一、爬虫部分
在这个流程中，首先需要进行网页爬取，获取需要可视化的数据。
Python提供了多种爬虫库，其中最常用的是BeautifulSoup和requests库。
具体步骤如下：
1. 确定需要爬取的网站和页面
在进行爬虫之前，需要确定需要爬取的网站和页面。在这里以豆瓣电影TOP250为例，网页地址为：https://movie.douban.com/top250
2. 发送请求
import requests
url = 'https://movie.douban.com/top250'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'}
response = requests.get(url, headers=headers)
html = response.text这里使用requests库发送GET请求，获取网页的HTML代码。
3. 解析HTML代码
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')使用BeautifulSoup库解析获取到的HTML代码，生成可供操作的文档树。
4. 获取需要的数据
data = []
for item in soup.find_all('div', class_='item'):
title = item.find('span', class_='title').get_text(strip=True)
rating_num = item.find('span', class_='rating_num').get_text(strip=True)
data.append({'title': title, 'rating_num': rating_num})在这个例子中，我们获取了每个电影的标题和评分，并将其打包成字典放在列表中。
至此，爬虫部分结束。下面将进入数据可视化的部分。
二、数据可视化部分
数据可视化是将所获取的数据以图表的形式展示出来，让用户能够直观的了解其特征和趋势。在这个流程中，我们将使用matplotlib库进行数据可视化。
具体步骤如下：
1. 导入matplotlib库
import matplotlib.pyplot as plt这里使用plt作为matplotlib库的别名。
2. 准备数据
在这个例子中，我们已经在爬虫部分获取到了电影的标题和评分，下面将对评分进行可视化。
x = [i['title'] for i in data]
y = [float(i['rating_num']) for i in data]将获取到的结果分别存储在x和y中作为横坐标和纵坐标。
3. 绘制图表
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(x, y)
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()这里使用了ax.bar()方法绘制了一张柱状图，将x和y作为输入数据。plt.xticks()方法用于设置x轴标签旋转角度，使得标签不重叠。
至此，数据可视化部分结束。
三、完整代码示例
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import matplotlib.pyplot as plt
url = 'https://movie.douban.com/top250'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'}
response = requests.get(url, headers=headers)
html = response.text
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
data = []
for item in soup.find_all('div', class_='item'):
title = item.find('span', class_='title').get_text(strip=True)
rating_num = item.find('span', class_='rating_num').get_text(strip=True)
data.append({'title': title, 'rating_num': rating_num})
x = [i['title'] for i in data]
y = [float(i['rating_num']) for i in data]
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(x, y)
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()通过以上代码，我们可以完整的实现网页爬取并数据可视化的流程。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/287122.html
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