豆瓣网信息爬取与数据分析(源码)【字数：6996】
摘 要在Internet快速发展的时代，Web分析工具已经成为我们这个时代不可或缺的一部分。对国内电影的数据进行可视化分析,从而使人们更直观地了解到电影的排名，电影的类别以及电影的产地与年份的分布情况,从而提高演员和导演对影视作品的关注, 研究网络爬虫的原理并实现爬虫的相关功能。通过基于Python的网络爬虫程序来爬虫豆瓣网站的相关数据，利用Matplotlib函数和Django框架对数据进行了可视化分析，并设计实现对豆瓣电影网上海量影视数据的采集，清洗，存储, 最后进行可视化显示。从多重角度对电影进行分析 ,同时也发现近五年电影的质量变化情况，中国电影的占比，最佳年份产量，最受欢迎的电影等;充分展现了Python在电影数据处理中的具体应用。在可视化方面的优异性,并且Python在简洁程度、编程等方面都要胜于其他绘图工具,具有较好地发展前景。
目 录
一、引言 1
（一）爬虫的背景和意义 1
二、开发工具 1
（一）开发工具介绍 1
三、数据爬虫的设计与实现 2
（一）网络爬虫概述 2
（二）数据的采集 2
四、数据的预处理 3
（一）数据的整理 4
（二）数据的存储 4
（三）数据的导入 8
五、数据分析模块 9
（一）分析同一年份上映的电影数量 9
（二）分析电影制片国家 9
（三）通过Matploblib函数进行数据分析 10
六、数据可视化模块 15
（一）基本概念 15
（二）设计原理 15
（三）可视化模块编程的实现 15
（四）豆瓣电影之排名分析 16
（五）豆瓣电影之类别分析 16
（六）豆瓣电影之产地与年份分析 17
（七）数据可视化的意义 18
七、总结 20
致 谢 21
参考文献 22
一、引言
（一）爬虫的背景和意义
随着互联网的发展，计算机技术的进步使人们的生活方式逐渐发生改变，在“ + Nternet +”的背景下，数据分析与 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: &351916072&
可视化将成为学术界研究的热点。获得数据或不相关信息技术的大量信息，然后对其进行转换为有价值的信息和技术。 在查看数据之前，我们需要了解信息。 使用Python编写Web设计项目可以使从Web导入各种文档变得更加容易。 为了正确解决此问题，大多数软件开发人员都使用Internet来获取详细的豆瓣信息。本文选取豆瓣电影的排名，电影名称，年份，导演，评论人数等进行爬虫及分析，在爬取之前，使用Google的Chrome浏览器对网页进一步的数据分析。
二、开发工具
（一）开发工具介绍
Python的功能强大，并且容易理解，语法也相对来说比较简单，它适用于Windows、Linux以及其他的操作系统，Python是一种有关具有许多功能并快速变化的设备的语言。这使Python脚本适合于编写多个应用程序平台，尤其是脚本。
运行环境：Windows Server 2012 操作系统下的Python3.8环境,PyCharm 2020.1.2 x64,安装引入requests，beautifulsoup4库，Django框架等，以及Chrome浏览器。
用Django Python编写的是开源Web应用程序框架。 它与MVC模式相同：模型M，模板T和外观V。
功能如下表21
表21 功能图
层次
功能
模型（Model）,数据存取层
处理数据相关的所有事物，即如何存取，验证，以及包含哪些行为和数据之间的关系。
模板（Template）,业务逻辑层
处理和表现相关决定，在页面和其他文档中进行显示。
视图（View）表现层
存取模型和调取模板的相关逻辑。
三、数据爬虫的设计与实现
（一）网络爬虫概述
Web爬虫，又称作Web蜘蛛，是一个功能强大的程序，可以从网站检索信息。因此，这也是研究的重要组成部分。 最常用的搜索方法是首先测试一个或多个页面的网址，并在页面顶部获取URL。该系统已经存在，使访客变得更加困难。所以在进行爬虫的过程中对有些网站进行了调查。对有的网址链接应经过过滤，保存对话并将其写在地址栏上。 搜索之后，选择下一步以输入该行并重复该过程，直到该过程本身为止。 此外，我们分析爬虫所访问的所有网站，以进行跟踪和重复请求。 自动记录以进行过滤和检测。关于此过程的分析结果可能会为进一步的程序提供建议和指导。
（二）数据的采集
在整个数据采集的过程分为以下几步：首先检查URL以查看网页并显示默认的网页结构。其次指定数据文件创建文件并收集数据。重复上述两个步骤，直到数据收集结束。 搜索Web内容有两种方法：一种是Python库，另一种是使用常用词搜索内容。（三）分析及解析网页
首先，在解析网页之前，获取requests的get()方法；第二，获得页面：利用requests函数获取其中rootURL为入口链接，见图331。第三，解析页面：使用BeautifulSoup解析页面，通过确定每一个数据对应的元素及Class类名，使用find、findall、select等方法进行标签的定位，进行数据提取。第四，存储内容：形成film.html文件和电影链接，电影描述等。
在豆瓣电影上显示的网站与其他网站不同。 在现有页面的网站上找不到我们观看视频所需的特定信息，因此我们需要检查其影响。也就是他的路径。使用Chrome浏览器右击选择“检查”，在Network>XHR发现可以抓取链接到每一部电影的网页地址的变化规律，每一页网址的变化规律。如：
第一页：https://movie.douban.com/top250
第二页：https://movie.douban.com/top250?start=25&filter=
第三页：https://movie.douban.com/top250?start=50&filter=
每页最多可包含25部电影。这意味着总共250部电影中的10页。检查第一页的URL；这行很容易找到； 这意味着启动后（参数1）等于*25。假设已移除过滤器。其中，tag为查询电影的类型，sort为排序方式。
目 录
一、引言 1
（一）爬虫的背景和意义 1
二、开发工具 1
（一）开发工具介绍 1
三、数据爬虫的设计与实现 2
（一）网络爬虫概述 2
（二）数据的采集 2
四、数据的预处理 3
（一）数据的整理 4
（二）数据的存储 4
（三）数据的导入 8
五、数据分析模块 9
（一）分析同一年份上映的电影数量 9
（二）分析电影制片国家 9
（三）通过Matploblib函数进行数据分析 10
六、数据可视化模块 15
（一）基本概念 15
（二）设计原理 15
（三）可视化模块编程的实现 15
（四）豆瓣电影之排名分析 16
（五）豆瓣电影之类别分析 16
（六）豆瓣电影之产地与年份分析 17
（七）数据可视化的意义 18
七、总结 20
致 谢 21
参考文献 22
一、引言
（一）爬虫的背景和意义
随着互联网的发展，计算机技术的进步使人们的生活方式逐渐发生改变，在“ + Nternet +”的背景下，数据分析与 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: &351916072&
可视化将成为学术界研究的热点。获得数据或不相关信息技术的大量信息，然后对其进行转换为有价值的信息和技术。 在查看数据之前，我们需要了解信息。 使用Python编写Web设计项目可以使从Web导入各种文档变得更加容易。 为了正确解决此问题，大多数软件开发人员都使用Internet来获取详细的豆瓣信息。本文选取豆瓣电影的排名，电影名称，年份，导演，评论人数等进行爬虫及分析，在爬取之前，使用Google的Chrome浏览器对网页进一步的数据分析。
二、开发工具
（一）开发工具介绍
Python的功能强大，并且容易理解，语法也相对来说比较简单，它适用于Windows、Linux以及其他的操作系统，Python是一种有关具有许多功能并快速变化的设备的语言。这使Python脚本适合于编写多个应用程序平台，尤其是脚本。
运行环境：Windows Server 2012 操作系统下的Python3.8环境,PyCharm 2020.1.2 x64,安装引入requests，beautifulsoup4库，Django框架等，以及Chrome浏览器。
用Django Python编写的是开源Web应用程序框架。 它与MVC模式相同：模型M，模板T和外观V。
功能如下表21
表21 功能图
层次
功能
模型（Model）,数据存取层
处理数据相关的所有事物，即如何存取，验证，以及包含哪些行为和数据之间的关系。
模板（Template）,业务逻辑层
处理和表现相关决定，在页面和其他文档中进行显示。
视图（View）表现层
存取模型和调取模板的相关逻辑。
三、数据爬虫的设计与实现
（一）网络爬虫概述
Web爬虫，又称作Web蜘蛛，是一个功能强大的程序，可以从网站检索信息。因此，这也是研究的重要组成部分。 最常用的搜索方法是首先测试一个或多个页面的网址，并在页面顶部获取URL。该系统已经存在，使访客变得更加困难。所以在进行爬虫的过程中对有些网站进行了调查。对有的网址链接应经过过滤，保存对话并将其写在地址栏上。 搜索之后，选择下一步以输入该行并重复该过程，直到该过程本身为止。 此外，我们分析爬虫所访问的所有网站，以进行跟踪和重复请求。 自动记录以进行过滤和检测。关于此过程的分析结果可能会为进一步的程序提供建议和指导。
（二）数据的采集
在整个数据采集的过程分为以下几步：首先检查URL以查看网页并显示默认的网页结构。其次指定数据文件创建文件并收集数据。重复上述两个步骤，直到数据收集结束。 搜索Web内容有两种方法：一种是Python库，另一种是使用常用词搜索内容。（三）分析及解析网页
首先，在解析网页之前，获取requests的get()方法；第二，获得页面：利用requests函数获取其中rootURL为入口链接，见图331。第三，解析页面：使用BeautifulSoup解析页面，通过确定每一个数据对应的元素及Class类名，使用find、findall、select等方法进行标签的定位，进行数据提取。第四，存储内容：形成film.html文件和电影链接，电影描述等。
在豆瓣电影上显示的网站与其他网站不同。 在现有页面的网站上找不到我们观看视频所需的特定信息，因此我们需要检查其影响。也就是他的路径。使用Chrome浏览器右击选择“检查”，在Network>XHR发现可以抓取链接到每一部电影的网页地址的变化规律，每一页网址的变化规律。如：
第一页：https://movie.douban.com/top250
第二页：https://movie.douban.com/top250?start=25&filter=
第三页：https://movie.douban.com/top250?start=50&filter=
每页最多可包含25部电影。这意味着总共250部电影中的10页。检查第一页的URL；这行很容易找到； 这意味着启动后（参数1）等于*25。假设已移除过滤器。其中，tag为查询电影的类型，sort为排序方式。
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