🐞爬虫-可视化-豆瓣电影数据

环境配置与准备工作

在开始之前，我们需要确保安装了一些必要的库：

• urllib：用于发送HTTP请求和获取网页数据
• BeautifulSoup：用于解析HTML数据
• pymysql：用于连接和操作MySQL数据库
• time 和 random：用于添加延迟，防止被目标网站屏蔽
• pandas：用于数据操作和分析
• matplotlib 和 seaborn：用于数据可视化

数据爬取

我们将通过Python脚本爬取豆瓣电影Top250的数据。豆瓣Top250电影的页面按25部电影分页展示，我们将遍历这些页面获取电影信息。以下是爬取电影数据的伪代码描述：

1. 设置数据库连接配置
2. 定义豆瓣电影URL模板
3. 创建函数 get_movie_data(start) 用于爬取指定页面的数据 a. 构造请求URL并发送请求 b. 解析返回的HTML数据 c. 提取电影的标题、评分、URL、描述和评论数量等信息
4. 创建函数 save_to_db(movies) 用于将电影数据保存到数据库
5. 遍历所有页面，获取电影数据并保存到数据库
6. 关闭数据库连接

数据分析与可视化

完成数据爬取后，我们将数据从数据库中读取出来，并进行分析和可视化展示。

结果展示

通过这个项目，我们从豆瓣电影网站爬取了Top250的电影数据，并对这些数据进行了可视化展示。我们可以看到，豆瓣电影Top250的评分普遍较高，评分与评论数量之间存在一定的正相关关系。这种数据分析和可视化方法不仅可以应用于电影数据，还可以扩展到其他领域的数据分析中。希望这篇文章对大家有所帮助！

源码

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