python的网页爬取和数据可视化研究与应用(源码)【字数：7550】
摘 要随着互联网的发展壮大，网络数据呈爆炸式增长，传统的搜索引擎无法满足用户对数据获取的要求。作为搜索引擎抓取数据的重要组成部分，网络爬虫的作用非常重要。本文基于Python环境，运用了第三方库Matplotlib的数据可视化图形展示的功能，对影评数据进行综合处理。阐述了在大数据背景下，数据获取的重要性及用Python语言来编写爬虫程序的优点。实现了模拟登陆、动态网页抓取和克服豆瓣反爬虫机制等功能，抓取数据并存储在MySQL数据库中，最后对爬取的评论数据进行统计分析。网络爬虫可以快速抓取互联网的各类信息，对网页批量数据采集并对数据分析和清理。实验结果表明，该爬虫系统获取数据的实行性和效率较高，稳定性和准确性较好。
目 录
第一章 绪论 1
1.1研究背景 1
1.2研究目的与意义 1
1.3国内外研究现状 1
第二章 Python技术简介 3
2.1Python概述 3
2.2什么是网络爬虫 3
2.3爬虫的工作原理 3
2.4反爬虫与反反爬虫 3
2.4.1为什么会被反爬虫 4
2.4.1反爬虫的方式 4
2.4.2如何反反爬虫 4
2.5Cookie与Robots协议 5
2.5.1Cookie简介 5
2.5.2Robots协议 5
第三章 Python网络爬虫和数据可视化技术详解 6
3.1爬虫分类 6
3.2网页抓取策略 6
3.3网络爬虫组成 7
3.4爬虫运行流程 7
3.5Matplotlib数据可视化 8
3.5.1颜色、标记和线型 8
3.5.2刻度、标签和图例 8
3.5.3修改默认字体 9
第四章 影评获取和数据可视化总体设计 10
4.1需求分析 10
4.2BeautifulSoup网页解析器 10
4.3Python操作MySQL 12
4.4Pyplot库 13
第五章 影评获取与数据可视化的实现 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: #351916072#
14
5.1数据获取 14
5.2数据存储 14
5.4数据可视化 15
结束语 18
致 谢 19
参考文献 20
第一章 绪 论
1.1研究背景
在大数据时代下，各行各业都需要大量数据的支持，越来越多的企业意识到数据的重要性。
大数据时代已经降临，在商业、经济及其他领域，决策将基于数据和分析，而不是经验和直觉。社会学教授加里金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”
大数据描述并定义了在信息爆炸时代产生的海量数据，并且数据正在迅速扩展并变大。它类型繁多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置等等；并且价值的密度低，需要通过机器算法更快地对数据价值进行提纯；不仅要对信息进行采集，还要高效处理并反馈大量数据。
大数据时代的到来，万维网成为大量信息的载体，自动而高效的提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战，爬虫技术就是为了解决这些问题而生的。
1.2研究目的与意义
大数据时代带来了价值不断翻倍的各种数据。大数据并不仅仅在“大”，而更在于“有用”。价值含量和挖掘成本比数据本身更重要。对于很多行业来说，有效利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。
在数据量爆发式增长的互联网时代，网站与用户沟通的本质是数据的交换；搜索引擎从数据库中提取搜索结果，将其展现在用户面前；电商将产品的描述、价格展现在网站上，以供买家选择心仪的产品；社交媒体在用户生态圈的自我交互下产生大量文本、图片和视频数据。因此，借助编程语言进行数据分析，帮助企业做出更好的决策并增加其竞争力。
数据可视化借助图形化手段，清晰有效地传达沟通信息。数据库中每一个数据项表示为单个图元元素，大量的数据集构成数据图像，并且数据的每个属性的值以多维数据的形式表示，利用计算机生成的图像来获得深入认知。
大数据时代，要进行数据分析，一定要有数据源。通过爬虫，可以获取更多的数据源，并且这些数据可以按照既定的目的进行采集，去掉很多无关的数据。处理抽象数据，可视化数据，利用图表帮助用户看到数据结构。
1.3国内外研究现状
Guido van Rossum在1989年开发了一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承，即Python语言。Python是从ABC发展起来，主要受到了Modula3的影响，并且结合了Unix shell和C的习惯。
据TIOBE最新排名，Python已超越C#，与Java，C，C++成为全球前5大流行编程语言之一。从云端、客户端，到物联网终端，Python应用无处不在。从国内的百度、阿里、腾讯、网易、新浪，豆瓣；到国外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook，Python的企业需求逐步上升，各公司都在大规模使用Python完成各种任务。
越来越多的国外研究机构使用Python进行科学计算，一些知名大学使用Python教授程序设计课程。例如，卡耐基梅隆大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学编程导论都使用Python语言教授。
Python语言的开发环境及其众多扩展库适用于工程技术、实验数据处理、图表制作，开发科学计算应用程序等。
Python已经成为最流行的语言之一。
第二章 Python技术简介
2.1Python概述
Python语言是一种功能强大且面向对象的解释型计算机程序设计语言。可以有效且简单地实现面向对象编程。Python的语法简洁、清晰、易于阅读；其中最大的特点是使用空白符作为语句的缩进。
Python有丰富的标准库和强大的第三方库。它通常被称为胶水语言，并且可以很容易地与其他语言制成的模块相连接，并且易于扩展。
在使用之前，需要搭建环境。去Python官网下载与操作系统相对应的Python版本并安装。同时，选择合适的编辑工具完成爬虫的编写，本文使用的编译器是JetBrains Pycharm。
目前，Python的版本有2.X和3.X。两者不能兼容：在语法、编码、性能以及模块上存在差异。
目 录
第一章 绪论 1
1.1研究背景 1
1.2研究目的与意义 1
1.3国内外研究现状 1
第二章 Python技术简介 3
2.1Python概述 3
2.2什么是网络爬虫 3
2.3爬虫的工作原理 3
2.4反爬虫与反反爬虫 3
2.4.1为什么会被反爬虫 4
2.4.1反爬虫的方式 4
2.4.2如何反反爬虫 4
2.5Cookie与Robots协议 5
2.5.1Cookie简介 5
2.5.2Robots协议 5
第三章 Python网络爬虫和数据可视化技术详解 6
3.1爬虫分类 6
3.2网页抓取策略 6
3.3网络爬虫组成 7
3.4爬虫运行流程 7
3.5Matplotlib数据可视化 8
3.5.1颜色、标记和线型 8
3.5.2刻度、标签和图例 8
3.5.3修改默认字体 9
第四章 影评获取和数据可视化总体设计 10
4.1需求分析 10
4.2BeautifulSoup网页解析器 10
4.3Python操作MySQL 12
4.4Pyplot库 13
第五章 影评获取与数据可视化的实现 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: #351916072#
14
5.1数据获取 14
5.2数据存储 14
5.4数据可视化 15
结束语 18
致 谢 19
参考文献 20
第一章 绪 论
1.1研究背景
在大数据时代下，各行各业都需要大量数据的支持，越来越多的企业意识到数据的重要性。
大数据时代已经降临，在商业、经济及其他领域，决策将基于数据和分析，而不是经验和直觉。社会学教授加里金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”
大数据描述并定义了在信息爆炸时代产生的海量数据，并且数据正在迅速扩展并变大。它类型繁多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置等等；并且价值的密度低，需要通过机器算法更快地对数据价值进行提纯；不仅要对信息进行采集，还要高效处理并反馈大量数据。
大数据时代的到来，万维网成为大量信息的载体，自动而高效的提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战，爬虫技术就是为了解决这些问题而生的。
1.2研究目的与意义
大数据时代带来了价值不断翻倍的各种数据。大数据并不仅仅在“大”，而更在于“有用”。价值含量和挖掘成本比数据本身更重要。对于很多行业来说，有效利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。
在数据量爆发式增长的互联网时代，网站与用户沟通的本质是数据的交换；搜索引擎从数据库中提取搜索结果，将其展现在用户面前；电商将产品的描述、价格展现在网站上，以供买家选择心仪的产品；社交媒体在用户生态圈的自我交互下产生大量文本、图片和视频数据。因此，借助编程语言进行数据分析，帮助企业做出更好的决策并增加其竞争力。
数据可视化借助图形化手段，清晰有效地传达沟通信息。数据库中每一个数据项表示为单个图元元素，大量的数据集构成数据图像，并且数据的每个属性的值以多维数据的形式表示，利用计算机生成的图像来获得深入认知。
大数据时代，要进行数据分析，一定要有数据源。通过爬虫，可以获取更多的数据源，并且这些数据可以按照既定的目的进行采集，去掉很多无关的数据。处理抽象数据，可视化数据，利用图表帮助用户看到数据结构。
1.3国内外研究现状
Guido van Rossum在1989年开发了一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承，即Python语言。Python是从ABC发展起来，主要受到了Modula3的影响，并且结合了Unix shell和C的习惯。
据TIOBE最新排名，Python已超越C#，与Java，C，C++成为全球前5大流行编程语言之一。从云端、客户端，到物联网终端，Python应用无处不在。从国内的百度、阿里、腾讯、网易、新浪，豆瓣；到国外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook，Python的企业需求逐步上升，各公司都在大规模使用Python完成各种任务。
越来越多的国外研究机构使用Python进行科学计算，一些知名大学使用Python教授程序设计课程。例如，卡耐基梅隆大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学编程导论都使用Python语言教授。
Python语言的开发环境及其众多扩展库适用于工程技术、实验数据处理、图表制作，开发科学计算应用程序等。
Python已经成为最流行的语言之一。
第二章 Python技术简介
2.1Python概述
Python语言是一种功能强大且面向对象的解释型计算机程序设计语言。可以有效且简单地实现面向对象编程。Python的语法简洁、清晰、易于阅读；其中最大的特点是使用空白符作为语句的缩进。
Python有丰富的标准库和强大的第三方库。它通常被称为胶水语言，并且可以很容易地与其他语言制成的模块相连接，并且易于扩展。
在使用之前，需要搭建环境。去Python官网下载与操作系统相对应的Python版本并安装。同时，选择合适的编辑工具完成爬虫的编写，本文使用的编译器是JetBrains Pycharm。
目前，Python的版本有2.X和3.X。两者不能兼容：在语法、编码、性能以及模块上存在差异。
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