Python 获取vip视频 python爬取vip视频代码

仅作为参考，可能会有错误。

• 流程
• 爬虫获取网页信息
• 对爬取的数据进行数据清洗
• 对数据进行可视化与分析

流程

爬虫获取网页信息

登录某站官网，选中电影排行榜并通过开发者页面对网页的代码进行查找，

下面是爬取电影Top100信息的python代码如下（PS：User-Agent需要自己在开发者页面获取，文件保存路径需要自行更改）：

# 爬取Top100电影
import bs4
import re
import urllib.request
import urllib.error
import csv


# 创建正则表达式对象
# 这里需要自行在开发者页面找到相应信息的语句。
fingTime = re.compile(r'<span class="data-box">(.*)上映',re.S) #上映时间

# 主函数
def main():
    baseurl = "排行榜网址"
    datalist = getData(baseurl)
    savepath = "C:/Users/Desktop/电影Top100.csv"
    saveData(datalist, savepath)


def getData(baseurl):
    print("开始")
    datalist = []
    html = askURL(baseurl)
    soup = bs4.BeautifulSoup(html, "html.parser")
    col = ["上映时间"]
    datalist.append(col)
    for item in soup.find_all('div', class_="content"):
        #print(item)    # 测试item
        data = []        # 保存一部电影的完整信息
        item = str(item)
        
        bd = re.findall(fingTime, item) #上映时间
        data.append(str(bd).replace("[",'').replace("]",''))
        
        datalist.append(data)
    
    return datalist


# 获得一个URL的网页内容
def askURL(url):
    # 模拟浏览器头部信息，向服务器发送消息(该信息需要自己获得)
    print("爬取中...")
    head = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/102.0.5005.63 Safari/537.36"}
    request = urllib.request.Request(url, headers=head)
    html = ""
    try:
        response = urllib.request.urlopen(request)
        html = response.read().decode('utf-8')
        # print(html)
    except urllib.error.URLError as e:
        if hasattr(e, "code"):
            print(e.code)
        if hasattr(e, "reason"):
            print(e.reason)
    return html

def saveData(datalist, savepath):
    for i in range(len(datalist)):
        f = open(r"你的保存路径+文件名，例：C:\Users\Desktop\电影Top100.csv",'a',newline='')
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow(datalist[i])
        f.close()
    print("转换csv完成")

if __name__ == "__main__":
    main()

爬取后生成的csv文件如下：

对爬取的数据进行数据清洗

结果发现爬取的文件有缺失值，以及格式不对（大部分原因是爬虫部分代码写得不够好，可以自行优化代码，本文采取数据清洗的方式），接下来对数据进行数据清洗，代码如下：

import re
import csv
import pandas as pd

movies = pd.read_csv(r"C:\Users\Desktop\电影Top100.csv",encoding='gbk')

#电影数据清洗
df1 = []
col = ["上映时间"]
df1.append(col)
for i in range(0,100):
    df2=[]
    a = movies.loc[i]
    b = a.replace(' ','').replace("'","").replace('\\n','')
    df2.append(b)
    a = movies.loc[i][j]
    df2.append(a.replace("'",""))
    #print(df2)        
    df1.append(df2)

for i in range(len(df1)):
    f = open(r"C:\Users\Desktop\电影Top100（已清洗完毕）.csv", 'a',newline='')
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(df1[i])
    f.close()
    
print('电影Top100数据清洗完成')

清洗完后的数据如下图，很干净，而且都为有用的信息，清洗成功！

对数据进行可视化与分析

接下来我们读取清洗完毕后的数据，并将上映时间提取出来（也可以充分利用所有的字段，例如可以做成数字化大屏等等），统计该年份电影上映的数量，代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import re
import jieba

movies = pd.read_csv(r"C:\Users\Desktop\电影Top100（已清洗完毕）.csv",encoding='gbk')

time = []
for i in range(len(movies['上映时间'])):
    time1 = movies['上映时间'][i].split('-')[0]
    time.append(time1)

Time = []
for i in time:
    if i not in Time:
        Time.append(i)
print(Time)
Time = sorted(Time)
Time_time = []
for i in Time:
    Time_time.append(time.count(i))
    
print(Time_time)

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 解决中文显示问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   # 解决中文显示问题

plt.bar(Time, Time_time, 0.6, label='电影数量', color='#87CEFA')
plt.legend()                                 #显示图例
plt.xlabel('上映年份')                           #x轴标签
plt.ylabel('电影数量')                         #y轴标签
plt.title('各年份电影直方图')                      #标题

生成的直方图如图所示：

分析结果：

从图中可以看出，电影上映的年份最早是在1972年，最新的年份是在2022年；而观看的电影数量最多的一年是2021年，总共有16部，占据排行榜的$\frac{16}{100}$。

从这可以看出，某网上的年轻人并不只是观看21世纪的电影，还会看20世纪70年代的电影，这说明年轻人并不只会关注新鲜的电影，而是更在意电影的内容。