从猫眼热门电影数据解读电影行业趋势

2023-12-14 04:49:43

通过网络爬虫从海量数据中提取有价值的信息

网络爬虫简介

在信息爆炸的时代，从浩瀚的数据中提取有价值的信息已变得至关重要。数据分析技术应运而生，其中网络爬虫是不可或缺的一部分。网络爬虫（又称网络机器人）是一种计算机程序，可自动下载和抓取网页内容，并将其存储在本地数据库中。

搭建爬虫系统

本文将指导你使用 Python 的 requests 库和 MySQL 数据库搭建一个爬虫系统，以便从猫眼热门电影中抓取数据并进行可视化分析。

代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pymysql
import matplotlib.pyplot as plt

# 爬取猫眼热门电影数据
url = 'https://maoyan.com/board/4'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.141 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 存储到 MySQL 数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', db='maoyan')
cursor = conn.cursor()

for item in soup.find_all('div', class_='board-item'):
    name = item.find('p', class_='name').text
    score = item.find('i', class_='integer').text
    release_date = item.find('p', class_='releasetime').text
    sql = 'INSERT INTO movies (name, score, release_date) VALUES (%s, %s, %s)'
    cursor.execute(sql, (name, score, release_date))

# 可视化分析
movies = pd.read_sql_query('SELECT * FROM movies', conn)
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.bar(movies['name'], movies['score'])
plt.xlabel('电影名称')
plt.ylabel('评分')
plt.title('猫眼热门电影评分分布图')
plt.show()