Python爬虫与可视化分析是当今数据科学领域中最热门的技术之一。Python作为一种高效且易于学习的编程语言，具有丰富的库和工具，使得Python爬虫和可视化分析技术应用广泛。

一、Python爬虫

Python爬虫是一种自动化抓取网页和提取数据的技术。Python爬虫可以帮助我们从互联网上获取大量的数据，分析和处理这些数据，为我们的决策提供支持。

Python爬虫中最重要的库之一是Requests库，它是一个HTTP库，可以用于发送请求和获取网页内容。另外，BeautifulSoup是一个HTML解析器，它可以从HTML网页中提取数据。

经典案例：豆瓣电影排名数据爬虫

豆瓣电影是一个著名的在线电影评分网站，它收集了各种类型、地区、年代的电影，提供了丰富的电影评分、评论和推荐。我们可以通过豆瓣电影排行榜获取最新的电影评分和排名数据。下面是Python爬虫的代码：

import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    
    url = 'https://movie.douban.com/chart'
    
    headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/45.0.2454.85 Safari/537.36 115Browser/6.0.3',
            'Referer': 'https://www.douban.com/'
    }
    
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    movie_list = soup.find_all('div', {'class': 'pl2'})
    for movie in movie_list:
        title = movie.find('a').text.strip()
        score = movie.find('span', {'class': 'rating_num'}).text.strip()
        print(title, score)

二、可视化分析

可视化分析是将数据可视化为图形或图表，以便更好地理解和分析数据。Python中最常用的可视化库是Matplotlib和Seaborn。Matplotlib提供了各种绘图功能，Seaborn则是基于Matplotlib的高级绘图库，提供了更多的样式和选项。

经典案例：餐厅小费数据分析

餐厅小费是一种常见的消费行为，我们可以通过餐厅小费数据进行可视化分析，以了解小费金额和相关因素之间的关系。下面是Python可视化分析的代码：

import seaborn as sns
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    tips = sns.load_dataset('tips')
    
    # 绘制小费金额的分布图
    sns.distplot(tips['tip'], kde=False)
    plt.title('Distribution of Tips')
    plt.xlabel('Tip Amount')
    plt.ylabel('Number of Occurrences')
    plt.show()
    
    # 绘制小费金额和总消费之间的关系图
    sns.regplot(x='total_bill', y='tip', data=tips)
    plt.title('Tip Amount vs Total Bill')
    plt.xlabel('Total Bill')
    plt.ylabel('Tip Amount')
    plt.show()

以上是Python爬虫和可视化分析的经典案例，我们可以通过Python技术获取数据并进行分析，从而得到更深入的洞察和更好的决策支持。