原標題：Python數據可視化：豆瓣電影TOP250

源 /法納斯特文 /小F

本文轉載自「法納斯特」

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豆瓣電影TOP250，對于眾多爬蟲愛好者，應該并不陌生。

很多人都會以此作為第一個練手的小項目。

當然這也多虧了豆瓣的包容，沒有加以太多的反爬措施，對新手比較友好。

本期通過Scrapy框架，對豆瓣電影TOP250信息進行爬取。

同時對獲取的數據進行可視化分析，給大家帶來一個不一樣的TOP250。

/ 01 / Scrapy

之前了解了pyspider框架的使用，但是就它而言，只能應用于一些簡單的爬取。

對于反爬程度高的網站，它就顯得力不從心。

那么就輪到Scrapy上場了，目前Python中使用最廣泛的爬蟲框架。

當然目前我學習的都是簡單爬蟲，上述內容都是道聽途說，并不是切身體會。

Scrapy的安裝相對復雜，依賴的庫較多。

不過通過度娘，最后我是成功安裝了的。放在C盤，如今我的C盤要爆炸。

首先任意文件夾下命令行運行scrapy startproject doubanTop250，創建一個名為doubanTop250的文件夾。

然后在文件夾下的py文件中改寫程序。

進入文件夾里，命令行運行scrapy genspider douban movie.douban.com/top250。

最后會生成一個douban.py文件，Scrapy用它來從網頁里抓取內容，并解析抓取結果。

最終修改程序如下。

importscrapy

fromscrapy importSpider

fromdoubanTop250.items importDoubantop250Item

classDoubanSpider(scrapy.Spider):

name = 'douban'

allowed_domains = ['douban.com']

start_urls = ['https://movie.douban.com/top250/']

defparse(self, response):

lis = response.css('.info')

forli inlis:

item = Doubantop250Item()

# 利用CSS選擇器獲取信息

name = li.css('.hd span::text').extract()

title = ''.join(name)

info = li.css('p::text').extract()[1].replace('n', '').strip()

score = li.css('.rating_num::text').extract_first()

people = li.css('.star span::text').extract()[1]

words = li.css('.inq::text').extract_first()

# 生成字典

item['title'] = title

item['info'] = info

item['score'] = score

item['people'] = people

item['words'] = words

yielditem

# 獲取下一頁鏈接,并進入下一頁

next = response.css('.next a::attr(href)').extract_first()

ifnext:

url = response.urljoin(next)

yieldscrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

pass

生成的items.py文件，是保存爬取數據的容器，代碼修改如下。

importscrapy

classDoubantop250Item(scrapy.Item):

# define the fields for your item here like:

# name = scrapy.Field()

title = scrapy.Field()

info = scrapy.Field()

score = scrapy.Field()

people = scrapy.Field()

words = scrapy.Field()

pass

在這個之后，還需要在settings.py文件添加用戶代理和請求延時。

最后在douban.py所在文件夾下打開命令行，輸入scrapy crawl douban。

命令行就會顯示獲取的結果啦！！！

這里豆瓣的信息有Unicode編碼，我也不知為何要在一個網頁里設置兩種編碼。

在當前文件夾命令行運行scrapy crawl douban -o douban.csv，即可輸出csv文件。

由于在處理的時候沒有去除空格，造成有兩種編碼存在，無法通過Excel查看。

這里就貼一個文本文檔，后續會在數據可視化里去除Unicode編碼。

/ 02 / 數據可視化

01 電影上映年份分布

這里可以看出豆瓣電影TOP250里，電影的上映年份，多分布于80年代以后。

其中有好幾年是在10部及以上的。

02 中外電影上映年份分布

明顯感受到了國產電影和國外電影的差距，90年代還行，還能過過招。

越往后，國產電影就基本就沒有上榜的。

每年電影出得倒是不少，真正質量好的又能有幾部呢？

今天剛好看到新周刊的推文「2018年10大爛片」。

影評人周黎明：如果一部影片既沒有表達，也沒有最基本的技術水準，那應該是最徹底的爛片。

講道理，國產爛片還真不少...

03 中外電影評分情況

通過上張圖，我們知道國外電影是占據了榜單的大多數。

不過這里評分情況，倒是倍感欣慰，說明國產電影中的精品也不錯，和國外電影并沒有太大的差距。

只是這些影片貌似有點老了...

04 電影數TOP10

美國遙遙領先，中國位居其中。

在我的那篇「2018年電影分析」中，中國目前可是個電影高產國，結果呢...

香港都比內地的多。這里不得不佩服90，00年代的香港影業，確實很強！

05 電影評分分布

大多分布于「8.5」到「9.2」之間。最低「8.3」，最高「9.6」。

06 評論人數TOP10

讓我們來看看人氣最高的有哪些影片，你又看過幾部呢？

記得上學的時候，時間多。我根據IMDbTOP250，看了榜上大部分的電影。

于是乎豆瓣電影這個TOP10，我也全看過了，都是一些有故事的電影。

07 排名評分人數三維度

總的來說，排名越靠前，評價人數越多，并且分數也越高。

08 年份評分人數三維度

這里就更加明顯看出榜單上電影分布情況，大部分都是80年代以后的。

在90年代有個小高峰，不僅評價高，人氣還高。

往后的數據就相對平穩，變化不是太大。

09 電影類型圖

和我之前「2018年電影分析」比較一下，發現榜單里「動作」片減少不少，其他差別不大。

這算不算是間接說明國人更喜歡視覺上的東西呢？

/ 03 / 總結

本次只是一個簡單的Scrapy操作，目的就是簡單了解一下它的使用。

以后或許會更深入去學習Scrapy框架，所以慢慢等小F填坑吧！

閱讀原文，代碼都放「GitHub」上頭了。

文末點個贊，比心！！！

··· END ···返回搜狐，查看更多

責任編輯：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python爬虫数据可视化豆瓣评分top250_Python数据可视化：豆瓣电影TOP250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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