化。这里是一个简化版的步骤概述: 1. **安装必要的库**: - `requests`用于发送HTTP请求 - `beautifulsoup4`或`selenium`用于解析HTML内容 - `pandas`用于数据处理和存储 - `matplotlib`或`seaborn`用于数据可视化 2. **发送请求获取HTML**: 使用`requests.get('https://v.qq.com/')`这样的函数,获取腾讯视频首页的HTML源码。 3. **解析HTML**: - 如果使用`BeautifulSoup`,解析HTML,找到包含视频数据的部分(这依赖于腾讯视频的具体网页结构) - 如果使用`Selenium`,可能需要模拟浏览器交互,然后抓取页面数据 4. **提取数据**: 根据解析出的HTML结构,查找视频标题、链接、发布时间等信息,将其放入`Pandas` DataFrame中。 5. **数据清洗**: 清理缺失值、异常值,并对数据进行适当的格式转换。 6. **数据可视化**: - 使用`pandas.DataFrame.plot()`进行基础的数据可视化,例如折线图或柱状图显示观看次数、点赞数等。 - 或者使用`matplotlib`或`seaborn`进行复杂图表的绘制,如热度变化趋势图、用户分布图等。 7. **保存结果**: 将处理后的数据和可视化图保存至本地或数据库。 ```python # 示例代码片段(仅作演示,实际需求需根据腾讯视频API文档调整) import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt url = "https://v.qq.com/" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 假设我们找到了一个表格,包含了我们需要的数据 data = soup.find('table') # 根据实际结构替换 df = pd.DataFrame(data) # 数据清洗和可视化 df.plot(kind='bar', x='时间', y='播放量') plt.show() ```
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