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  • 2021-12-15 11:22:02

    视频源自B站,讲解得非常好,感谢星越编程,B站视频网址如下:
    https://www.bilibili.com/video/BV1zg411A731?p=4
    Pycharm源选清华的,比较快

    #author:lanqiao
    #公众号:easycoder
    #software:Pycharm
    """
    文件说明:链家网二手房采集 + 可视化
    目标网站:https://bj.lianjia.com/ershoufang/
    
    分析思路:
        通过网址获取网页源码,从网页源码提取对应的房价以及小区名称,最终实现可视化
    
        思路拆解:
            第一步:通过网址建立链接获取源码
            第二部:源码解析提取出校区名称及校区价格
            第三步:将数据进行可视化展示
        知识点:
            1 Python的数据类型
                str String 字符串  ' ' " "
                float:小数
    
                数据类型的转换
                float(需要转换得数据),将对应得数据转换成小数
    
            2 Python中的列表 [元素1,元素2,元素3]
    
            3 循环操作
                for xxx自定义名称 in 容器
                    具体执行的代码
    
            4 type函数:用于检测当前函数的类型
    
    """
    #导入库
    import requests # 简单的理解成可以和网络建立链接的库
    from lxml import etree #网页文档解析库
    import pandas as pd #给这个库重命名,这是一个数据处理得库,可以用于分析数据分析。
    from pyecharts.charts import Bar #柱状图
    
    #建立链接获取网页源码
    #resp = requests.get("https://bj.lianjia.com/ershoufang/").text
    resp = requests.get("https://bj.lianjia.com/ershoufang/").content.decode() #--->bytes 字节
    #将代解析的数据加载进去
    html = etree.HTML(resp)
    #解析数据 .//div[info clear] 当前路径下面寻找所有的div,并且这个div上面有个class = "info clear" <div class="info clear">
    div_list = html.xpath(".//div[@class = 'info clear']")
    #设置一个空列表保存小区和小区房价
    ershoufang = []
    
    # 一次取出每一个div
    for div in div_list:
        #获取每一个小区的名称和单价 //所有的,得到的是一个列表
        name = (div.xpath(".//div[@class = 'positionInfo']/a/text()")[0])
        #获取每一个小区房价的单价
        price = (div.xpath(".//div[@class = 'unitPrice']/span/text()")[0]).replace("元/平","").replace(",","")
        #处理字符串
        #price.replace("元/平","")
        #获取每一个小区房价,并处理数据
        #print("小区的名称是:%s小区的价格是:%s"%(name, price))
        #在列表中添加元素
        ershoufang.append([name, float(price)])
        #print(type((float)(price)))
    print(ershoufang)
    #定义列名
    title = ['小区名称', '元/平']
    #将数据保存到本地 -->将数据可视化展示 柱状图
    #pandas 熊猫
    #print(pd.DataFrame(ershoufang,columns = title))
    table = pd.DataFrame(ershoufang,columns = title)
    # 可视化
    bar = Bar()
    #设置横坐标与纵坐标
    bar.add_xaxis(list(table["小区名称"]))
    bar.add_yaxis("北京二手房价信息", list(table["元/平"]))
    #写出html文件
    bar.render("./北京二手房价.html")
    
    
    
    
    
    
    
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  • Python爬虫与数据可视化案例(共享源码)

    千次阅读 多人点赞 2020-09-21 19:40:44
    下面我们就 通过Python抓取2001年5月至今,TIOBE编程语言排行榜上编程语言的热度数据,并绘制成动态的效果图,最终效果如下。 1、数据抓取和保存 首先打开TIOBE排行榜首页:https://www.tiobe.com/tiobe-index/,...

           计算机技术日新月异,编程语言众多,每种编程语言又有自己的特点和适用场景,究竟应该如何选择呢?众说纷纭。我们可以参考编程语言的热度排名,了解世界范围内,各种编程语言的热度及发展趋势

           TIOBE编程语言排行榜根据互联网上有经验的程序员、课程和第三方厂商的数量,并使用搜索引擎以及Wikipedia、Amazon、YouTube统计出排名数据,能够较好反映某个编程语言的热门程度,TIOBE排行榜每个月更新一次,网址为:https://www.tiobe.com/tiobe-index/。下面我们就 通过Python抓取2001年5月至今,TIOBE编程语言排行榜上编程语言的热度数据,并绘制成动态的效果图,最终效果如下。

    1、数据抓取和保存

           首先打开TIOBE排行榜首页:https://www.tiobe.com/tiobe-index/,查看源代码,可发现源代码中就直接包含了排名前十的编程语言在各个时期的热度值,源代码部分截图如下:

           接下来可直接获取网页内容,然后通过正则表达式进行解析获取每一部分信息。首先,获取每一种编程语言的信息;然后循环解析这些信息,获取每一个月份的热度值;最后,将解析的结果保存到文件中去。关键代码参考如下:

    2、绘制动态变化图

            首先,使用Pandas库中相关方法,直接读取csv文件,得到DataFrame类型对象,获取所有的不重复的时间信息;然后,循环遍历每一个时间信息,获取该时间下所有编程语言的热度,并根据热度值对数据以及编程语言进行排序,使得热度最高放在最上面;接着,根据排好序的热度值以及编程语言名称,绘制水平的条形图;最后,每个图停留0.05秒,清空图上的内容,继续绘制下一个时间对应的图。参考到代码如下:

     注意:代码中使用到了一些第三方库,要保证相关库已安装并且已导入,否则无法执行。相关导入内容如下:   

     
         

    源代码及相关资源,可关注 Python资源分享 微信公众号,回复rank 即可获取。

    展开全文
  • python爬虫20个案例

    2018-03-25 07:34:21
    讲诉python爬虫的20个案例 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
  • 包含了所有的源代码,本项目是一个练手的爬虫案例
  • 主要介绍了python可视化爬虫界面之天气查询的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
  • python爬取c罗(也可爬取其他运动员)数据,绘制数据散点图,加上文本和图片信息生成可视化图表。
  • python爬虫+数据可视化项目

    万次阅读 多人点赞 2019-07-05 15:18:31
    爬取内容:全国实时温度最低的十个城市气温排行榜 使用工具:requests库实现发送请求、获取响应。...pyechart模块实现数据可视化 爬取结果:柱状图可视化展示: 直接放代码 from bs4 import Beautifu...

    取目标:中国天气网(起始url:http://www.weather.com.cn/textFC/hb.shtml#)

    爬取内容:全国实时温度最低的十个城市气温排行榜

    使用工具:requests库实现发送请求、获取响应。

    beautifulsoup实现数据解析、提取和清洗

    pyechart模块实现数据可视化

    爬取结果:柱状图可视化展示:在这里插入图片描述

    直接放代码

    from bs4 import BeautifulSoup
    from pyecharts import Bar
     
    '''
    遇到python不懂的问题,可以加Python学习交流qun  688244617一起学习交流,还有零基础入门的学习资料和大量干货哦
    '''
    ALL_DATA = []
    def send_parse_urls(start_urls):
        headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (compatible; YandexBot/3.0; +http://yandex.com/bots)"
        }
        for start_url in start_urls:
            response = requests.get(start_url,headers=headers)
            # 编码问题的解决
            response = response.text.encode("raw_unicode_escape").decode("utf-8")
            soup = BeautifulSoup(response,"html5lib") #lxml解析器:性能比较好,html5lib:适合页面结构比较混乱的
            div_tatall = soup.find("div",class_="conMidtab") #find() 找符合要求的第一个元素
            tables = div_tatall.find_all("table") #find_all() 找到符合要求的所有元素的列表
            for table in tables:
                trs = table.find_all("tr")
                info_trs = trs[2:]
                for index,info_tr in enumerate(info_trs): # 枚举函数,可以获得索引
                    # print(index,info_tr)
                    # print("="*30)
                    city_td = info_tr.find_all("td")[0]
                    temp_td = info_tr.find_all("td")[6]
                    # if的判断的index的特殊情况应该在一般情况的后面,把之前的数据覆盖
                    if index==0:
                        city_td = info_tr.find_all("td")[1]
                        temp_td = info_tr.find_all("td")[7]
                    city=list(city_td.stripped_strings)[0]
                    temp=list(temp_td.stripped_strings)[0]
                    ALL_DATA.append({"city":city,"temp":temp})
        return ALL_DATA
     
    def get_start_urls():
        start_urls = [
           "http://www.weather.com.cn/textFC/hb.shtml",
            "http://www.weather.com.cn/textFC/db.shtml",
            "http://www.weather.com.cn/textFC/hd.shtml",
            "http://www.weather.com.cn/textFC/hz.shtml",
            "http://www.weather.com.cn/textFC/hn.shtml",
            "http://www.weather.com.cn/textFC/xb.shtml",
            "http://www.weather.com.cn/textFC/xn.shtml",
            "http://www.weather.com.cn/textFC/gat.shtml",
        ]
        return start_urls
     
    def main():
        """
        主程序逻辑
        展示全国实时温度最低的十个城市气温排行榜的柱状图
        """
        # 1 获取所有起始url
        start_urls = get_start_urls()
        # 2 发送请求获取响应、解析页面
        data = send_parse_urls(start_urls)
        # print(data)
        # 4 数据可视化
            #1排序
        data.sort(key=lambda data:int(data["temp"]))
            #2切片,选择出温度最低的十个城市和温度值
        show_data = data[:10]
            #3分出城市和温度
        city = list(map(lambda data:data["city"],show_data))
        temp = list(map(lambda data:int(data["temp"]),show_data))
            #4创建柱状图、生成目标图
        chart = Bar("中国最低气温排行榜") #需要安装pyechart模块
        chart.add("",city,temp)
        chart.render("tempture.html")
     
    if __name__ == '__main__':
        main()
     
    
    
    --------------------- 不要错过哦   688244617 快来一起学习吧!
    
    展开全文
  • 适用于Python入门者的爬虫和数据可视化案例

    万次阅读 多人点赞 2018-12-24 13:59:35
    本篇文章适用于Python小白的教程篇,如果有哪里不足欢迎指出来,希望对你帮助。 本篇文章用到的模块: requests,re,os,jieba,glob,json,lxml,pyecharts,heapq,collection 首先 我们先进入到需要抓取的内容的...

    本篇文章适用于Python小白的教程篇,如果有哪里不足欢迎指出来,希望对你帮助。

    本篇文章用到的模块:

    requests,re,os,jieba,glob,json,lxml,pyecharts,heapq,collection
    

    首先

    我们先进入到需要抓取的内容的地址:http://music.163.com/#

    本文我们的目的

    • 抓取周杰伦的所有歌曲,
    • 歌词,
    • 以及评论

    直接在搜索框搜索周杰伦

    适用于Python入门者的爬虫和数据可视化案例

    第一步:

    抓取所有专辑 进入http://music.163.com/#/artist/album?id=6452如下图所示!

    适用于Python入门者的爬虫和数据可视化案例

    在谷歌浏览器的抓包工具(F12)里面查看交互信息发现如下:

    适用于Python入门者的爬虫和数据可视化案例

    如图所示:是我们需要的信息,知道这些事情就变得简单了

    我们不需要用复杂的工具比如(selenium)去加载整个页面

    事实上,如果还没想到抓取歌曲的方法,我估计就得用它了

    我们再看header里面有什么

    适用于Python入门者的爬虫和数据可视化案例

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    这里面的string就不用管了,因为它已经在我们的url里面了

    只需要看request headers 这个就是我们给服务器发送的东西,

    发送之后,服务器返回给我们的就是network里面的信息。

    好,接下来我们伪造浏览器发送请求。

    具体代码如下:

    适用于Python入门者的爬虫和数据可视化案例

    这里面用到了xpath来找到对应标签里面数据,

    代码不重要,思想懂了就行(代码单独执行可行)

    执行结果如下:

    适用于Python入门者的爬虫和数据可视化案例

    开始抓取歌曲信息

    适用于Python入门者的爬虫和数据可视化案例

    同样的道理我们通过伪造方式发送信息,获取歌曲信息!!

    直接上代码

    适用于Python入门者的爬虫和数据可视化案例

    上面需要注意:xpath来获取需要的信息,利用正则来获取ID(其实有很多方法)

    适用于Python入门者的爬虫和数据可视化案例

    适用于Python入门者的爬虫和数据可视化案例

    一样的道理,我们分析network来获取我们需要的信息歌词,评论!!

    直接上代码

    适用于Python入门者的爬虫和数据可视化案例

    上面需要注意的是:利用json获取需要的数据(至少比正则快点)

    适用于Python入门者的爬虫和数据可视化案例

    数据分析,可视化

    适用于Python入门者的爬虫和数据可视化案例

    上面需要注意的是:我们合并数据的时候,可以选择性的删除一些无用数据

    适用于Python入门者的爬虫和数据可视化案例

    下面我们对周杰伦歌曲进行情绪化分析

    适用于Python入门者的爬虫和数据可视化案例

    下面完成数据词频各种分析

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    我们来看下结果

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    怎么样,学到了吗?看完记得动手操作哦!

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python爬虫可视化案例

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