jupyter爬取top250电影并可视化

### 实现 Top250 电影数据的爬取及可视化 #### 数据抓取部分为了高效地获取猫眼Top250电影信息，在Jupyter Notebook环境中可以采用`requests`库来发送HTTP请求，并利用`lxml`中的XPath解析网页结构，从而提取所需字段。考虑到效率问题，文件读写操作应放置于循环外部以避免不必要的资源消耗[^2]。 ```python import requests from lxml import etree def fetch_movie_data(url, headers): response = requests.get(url=url, headers=headers) tree = etree.HTML(response.text) all_movies = [] titles = tree.xpath('//div[@class="hd"]/a/span[1]/text()') directors_and_actors = [item.strip().split(':')[-1].strip() for item in tree.xpath('//p/text()[normalize-space()]')] ratings = tree.xpath('//span[@class="rating_num"]/text()') for i in range(len(titles)): movie_info = { 'title': titles[i], 'director_actor': directors_and_actors[i], 'rating': float(ratings[i]) } all_movies.append(movie_info) return all_movies base_url = "https://maoyan.com/board/4?offset={}" headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)'} all_pages_data = [] for offset in range(0, 250, 10): url = base_url.format(offset) page_data = fetch_movie_data(url, headers) all_pages_data.extend(page_data) with open('movie_top250.txt', mode='w+', encoding='utf-8') as file: for line in all_pages_data: record = f"{line}\n" file.write(record) ``` 这段代码实现了对指定URL页面上所有目标元素的选择与处理，最终将收集到的信息保存至本地文本文件中以便后续分析使用。 #### 可视化展示部分对于发布电影数量最高的前五名导演这一需求，可以通过Pyecharts库创建柱状图来进行直观呈现。这里沿用了之前提到过的配置方式，设置了深色主题以及特定的颜色样式等属性设置[^1]。 ```python from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts import pandas as pd df = pd.read_json('movie_top250.txt', lines=True) directors_count = df.groupby(['director_actor']).size().reset_index(name='counts').sort_values(by=['counts'], ascending=False).head() bar_chart = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK)) .add_xaxis(directors_count['director_actor'].tolist()) .add_yaxis( series_name='', y_axis=directors_count['counts'].tolist(), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='#B87333'), label_opts=opts.LabelOpts(position="top"), ) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Top5 Directors by Movie Count")) ) bar_chart.render_notebook() ``` 上述脚本先是对原始JSON格式的日志进行了加载转换成Pandas DataFrame对象；接着统计各导演执导作品的数量并筛选出排名最靠前者作为绘图依据；最后调用Echarts图表组件完成图形绘制工作。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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