python爬取豆瓣电影并分析_爬取豆瓣电影top250提取电影分类进行数据分析
標簽（空格分隔）：python爬蟲
一、爬取網頁，獲取需要內容
我們今天要爬取的是豆瓣電影top250
頁面如下所示：
我們需要的是里面的電影分類，通過查看源代碼觀察可以分析出我們需要的東西。直接進入主題吧！
知道我們需要的內容在哪里了，接下來就使用我們python強大的request庫先獲取網頁內容下來吧！獲取內容后，再使用一個好用的lxml庫來分析網頁內容，然后獲取我們的內容就可以做下一步操作了。
先貼出使用request庫和lxml分析的代碼
def get_page(i):
url = 'https://movie.douban.com/top250?start={}&filter='.format(i)
html = requests.get(url).content.decode('utf-8') # 使用request庫獲取網頁內容
selector = etree.HTML(html) # 使用lxml庫提取內容
'''
通過觀察頁面就能發現內容在
下的一部分'''
content = selector.xpath('//div[@class="info"]/div[@class="bd"]/p/text()')
print(content)
for i in content[1::2]:
print(str(i).strip().replace('\n\r', ''))
# print(str(i).split('/'))
i = str(i).split('/')
i = i[len(i) - 1]
key = i.strip().replace('\n', '').split(' ') # 這里的strip和replace的使用目的是去除空格和空行之類
print(key)
通過獲取下來的內容我們發現一部電影的各項內容都是用'/'分隔著，我們只需要提取電影分類中的東西，所以我們需要使用
i = str(i).split('/')
來把內容分隔成幾項內容，因為電影分類排在最后，所以我們通過
i = i[len(i) - 1]
來獲取分隔后的最后一項也就是我們需要的電影分類，還有最后一步我們需要完成的，因為一部電影里面一般都有多個電影分類的標簽，所以我們還要繼續分隔獲取到的電影分類，并且觀察可以知道電影分類之間只是用一個空格隔開，所以我們使用下面一行代碼就可以分離出各個分類：
key = i.strip().replace('\n', '').split(' ')
二、接下來就是保存到mysql數據庫
把電影分類保存在mysql數據庫以便下面進行數據分析，這里我們使用到pymysql來連接mysql數據庫,首先我們需要在mysql數據庫建好表：
然后我們通過pymysql把數據保存到數據庫中，代碼如下：
首先要連接數據庫：
# 連接mysql數據庫
conn = pymysql.connect(host = 'localhost', user = 'root', passwd = '2014081029', db = 'mysql', charset = 'utf8')? # user為數據庫的名字，passwd為數據庫的密碼，一般把要把字符集定義為utf8，不然存入數據庫容易遇到編碼問題
cur = conn.cursor()? # 獲取操作游標
cur.execute('use douban')? # 使用douban這個數據庫
在保存到數據庫之前，我們還有一個需要做得，那就是把250部電影的分類匯總數量，所以我們定義了一個字典來統計電影分類的個數，這里的代碼是get_page函數的一部分,代碼如下：
for i in content[1::2]:
print(str(i).strip().replace('\n\r', ''))
# print(str(i).split('/'))
i = str(i).split('/')
i = i[len(i) - 1]
key = i.strip().replace('\n', '').split(' ')
print(key)
for i in key:
if i not in douban.keys():
douban[i] = 1
else:
douban[i] += 1
然后定義一個保存函數，執行插入操作，如果出現插入失敗，就執行回滾操作，還有記得在操作完成之后，使用conn.close()和cur.close()來關閉數據庫連接,代碼如下：
def save_mysql(douban):
print(douban) # douban在主函數中定義的字典
for key in douban:
print(key)
print(douban[key])
if key != '':
try:
sql = 'insert douban(類別, 數量) value(' + "\'" + key + "\'," + "\'" + str(douban[key]) + "\'" + ');'
cur.execute(sql)
conn.commit()
except:
print('插入失敗')
conn.rollback()
三、使用matplotlib進行數據可視化操作
首先，從數據庫中把電影分類和每個分類的數量分別存入一個列表中，然后使用matplotlib進行可視化操作，具體如下：
def pylot_show():
sql = 'select * from douban;'
cur.execute(sql)
rows = cur.fetchall() # 把表中所有字段讀取出來
count = [] # 每個分類的數量
category = [] # 分類
for row in rows:
count.append(int(row[2]))
category.append(row[1])
y_pos = np.arange(len(category)) # 定義y軸坐標數
plt.barh(y_pos, count, align='center', alpha=0.4) # alpha圖表的填充不透明度(0~1)之間
plt.yticks(y_pos, category) # 在y軸上做分類名的標記
for count, y_pos in zip(count, y_pos):
# 分類個數在圖中顯示的位置，就是那些數字在柱狀圖尾部顯示的數字
plt.text(count, y_pos, count, horizontalalignment='center', verticalalignment='center', weight='bold')
plt.ylim(+28.0, -1.0) # 可視化范圍，相當于規定y軸范圍
plt.title(u'豆瓣電影250') # 圖表的標題
plt.ylabel(u'電影分類') # 圖表y軸的標記
plt.subplots_adjust(bottom = 0.15)
plt.xlabel(u'分類出現次數') # 圖表x軸的標記
plt.savefig('douban.png') # 保存圖片
下面說明一下matplotlib的一些簡單使用，首先我們要導入matplotlib和numpy的包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
這次可視化是柱狀圖，這里給出brah()函數的定義：
barh()
主要功能：做一個橫向條形圖，橫向條的矩形大小為: left, left + width, bottom, bottom + height
參數：barh ( bottom , width , height =0.8, left =0, **kwargs )
返回類型：一個 class 類別，matplotlib.patches.Rectangle**實例
參數說明：
bottom: Bars 的垂直位置的底部邊緣
width: Bars 的長度
可選參數：
height: bars 的高度
left: bars 左邊緣 x 軸坐標值
color: bars 顏色
edgecolor: bars 邊緣顏色
linewidth: bar 邊緣寬度;None 表示默認寬度;0 表示不 i 繪制邊緣
xerr: 若不為 None,將在 bar 圖上生成 errobars
yerr: 若不為 None,將在 bar 圖上生成 errobars
ecolor: 指定 errorbar 顏色
capsize: 指定 errorbar 的頂部(cap)長度
align: ‘edge’ (默認) | ‘center’:‘edge’以底部為準對齊;‘center’以 y 軸作為中心
log: [False|True] False (默認),若為 True,使用 log 坐標
然后就可以顯示出圖片來了
源碼在這里：
# -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/env python
from lxml import etree
import requests
import pymysql
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import *
import numpy as np
# 連接mysql數據庫
conn = pymysql.connect(host = 'localhost', user = 'root', passwd = '2014081029', db = 'mysql', charset = 'utf8')
cur = conn.cursor()
cur.execute('use douban')
def get_page(i):
url = 'https://movie.douban.com/top250?start={}&filter='.format(i)
html = requests.get(url).content.decode('utf-8')
selector = etree.HTML(html)
content = selector.xpath('//div[@class="info"]/div[@class="bd"]/p/text()')
print(content)
for i in content[1::2]:
print(str(i).strip().replace('\n\r', ''))
# print(str(i).split('/'))
i = str(i).split('/')
i = i[len(i) - 1]
# print('zhe' +ｉ)
# print(i.strip())
# print(i.strip().split(' '))
key = i.strip().replace('\n', '').split(' ')
print(key)
for i in key:
if i not in douban.keys():
douban[i] = 1
else:
douban[i] += 1
def save_mysql():
print(douban)
for key in douban:
print(key)
print(douban[key])
if key != '':
try:
sql = 'insert douban(類別, 數量) value(' + "\'" + key + "\'," + "\'" + str(douban[key]) + "\'" + ');'
cur.execute(sql)
conn.commit()
except:
print('插入失敗')
conn.rollback()
def pylot_show():
sql = 'select * from douban;'
cur.execute(sql)
rows = cur.fetchall()
count = []
category = []
for row in rows:
count.append(int(row[2]))
category.append(row[1])
print(count)
y_pos = np.arange(len(category))
print(y_pos)
print(category)
colors = np.random.rand(len(count))
# plt.barh()
plt.barh(y_pos, count, align='center', alpha=0.4)
plt.yticks(y_pos, category)
for count, y_pos in zip(count, y_pos):
plt.text(count, y_pos, count, horizontalalignment='center', verticalalignment='center', weight='bold')
plt.ylim(+28.0, -1.0)
plt.title(u'豆瓣電影250')
plt.ylabel(u'電影分類')
plt.subplots_adjust(bottom = 0.15)
plt.xlabel(u'分類出現次數')
plt.savefig('douban.png')
if __name__ == '__main__':
douban = {}
for i in range(0, 250, 25):
get_page(i)
# save_mysql()
pylot_show()
cur.close()
conn.close()
總結
以上是生活随笔為你收集整理的python爬取豆瓣电影并分析_爬取豆瓣电影top250提取电影分类进行数据分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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