电影Top25数据分析

电影Top25数据分析

先去打开目标网页进行抓包分析：

目标网址：

https://movie.douban.com/top250?0&filter=

浏览器抓包分析

导入库：

import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from matplotlib import pyplot as plt

完整代码如下：

import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from matplotlib import pyplot as plt

'''
    目的是爬取'电影排名','电影名','上映时间','导演','主演','电影类型','电影评分','评价人数','电影链接'
'''

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
                  'Chrome/92.0.4515.107 Safari/537.36 Edg/92.0.902.55'}  # 用header伪装成浏览器访问而不是Python访问，这样能让网站接入

url1 = []  # 所有电影的URL
url = 'https://movie.douban.com/top250?0&filter='  # 每一个电影相当于有一个网站，把每个网址存在url1这个列表里面
print('正在处理url：', url)
response = requests.get(url=url, headers=headers)  # 接入网址
soup = BeautifulSoup(response.text,
                     'html.parser')  # BeautifulSoup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式
url_mv_list = soup.select('#content > div > div.article > ol > li > div > div.info > div.hd > a')  # 筛选元素的a标签，css语法
for index_url in range(len(url_mv_list)):
    url_mv = url_mv_list[index_url]['href']
    url1.append(url_mv)


def loading_mv(url, number):  # 函数，爬取所有的电影信息
    list_mv = [number + 1]  # 存储电影信息

    # 解析网页
    response_mv = requests.get(url=url, headers=headers)
    soup_mv = BeautifulSoup(response_mv.text, 'html.parser')

    # 爬取电影名
    mv_name = soup_mv.find_all('span', attrs={'property': 'v:itemreviewed'})  # 电影名
    mv_name = mv_name[0].get_text()  # 解析出名字，get_text
    list_mv.append(mv_name)  # 电影信息列表加入名字
    # print(mv_name)

    # 爬取电影的上映时间
    mv_year = soup_mv.select('span.year')  # 电影上映时间
    mv_year = mv_year[0].get_text()[1:5]  # 解析出上映时间
    list_mv.append(mv_year)  # 添加电影的年份
    # print(mv_year)

    # 爬取导演信息
    list_mv_director = []  # 导演
    mv_director = soup_mv.find_all('a', attrs={'rel': "v:directedBy"})
    for director in mv_director:
        list_mv_director.append(director.get_text())
    string_director = '/'.join(list_mv_director)  # 重新定义格式
    list_mv.append(string_director)
    # print(list_mv_director)

    # 爬取主演信息
    list_mv_star = []  # 主演
    mv_star = soup_mv.find_all('span', attrs={'class': 'actor'})
    mv_star = mv_star[0].get_text().strip().split('/')
    mv_first_star = mv_star[0].split(':')
    list_mv_star.append(mv_first_star[-1].strip())
    del mv_star[0]  # 去除'主演'字段
    for star in mv_star:
        list_mv_star.append(star.strip())
    string = '/'.join(list_mv_star)  # 重新定义格式
    list_mv.append(string)

    # 爬取电影类型
    list_mv_type = []  # 电影类型
    mv_type = soup_mv.find_all('span', attrs={'property': 'v:genre'})
    for type in mv_type:
        list_mv_type.append(type.get_text())
    string_type = '/'.join(list_mv_type)
    list_mv.append(string_type)
    # print(list_mv_type)

    # 爬取电影评分
    mv_score = soup_mv.select('strong.ll.rating_num')  # 评分
    mv_score = mv_score[0].get_text()
    list_mv.append(mv_score)

    # 爬取评价人数
    mv_evaluation_num = soup_mv.select('a.rating_people')  # 评价人数
    mv_evaluation_num = mv_evaluation_num[0].get_text().strip()
    list_mv.append(mv_evaluation_num)

    # 爬取剧情简介
    mv_plot = soup_mv.find_all('span', attrs={"class": "all hidden"})  # 剧情简介
    if mv_plot == []:
        list_mv.append(None)
    else:
        string_plot = mv_plot[0].get_text().strip().split()
        new_string_plot = ' '.join(string_plot)
        list_mv.append(new_string_plot)

    # 加入电影网址
    list_mv.append(url)

    return list_mv


list_all = []

dict_mv_info = {}
for number in range(len(url1)):
    mv_info = loading_mv(url1[number], number)
    list_all.append(mv_info)

df = pd.DataFrame(list_all, columns=['电影排名', '电影名', '上映时间', '导演', '主演', '电影类型', '电影评分', '评价人数', '电影简介', '电影链接'])

# 电影类型柱状图统计
df.to_excel(r'豆瓣电影Top25.xlsx')
y = df['电影类型']

dict_type = {}
for type in y:
    line = type.split('/')
    for t in line:
        dict_type[t] = dict_type.get(t, 0) + 1

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.xticks(rotation=30)
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.bar(dict_type.keys(), dict_type.values(), color='g')
plt.xlabel('类型', fontdict={'family': 'SimSun', 'color': 'black', 'size': 10}, labelpad=20)
plt.ylabel('个数', fontdict={'family': 'SimSun', 'color': 'black', 'size': 10}, labelpad=20)
plt.title(label='排行前25电影类型直方图', fontdict={'family': 'KaiTi', 'color': 'red', 'size': 10}, loc='center')

# 电影主演折线图统计
z = df['导演']

dict_actor = {}
for dir in z:
    line = dir.split('/')
    for t in line:
        dict_actor[t] = dict_actor.get(t, 0) + 1

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(dict_actor.keys(), dict_actor.values(), color='g')
plt.title(label='排行前25电影主演折线图', fontdict={'family': 'KaiTi', 'color': 'red', 'size': 10}, loc='center')

plt.xticks(rotation=290)
plt.xlabel('导演', fontdict={'family': 'SimSun', 'color': 'black', 'size': 10}, labelpad=20)
plt.ylabel('个数', fontdict={'family': 'SimSun', 'color': 'black', 'size': 10}, labelpad=20)
plt.tight_layout()
plt.show()

运行效果

第一次运行可以出结果，如果后面运行不行就是ip被封了，换ip，用ip代理池也行，

或者把里面数据分析出图的代码单独拿出来运行也行，因为ip第一次请求会请求爬取到数据，后面次数多了就不行了。