Python数据可视化：豆瓣电影TOP250

╰+攻爆jí腚メ 2022-02-02 09:15 841阅读 0赞

豆瓣电影TOP250，对于众多爬虫爱好者，应该并不陌生。

很多人都会以此作为第一个练手的小项目。

当然这也多亏了豆瓣的包容，没有加以太多的反爬措施，对新手比较友好。

本期通过Scrapy框架，对豆瓣电影TOP250信息进行爬取。

同时对获取的数据进行可视化分析，给大家带来一个不一样的TOP250。

**/ 01 / Scrapy**

之前了解了pyspider框架的使用，但是就它而言，只能应用于一些简单的爬取。

对于反爬程度高的网站，它就显得力不从心。

那么就轮到Scrapy上场了，目前Python中使用最广泛的爬虫框架。

当然目前我学习的都是简单爬虫，上述内容都是道听途说，并不是切身体会。

Scrapy的安装相对复杂，依赖的库较多。

不过通过度娘，最后我是成功安装了的。放在C盘，如今我的C盘要爆炸。

首先任意文件夹下命令行运行scrapy startproject doubanTop250，创建一个名为doubanTop250的文件夹。

然后在文件夹下的py文件中改写程序。

进入文件夹里，命令行运行scrapy genspider douban movie.douban.com/top250。

最后会生成一个douban.py文件，Scrapy用它来从网页里抓取内容，并解析抓取结果。

最终修改程序如下。

import scrapy  
from scrapy import Spider  
from doubanTop250.items import Doubantop250Item  
  
  
class DoubanSpider(scrapy.Spider):  
    name = 'douban'  
    allowed\_domains = \['douban.com'\]  
    start\_urls = \['https://movie.douban.com/top250/'\]  
  
    def parse(self, response):  
        lis = response.css('.info')  
        for li in lis:  
            item = Doubantop250Item()  
            \# 利用CSS选择器获取信息  
            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  
            yield item  
  
        \# 获取下一页链接,并进入下一页  
        next = response.css('.next a::attr(href)').extract\_first()  
        if next:  
            url = response.urljoin(next)  
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)  
        pass

生成的items.py文件，是保存爬取数据的容器，代码修改如下。

import scrapy  
  
  
class Doubantop250Item(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

在这个之后，还需要在settings.py文件添加用户代理和请求延时。

最后在douban.py所在文件夹下打开命令行，输入scrapy crawl douban。

命令行就会显示获取的结果啦！！！

![1545126190209819.jpg][]

这里豆瓣的信息有Unicode编码，我也不知为何要在一个网页里设置两种编码。

在当前文件夹命令行运行scrapy crawl douban -o douban.csv，即可输出csv文件。

由于在处理的时候没有去除空格，造成有两种编码存在，无法通过Excel查看。

这里就贴一个文本文档，后续会在数据可视化里去除Unicode编码。

![1545126191685921.jpg][]

**/ 02 / 数据可视化**

**01 电影上映年份分布**

![1545126191261540.png][]

这里可以看出豆瓣电影TOP250里，电影的上映年份，多分布于80年代以后。

其中有好几年是在10部及以上的。

**02 中外电影上映年份分布**

![1545126192986644.jpg][]

明显感受到了国产电影和国外电影的差距，90年代还行，还能过过招。

越往后，国产电影就基本就没有上榜的。

每年电影出得倒是不少，真正质量好的又能有几部呢？

今天刚好看到新周刊的推文「2018年10大烂片」。

影评人周黎明：如果一部影片既没有表达，也没有最基本的技术水准，那应该是最彻底的烂片。

讲道理，国产烂片还真不少...

**03 中外电影评分情况**

![1545126192450016.png][]

通过上张图，我们知道国外电影是占据了榜单的大多数。

不过这里评分情况，倒是倍感欣慰，说明国产电影中的精品也不错，和国外电影并没有太大的差距。

只是这些影片貌似有点老了...

**04 电影数TOP10**

![1545126192600962.png][]

美国遥遥领先，中国位居其中。

在我的那篇「2018年电影分析」中，中国目前可是个电影高产国，结果呢...

香港都比内地的多。这里不得不佩服90，00年代的香港影业，确实很强！

**05 电影评分分布**

![1545126192933374.png][]

大多分布于「8.5」到「9.2」之间。最低「8.3」，最高「9.6」。

**06 评论人数TOP10**

![1545126193783928.png][]

让我们来看看人气最高的有哪些影片，你又看过几部呢？

记得上学的时候，时间多。我根据IMDbTOP250，看了榜上大部分的电影。

于是乎豆瓣电影这个TOP10，我也全看过了，都是一些有故事的电影。

**07 排名评分人数三维度**

![1545126194539077.jpg][]

总的来说，排名越靠前，评价人数越多，并且分数也越高。

**08 年份评分人数三维度**

![1545126194631428.jpg][]

这里就更加明显看出榜单上电影分布情况，大部分都是80年代以后的。

在90年代有个小高峰，不仅评价高，人气还高。

往后的数据就相对平稳，变化不是太大。

**09 电影类型图**

![1545126195941565.png][]

和我之前「2018年电影分析」比较一下，发现榜单里「动作」片减少不少，其他差别不大。

这算不算是间接说明国人更喜欢视觉上的东西呢？

**/ 03 / 总结**

本次只是一个简单的Scrapy操作，目的就是简单了解一下它的使用。

以后或许会更深入去学习Scrapy框架，所以慢慢等小F填坑吧！

[1545126190209819.jpg]: https://www.itcodemonkey.com/data/upload/portal/20181218/1545126190209819.jpg
[1545126191685921.jpg]: https://www.itcodemonkey.com/data/upload/portal/20181218/1545126191685921.jpg
[1545126191261540.png]: https://www.itcodemonkey.com/data/upload/portal/20181218/1545126191261540.png
[1545126192986644.jpg]: https://www.itcodemonkey.com/data/upload/portal/20181218/1545126192986644.jpg
[1545126192450016.png]: https://www.itcodemonkey.com/data/upload/portal/20181218/1545126192450016.png
[1545126192600962.png]: https://www.itcodemonkey.com/data/upload/portal/20181218/1545126192600962.png
[1545126192933374.png]: https://www.itcodemonkey.com/data/upload/portal/20181218/1545126192933374.png
[1545126193783928.png]: https://www.itcodemonkey.com/data/upload/portal/20181218/1545126193783928.png
[1545126194539077.jpg]: https://www.itcodemonkey.com/data/upload/portal/20181218/1545126194539077.jpg
[1545126194631428.jpg]: https://www.itcodemonkey.com/data/upload/portal/20181218/1545126194631428.jpg
[1545126195941565.png]: https://www.itcodemonkey.com/data/upload/portal/20181218/1545126195941565.png