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一、主题式网络爬虫设计方案

1.主题式网络爬虫名称：BILIBILI番剧热度及排行

2.主题式网络爬虫爬取的内容与数据特征分析：内容为番剧名称，视频总播放量以及综合得分

3.主题式网络爬虫设计方案概述：通过对BILIBILI网页源代码的分析获得所需数据，并进行爬取和整理，从而得出所需结论

二、主题页面的结构特征分析
1.主题页面的结构与特征分析：红框内为我们所需要获取的数据

分别位于以下路径：

2.技术难点

所需的数据：“播放量”，“弹幕量”，‘收藏量’位于同一个标签“data-box”下，同时爬取较难区分（或需要进行额外区分）。

解决方法：利用bs4库的以下函数：【print(soup.find('meta', attrs={'name':'viewport'})) #获取第一个标签，根据属性过滤获取】爬取后，再根据字段进行分割

三、网络爬虫程序设计

1.数据爬取与采集：代码如下

 

def gettitle(soup):  # 获取标题
    getdata = soup.find_all(attrs={'class': 'title'})
    data = []
    for getdata in getdata:
        data.append(getdata.text)
    return data


def getscore(soup):  # 获取评分
    getdata = soup.find_all(attrs={'class': 'pts'})
    data = []
    for getdata in getdata:
        data.append(getdata.text)
    return data


def getplay(soup):  # 获取播放量
    getdata = soup.find_all(attrs={'class': 'data-box'})
    data = []
    for getdata in getdata:
        data.append(getdata.text)
    play = data[0:300:3]
    return play


def getdanmu(soup):  # 获取弹幕量
    getdata = soup.find_all(attrs={'class': 'data-box'})
    data = []
    for getdata in getdata:
        data.append(getdata.text)
    play = data[1:300:3]
    return play


def getfav(soup):  # 获取收藏量
    getdata = soup.find_all(attrs={'class': 'data-box'})
    data = []
    for getdata in getdata:
        data.append(getdata.text)
    play = data[2:300:3]
    return play

将其分类标记并保存为csv文件

title = gettitle(soup)
danmu = getdanmu(soup)
play = getplay(soup)
score = getscore(soup)
fav = getfav(soup)

df = pd.DataFrame.from_dict({'排名': range(1, 51), '标题': title, '弹幕': danmu, '播放': play, '综合得分': score, '收藏': fav},
                            orient='index')

df = df.T
df.to_csv('D:/bilibilidata.csv')

2.对数据进行清洗和处理
已爬取的数据中包含有不同单位，对单位进行统一

filename = 'D:/bilibilidata.xls'
colnames = ["rank", "title", "danmu", "play", "score", "fav", ]
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
data = pd.read_csv(filename, skiprows=1, names=colnames)

play = []
pl = list(data.play)
for i in pl:
    if i[-1] == "亿":
        play.append(eval（(i[:-1] * 10000)))
    else:
        play.append(eval（i))

danmu = []
dm = list(data.danmu)
for i in dm:
    if i[-1] == "万":
        danmu.append(eval（i[:-1]) * 10000)
    else:
        danmu.append(eval（i))

删除重复行

data.duplicated() 

数据的可视化

（1）数据之间的相关性

print(data.corr())
print(data.describe() )

（2）数据可视化

综合得分-排名直方图

plt.figure(dpi=240)
ranking = data.ranking
score = data.score
plt.bar(ranking,score,color=[0,0,0.8,0.6])
plt.title("综合得分直方图")
plt.xlabel("排名")
plt.ylabel("综合得分")
plt.show()

弹幕-排名直方图

plt.figure(dpi=240)
ranking = data.ranking
danmu = data.danmu
plt.bar(ranking,danmu,color=[0,0,0.8,0.6])
plt.title("弹幕-排名直方图")
plt.xlabel("排名")
plt.ylabel("弹幕")
plt.show()

播放-排名直方图

plt.figure(dpi=240)
ranking = data.ranking
play = data.play
plt.bar(ranking,play,color=[0,0,0.8,0.6])
plt.title("播放-排名直方图")
plt.xlabel("排名")
plt.ylabel("弹幕")
plt.show()

下略
3.建立回归方程

ranking = data.ranking
play = data.play
danmu = data.danmu
score = data.score


def ft(p, x):
    a, b, c = p
    return a * (x ** 2) + (b * x) + c


def er_ft(p, x, y):
    return ft(p, x) - y


play_np = np.array(play)
score_np = np.array(score)
danmu_np = np.array(danmu)
ranking_np = np.array(ranking)
p0 = np.array(2, 3, 4)
plt.figure(dpi=240)
plt.scatter(ranking, play, label=u'样本数据', color=[0, 0, 0.8, 0.8])
P = leastsq(er_ft, p0, args=(ranking_np, play_np))
a, b, c = P[0]
x = np.linspace(0, 100, 1000)
y = a * (x ** 2) + (b * x) + c
plt.plot(x, y, color="green", label=u"拟合直线", linewidth=2)
plt.title('播放量散点图&拟合直线')
plt.xlabel("排名")
plt.ylabel("播放量")
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()

例如
（1）排名与播放量的回归曲线和散点图

（2）排名与弹幕数的回归曲线和散点图

（3）综合得分与排名的回归曲线与散点图

以上为数据可视化
四、结论
1.经过对主题数据的分析与可视化，可以得到的结论为：
（1）一部番剧的综合排名与播放量、弹幕量、收藏量呈正相关
（2）播放量、弹幕量、收藏量决定了番剧的综合评分
2.小结
本次程序设计任务的主要难点在于对网页数据的爬取、对已爬取数据进行分类整理并清洗处理。在经过本次的程序设计实践后，我能够更加熟练的掌握若干python库的使用，对与网页结构的了解更加深刻。
五、源码
part1 数据爬取

import pandas as pd
import requests
import bs4
from bs4 import BeautifulSoup
from numpy.distutils.fcompiler import none
import xlwt
import numpy as np
import re

response = requests.get('https://www.bilibili.com/ranking/bangumi/13/0/7')
html = response.text
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')


def gettitle(soup):  # 获取标题
    getdata = soup.find_all(attrs={'class': 'title'})
    data = []
    for getdata in getdata:
        data.append(getdata.text)
    return data


def getscore(soup):  # 获取评分
    getdata = soup.find_all(attrs={'class': 'pts'})
    data = []
    for getdata in getdata:
        data.append(getdata.text)
    return data


def getplay(soup):  # 获取播放量
    getdata = soup.find_all(attrs={'class': 'data-box'})
    data = []
    for getdata in getdata:
        data.append(getdata.text)
    play = data[0:300:3]
    return play


def getdanmu(soup):  # 获取弹幕量
    getdata = soup.find_all(attrs={'class': 'data-box'})
    data = []
    for getdata in getdata:
        data.append(getdata.text)
    play = data[1:300:3]
    return play


def getfav(soup):  # 获取收藏量
    getdata = soup.find_all(attrs={'class': 'data-box'})
    data = []
    for getdata in getdata:
        data.append(getdata.text)
    play = data[2:300:3]
    return play


title = gettitle(soup)
danmu = getdanmu(soup)
play = getplay(soup)
score = getscore(soup)
fav = getfav(soup)

df = pd.DataFrame.from_dict({'排名': range(1, 51), '标题': title, '弹幕': danmu, '播放': play, '综合得分': score, '收藏': fav},
                            orient='index')

df = df.T
df.to_csv('D:/bilibilidata.csv')

part2 数据可视化（由于长度过长只上传一例）

import pandas as pd
import requests
import bs4
from bs4 import BeautifulSoup
import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np
import re
from scipy.optimize import leastsq

filename = 'D:/bilibilidata.xls'
colnames = ["ranking", "title", "danmu", "play", "score", "fav", ]
data = pd.read_csv(filename, skiprows=1, names=colnames)
ranking = data.ranking
play = data.play
danmu = data.danmu
score = data.score
plt.figure(dpi=240)
ranking = data.ranking
score = data.pts
plt.bar(ranking,score,color=[0,0,0.8,0.6])
plt.title("综合得分直方图")
plt.xlabel("排名")
plt.ylabel("综合得分")
plt.show()


def ft(p, x):
    a, b, c = p
    return a * (x ** 2) + (b * x) + c


def er_ft(p, x, y):
    return ft(p, x) - y


play_np = np.array(play)
score_np = np.array(score)
danmu_np = np.array(danmu)
ranking_np = np.array(ranking)
p0 = np.array(2, 3, 4)
plt.figure(dpi=240)
plt.scatter(ranking, play, label=u'样本数据', color=[0, 0, 0.8, 0.8])
P = leastsq(er_ft, p0, args=(ranking_np, play_np))
a, b, c = P[0]
x = np.linspace(0, 100, 1000)
y = a * (x ** 2) + (b * x) + c
plt.plot(x, y, color="green", label=u"拟合直线", linewidth=2)
plt.title('播放量散点图&拟合直线')
plt.xlabel("排名")
plt.ylabel("播放量")
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()