Python爬取數(shù)據(jù)并實(shí)現(xiàn)可視化代碼解析
這次主要是爬了京東上一雙鞋的相關(guān)評論:將數(shù)據(jù)保存到excel中并可視化展示相應(yīng)的信息
主要的python代碼如下:
文件1
#將excel中的數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取分析 import openpyxl import matplotlib.pyplot as pit #數(shù)據(jù)統(tǒng)計用的 wk=openpyxl.load_workbook('銷售數(shù)據(jù).xlsx') sheet=wk.active #獲取活動表 #獲取最大行數(shù)和最大列數(shù) rows=sheet.max_row cols=sheet.max_column lst=[] #用于存儲鞋子碼數(shù) for i in range (2,rows+1): size=sheet.cell(i,3).value lst.append(size) #以上已經(jīng)將excel中的數(shù)據(jù)讀取完畢 #一下操作就你行統(tǒng)計不同碼數(shù)的數(shù)量 '''python中有一個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)叫做字典,使用鞋碼做key,使用銷售數(shù)量做value''' dic_size={} for item in lst: dic_size[item]=0 for item in lst: for size in dic_size: #遍歷字典 if item==size: dic_size[size]+=1 break for item in dic_size: print(item,dic_size[item]) #弄成百分比的形式 lst_total=[] for item in dic_size: lst_total.append([item,dic_size[item],dic_size[item]/160*1.0]) #接下來進(jìn)行數(shù)據(jù)的可視化(進(jìn)行畫餅操作) labels=[item[0] +'碼'for item in lst_total] #使用列表生成式,得到餅圖的標(biāo)簽 fraces=[item[2] for item in lst_total] #餅圖中的數(shù)據(jù)源 pit.rcParams['font.family']=['SimHei'] #單獨(dú)的表格亂碼的處理方式 pit.pie(x=fraces,labels=labels,autopct='%1.1f%%') #pit.show()進(jìn)行結(jié)果的圖片的展示 pit.savefig('圖.jpg')
文件2
#所涉及到的是requests和openpyxl數(shù)據(jù)的存儲和數(shù)據(jù)的清洗以及統(tǒng)計然后就是matplotlib進(jìn)行數(shù)據(jù)的可視化 #靜態(tài)數(shù)據(jù)點(diǎn)擊element中點(diǎn)擊發(fā)現(xiàn)在html中,服務(wù)器已經(jīng)渲染好的內(nèi)容,直接發(fā)給瀏覽器,瀏覽器解釋執(zhí)行, #動態(tài)數(shù)據(jù):如果點(diǎn)擊下一頁。我們的地址欄(加后綴但是前面的地址欄沒變也算)(也可以點(diǎn)擊2和3頁)沒有發(fā)生任何變化說明是動態(tài)數(shù)據(jù),說明我們的數(shù)據(jù)是后來被渲染到html中的。他的數(shù)據(jù)根本不在html中的。 #動態(tài)查看network然后用的url是network里面的headers #安裝第三方模塊輸入cmd之后pip install 加名字例如requests import requests import re import time import json import openpyxl #用于操作 excel文件的 headers = {'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36'}#創(chuàng)建頭部信息 def get_comments(productId,page): url = "https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98&productId={0}&score=0&sortType=5&page={1}&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1".format(productId,page) resp = requests.get(url, headers=headers) s=resp.text.replace('fetchJSON_comment98(','')#進(jìn)行替換操作。獲取到所需要的相應(yīng)的json,也就是去掉前后沒用的東西 s=s.replace(');','') json_data=json.loads(s)#進(jìn)行數(shù)據(jù)json轉(zhuǎn)換 return json_data #獲取最大頁數(shù) def get_max_page(productId): dis_data=get_comments(productId,0)#調(diào)用剛才寫的函數(shù)進(jìn)行向服務(wù)器的訪問請求,獲取字典數(shù)據(jù) return dis_data['maxPage']#獲取他的最大頁數(shù)。每一頁都有最大頁數(shù) #進(jìn)行數(shù)據(jù)提取 def get_info(productId): max_page=get_max_page(productId) lst=[]#用于存儲提取到的商品數(shù)據(jù) for page in range(1,max_page+1): #獲取沒頁的商品評論 comments=get_comments(productId,page) comm_list=comments['comments']#根據(jù)comnents獲取到評論的列表(每頁有10條評論) #遍歷評論列表,獲取其中的相應(yīng)的數(shù)據(jù) for item in comm_list: #每條評論分別是一字典。在繼續(xù)通過key來獲取值 content=item['content'] color=item['productColor'] size=item['productSize'] lst.append([content,color,size])#將每條評論添加到列表當(dāng)中 time.sleep(3)#防止被京東封ip進(jìn)行一個時間延遲。防止訪問次數(shù)太頻繁 save(lst) def save(lst): #把爬取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲,保存到excel中 wk=openpyxl.Workbook()#用于創(chuàng)建工作簿對象 sheet=wk.active #獲取活動表(一個工作簿有三個表) #遍歷列表將數(shù)據(jù)添加到excel中。列表中的一條數(shù)據(jù)在表中是一行 biaotou='評論','顏色','大小' sheet.append(biaotou) for item in lst: sheet.append(item) #將excel保存到磁盤上 wk.save('銷售數(shù)據(jù).xlsx') if __name__=='__main__': productId='66749071789' get_info(productId) print("ok")
實(shí)現(xiàn)的效果如下:
以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
Python數(shù)據(jù)可視化繪圖實(shí)例詳解
數(shù)據(jù)可視化是指用圖形或表格的方式來呈現(xiàn)數(shù)據(jù)。圖表能夠清楚地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)性質(zhì), 以及數(shù)據(jù)間或?qū)傩蚤g的關(guān)系。本文為大家分享了幾個Python數(shù)據(jù)可視化繪圖的實(shí)例,感興趣的可以了解一下2022-05-05python實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制電腦
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制電腦,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下2019-05-05python實(shí)現(xiàn)支持目錄FTP上傳下載文件的方法
這篇文章主要介紹了python實(shí)現(xiàn)支持目錄FTP上傳下載文件的方法,適用于windows及Linux平臺FTP傳輸文件及文件夾,需要的朋友可以參考下2015-06-06詳解python中init方法和隨機(jī)數(shù)方法
這篇文章主要介紹了python中init方法和隨機(jī)數(shù)方法,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2019-03-03Python實(shí)現(xiàn)學(xué)生管理系統(tǒng)(面向?qū)ο蟀?
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Python實(shí)現(xiàn)面向?qū)ο蟀娴膶W(xué)生管理系統(tǒng),文中示例代碼介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下2021-06-06分析總結(jié)Python數(shù)據(jù)化運(yùn)營KMeans聚類
本文主要以 Python 使用 Keans 進(jìn)行聚類分析的簡單舉例應(yīng)用介紹聚類分析,它是探索性數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù),也是統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析的常用技術(shù),用于許多領(lǐng)域2021-08-08