点击上方“码农突围”,马上关注,每天上午8:50准时推送
这里是码农充电第一站,回复“666”,获取一份专属大礼包
真爱,请设置“星标”或点个“在看”
作者 | 数据森麟
来源 | 数据森麟(ID: shujusenlin)
前言
本文图片来自于“懂球帝”APP
笔者作为一位喜爱足球的球迷,“懂球帝”一定会是款必不可少的app,即使是只有16G的空间,也从未将其卸载。然而我们今天聊的与足球无关,而是去聊懂球帝上的“女神大会”专栏,作为一个大型“钢铁直男”聚集地,“懂球帝”上对各位女神的评分,对广大“钢铁直男”群体也具有一定代表性。
数据来源
目前女神大会更新至了第90期,总共出场了90位女神,界面如下:
我们通过fiddler获取该界面中女神的照片地址以及每一篇文章的id编号,用于之后的爬取和可视化,代码如下:
import json
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import re
import os
os.chdir('D:/爬虫/女神')id_list = []
title_list = []
pic_list = []
date_list=[]for i in range(1,6):url= 'http://api.dongqiudi.com/search?keywords=%E5%A5%B3%E7%A5%9E%E5%A4%A7%E4%BC%9A&type=all&page='+str(i)html = requests.get(url=url).contentnews = json.loads(html.decode('utf-8'))['news']this_id = [k['id'] for k in news]this_pic = [k['thumb'] for k in news]this_title = [k['title'] for k in news]this_date = [k['pubdate'] for k in news]this_title=[BeautifulSoup(k,"html.parser").text for k in this_title]id_list = id_list+this_idtitle_list = title_list+this_titlepic_list = pic_list+this_picdate_list = date_list+this_date
另一方面,每位女神的评分都在下一期当中,我们需要爬取文章内容进行获取:
爬取代码如下:
prev_title_list = []
score_list=[]
count_list=[]
for id in id_list:url = 'http://www.dongqiudi.com/archive/{k}.html'.format(k=id) header = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win32; x32; rv:54.0) Gecko/20100101 Firefox/54.0','Connection': 'keep-alive'}cookies ='v=3; iuuid=1A6E888B4A4B29B16FBA1299108DBE9CDCB327A9713C232B36E4DB4FF222CF03; webp=true; ci=1%2C%E5%8C%97%E4%BA%AC; __guid=26581345.3954606544145667000.1530879049181.8303; _lxsdk_cuid=1646f808301c8-0a4e19f5421593-5d4e211f-100200-1646f808302c8; _lxsdk=1A6E888B4A4B29B16FBA1299108DBE9CDCB327A9713C232B36E4DB4FF222CF03; monitor_count=1; _lxsdk_s=16472ee89ec-de2-f91-ed0%7C%7C5; __mta=189118996.1530879050545.1530936763555.1530937843742.18'cookie = {}for line in cookies.split(';'):name, value = cookies.strip().split('=', 1)cookie[name] = value html = requests.get(url,cookies=cookie, headers=header).contenttry:content = BeautifulSoup(html.decode('utf-8'),"html.parser")score = content.find('span',attrs={'style':"color:#ff0000"}).textprev_title = content.find('a',attrs={"target": "_self"}).textprev_title_list.append(prev_title)score_list.append(score)sentence = content.text.split(',')count=[k for k in sentence if re.search('截至目前',str(k))][0]count_list.append(count)except:continue
整体对比
我们此次利用R语言中的ggimage包,将获取到的女神图片加入到最终的图表中,提高可视化效果,首先看一下整体评分的TOP15名单:
朱茵、林志玲、高圆圆位居榜单前三位,不知道这份榜单是否符合你心目中的女神标准,而这三位也恰好成为了目前出场的90位女星当中香港、台湾、大陆的最高分。值得一提的是,懂球帝小编对于活跃于90年代的香港女星情有独钟,从中选取了非常多的女神,而这些女神的评分也都名列前茅。
下面看一下目前出场的90位女神中,排名相对靠后的几位:
很多朋友会觉得这份榜单对于年轻女神有些苛刻,可能这也代表了广大网友对于各位年轻女神的美好期许,体现了她们未来的无限可能。
区域对比
我们分区域看一下目前各个区域排名前十的名单:
看完了各个区域TOP10的名单之后,我们进行一下区域的对比:
我们将小提琴图与盒形图相结合,进行区域的对比,可以看到大陆女星的评分相对偏低,一方面是由于部分女神的评分较低,拉低了整体的分值,另一方面也是由于目前出场的大陆女星年龄普遍偏小,而这一点也会在下一部分得到证实
年份对比
我们看一下各个年份出生的女星总体评分情况对比,其中“60后”选项也包含了60前的女神,“90后”选项也包含了00后的女神
可以看到60后、70后的女神们平均分数要高于80后,而80后显著高于90后,一方面说明了大家对老牌女神们的认可,另一方面也是体现了大家对新生女神们的无限期许。
我们下面将区域与年份综合起来进行对比:
可以看到参与评分的大陆女神普遍比较年轻,这也一定程度解释了此前提到的大陆女神整体评分偏低的原因。而港台女神普遍集中在60、70后,这些女神们活跃的90年代也是香港电影、电视的黄金时期,我们也期待着香港影视未来的复苏
推荐阅读:
Python基础专题????
1. Python中的线程和进程
2. Python多线程实战
3. Python中数据深拷贝、浅拷贝
4. Python中的作用域
5. Python中的内存管理机制
Python爬虫和数据分析专题????
1. Python爬取某站上海租房图片
2. Python爬取拉勾网数据并进行数据可视化
3. Python爬虫小白入门-爬取披头士乐队历年专辑封面-网易云音乐
4. Python动手分析天猫内衣售卖数据,得到你想知道的信息
5. Python抓取猫眼近10万条评论并分析电影《一出好戏》到底如何?
6. Python爬虫实战:利用scrapy,短短50行代码下载整站短视频
7. Python 通过采集两万条数据,对《无名之辈》影评分析
8. 想不想知道充气娃娃到底什么感觉?来!我用Python告诉你
9. Python爬虫:动态爬取QQ说说并生成词云,分析朋友状况
10. Python + PyQt5 实现美剧爬虫可视工具
11. Python爬取批量获取高清壁纸
12. 有趣的一个Python爬虫实例(爬取段子,笑话,情感句子)
13. Python爬虫获取电子书资源实战
14. 面试官问我会用Python爬虫腾讯视频么?我是这样回复的...
15. 18个Python爬虫实战案例(已开源)
16. Python爬虫44万条数据揭秘:如何成为网易云音乐评论区的网红段子手?
17. 深夜,我用python爬取了整个斗图网站,不服来斗
18. 再推荐23个Python爬虫开源项目代码:微信、淘宝、豆瓣
19. 我用Python爬了点你们需要的电影,这些电影真的很不错~
20. Python爬取抖音高颜值小姐姐视频
Python综合专题????
1. 使用 Python 进行微信好友分析
2. Python面试题37道(附答案)看完面试不愁了
3. Python 利用opencv去除图片水印
4. 被女朋友三番两次拉黑后,我用 Python 写了个“舔狗”必备神器
5. 昨晚家里停网后,我动了邪念用Python破解了隔壁小姐姐的wifi密码
6. 东半球最强Python新手100天学习计划开源,这次再学不会算我输!
7. 向Excel说再见,神级编辑器统一表格与Python
8. 牛逼,竟然可以用 Python 操作 Word 文档,这么多的骚操作!
更多爬虫,关注下面公号,后台回复:“爬虫实战”,获取独家整理的一份爬虫汇总。
分享Python&AI干货,点亮 在看