Python爬取与可视化-豆瓣电影数据

本文主要是介绍Python爬取与可视化-豆瓣电影数据，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

引言

在数据科学的学习过程中，数据获取与数据可视化是两项重要的技能。本文将展示如何通过Python爬取豆瓣电影Top250的电影数据，并将这些数据存储到数据库中，随后进行数据分析和可视化展示。这个项目涵盖了从数据抓取、存储到数据可视化的整个过程，帮助大家理解数据科学项目的全流程。

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：

设置数据库连接配置
定义豆瓣电影URL模板
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
创建函数 save_to_db(movies) 用于将电影数据保存到数据库
遍历所有页面，获取电影数据并保存到数据库
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。

做出以下图表用来分析：

电影评分分布图：显示了电影评分的分布情况，评分主要集中在8.0到9.0之间。
评分与评论数量关系图：展示了评分与评论数量之间的关系，评论数量较多的电影评分也较高。
电影评分箱线图：展示了电影评分的箱线图，可以看出大部分电影的评分都很高，几乎没有低评分的电影。
热门电影前十排名：展示了评分最高的前十部电影。
评论数量分布图：显示了评论数量的分布情况，大部分电影的评论数量集中在几千到几万之间。
评分与评论数量双轴图：展示了每部电影的评分和评论数量的关系，方便对比。

结果展示