终于还是对B站动漫动手了！【数据可视化分析】
简单几步，通过Python对B站番剧排行数据进行爬取，并进行可视化分析
下面，我们开始吧！
本项目将会对B站番剧排行的数据进行网页信息爬取以及数据可视化分析
首先，准备好相关库
requests、pandas、BeautifulSoup、matplotlib等
因为这是第三方库，所以我们需要额外下载
下载有两种方法（以requests为例，其余库的安装方法类似）：
（一）在命令行输入
前提：装了pip（ Python 包管理工具,提供了对Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。）
pip install requests
（二）通过PyCharm下载
第一步：编译器左上角File–>Settings…
第二步：
找到Project Interpreter 点击右上角加号按钮，弹出界面上方搜索库名：requests，点击左下角Install ，当提示successfully时，即安装完成。
准备工作做好后，开始项目的实行
一、获取网页内容
def get_html(url):
try:
r = requests.get(url) # 使用get来获取网页数据
r.raise_for_status() # 如果返回参数不为200，抛出异常
r.encoding = r.apparent_encoding # 获取网页编码方式
return r.text # 返回获取的内容
except:
return '错误'
我们来看爬取情况，是否有我们想要的内容：
def main():
url = 'https://www.bilibili.com/v/popular/rank/bangumi' # 网址
html = get_html(url) # 获取返回值
print(html) # 打印
if __name__ == '__main__': #入口
main()
爬取结果如下图所示：
成功！
二、信息解析阶段
第一步，先构建BeautifulSoup实例
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 指定BeautifulSoup的解析器
第二步，初始化要存入信息的容器
# 定义好相关列表准备存储相关信息
TScore = [] # 综合评分
name = [] # 动漫名字
play= [] # 播放量
review = [] # 评论数
favorite= [] # 收藏数
第三步，开始信息整理
我们先获取番剧的名字，并将它们先存进列表中
# ******************************************** 动漫名字存储
for tag in soup.find_all('div', class_='info'):
# print(tag)
bf = tag.a.string
name.append(str(bf))
print(name)
此处我们用到了beautifulsoup的find_all()来进行解析。在这里，find_all()的第一个参数是标签名，第二个是标签中的class值（注意下划线哦(class_=‘info’)）。
我们在网页界面按下F12，就能看到网页代码，找到相应位置，就能清晰地看见相关信息：
接着，我们用几乎相同的方法来对综合评分、播放量，评论数和收藏数来进行提取
# ******************************************** 播放量存储
for tag in soup.find_all('div', class_='detail'):
# print(tag)
bf = tag.find('span', class_='data-box').get_text()
# 统一单位为‘万’
if '亿' in bf:
num = float(re.search(r'\d(.\d)?', bf).group()) * 10000
# print(num)
bf = num
else:
bf = re.search(r'\d*(\.)?\d', bf).group()
play.append(float(bf))
print(play)
# ******************************************** 评论数存储
for tag in soup.find_all('div', class_='detail'):
# pl = tag.span.next_sibling.next_sibling
pl = tag.find('span', class_='data-box').next_sibling.next_sibling.get_text()
# *********统一单位
if '万' not in pl:
pl = '%.1f' % (float(pl) / 10000)
# print(123, pl)
else:
pl = re.search(r'\d*(\.)?\d', pl).group()
review.append(float(pl))
print(review)
# ******************************************** 收藏数
for tag in soup.find_all('div', class_='detail'):
sc = tag.find('span', class_='data-box').next_sibling.next_sibling.next_sibling.next_sibling.get_text()
sc = re.search(r'\d*(\.)?\d', sc).group()
favorite.append(float(sc))
print(favorite)
# ******************************************** 综合评分
for tag in soup.find_all('div', class_='pts'):
zh = tag.find('div').get_text()
TScore.append(int(zh))
print('综合评分', TScore)
其中有个.next_sibling是用于提取同级别的相同标签信息，如若没有这个方法，当它找到第一个’span’标签之后，就不会继续找下去了（根据具体情况来叠加使用此方法）;
还用到了正则表达式来提取信息（需要导入库‘re’）
最后我们将提取的信息，存进excel表格之中，并返回结果集
# 存储至excel表格中
info = {'动漫名': name, '播放量(万)': play, '评论数(万)': review,'收藏数(万)': favorite, '综合评分': TScore}
dm_file = pandas.DataFrame(info)
dm_file.to_excel('Dongman.xlsx', sheet_name="动漫数据分析")
# 将所有列表返回
return name, play, review, favorite, TScore
我们可以打开文件看一看存储的信息格式（双击打开）
成功！
三、数据可视化分析
我们先做一些基础设置
要先准备一个文件: STHeiti Medium.ttc [注意存放在项目中的位置]
my_font = font_manager.FontProperties(fname='./data/STHeiti Medium.ttc') # 设置中文字体（图表中能显示中文）
# 为了坐标轴上能显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
dm_name = info[0] # 番剧名
dm_play = info[1] # 番剧播放量
dm_review = info[2] # 番剧评论数
dm_favorite = info[3] # 番剧收藏数
dm_com_score = info[4] # 番剧综合评分
# print(dm_com_score)
然后，开始使用matplot来绘制图形，实现数据可视化分析
文中有详细注释，这里就不再赘述了，聪明的你一定一看就懂了～
# **********************************************************************综合评分和播放量对比
# *******综合评分条形图
fig, ax1 = plt.subplots()
plt.bar(dm_name, dm_com_score, color='red') #设置柱状图
plt.title('综合评分和播放量数据分析', fontproperties=my_font) # 表标题
ax1.tick_params(labelsize=6)
plt.xlabel('番剧名') # 横轴名
plt.ylabel('综合评分') # 纵轴名
plt.xticks(rotation=90, color='green') # 设置横坐标变量名旋转度数和颜色
# *******播放量折线图
ax2 = ax1.twinx() # 组合图必须加这个
ax2.plot(dm_play, color='cyan') # 设置线粗细，节点样式
plt.ylabel('播放量') # y轴
plt.plot(1, label='综合评分', color="red", linewidth=5.0) # 图例
plt.plot(1, label='播放量', color="cyan", linewidth=1.0, linestyle="-") # 图例
plt.legend()
plt.savefig(r'E:1.png', dpi=1000, bbox_inches='tight') #保存至本地
plt.show()
来看看效果
有没有瞬间就感觉高~大~上~~了（嘿嘿~）
然后我们用相同的方法来多绘制几个对比图：
# **********************************************************************评论数和收藏数对比
# ********评论数条形图
fig, ax3 = plt.subplots()
plt.bar(dm_name, dm_review, color='green')
plt.title('番剧评论数和收藏数分析')
plt.ylabel('评论数（万）')
ax3.tick_params(labelsize=6)
plt.xticks(rotation=90, color='green')
# *******收藏数折线图
ax4 = ax3.twinx() # 组合图必须加这个
ax4.plot(dm_favorite, color='yellow') # 设置线粗细，节点样式
plt.ylabel('收藏数（万）')
plt.plot(1, label='评论数', color="green", linewidth=5.0)
plt.plot(1, label='收藏数', color="yellow", linewidth=1.0, linestyle="-")
plt.legend()
plt.savefig(r'E:2.png', dpi=1000, bbox_inches='tight')
# **********************************************************************综合评分和收藏数对比
# *******综合评分条形图
fig, ax5 = plt.subplots()
plt.bar(dm_name, dm_com_score, color='red')
plt.title('综合评分和收藏数量数据分析')
plt.ylabel('综合评分')
ax5.tick_params(labelsize=6)
plt.xticks(rotation=90, color='green')
# *******收藏折线图
ax6 = ax5.twinx() # 组合图必须加这个
ax6.plot(dm_favorite, color='yellow') # 设置线粗细，节点样式
plt.ylabel('收藏数（万）')
plt.plot(1, label='综合评分', color="red", linewidth=5.0)
plt.plot(1, label='收藏数', color="yellow", linewidth=1.0, linestyle="-")
plt.legend()
plt.savefig(r'E:3.png', dpi=1000, bbox_inches='tight')
# **********************************************************************播放量和评论数对比
# *******播放量条形图
fig, ax7 = plt.subplots()
plt.bar(dm_name, dm_play, color='cyan')
plt.title('播放量和评论数 数据分析')
plt.ylabel('播放量（万）')
ax7.tick_params(labelsize=6)
plt.xticks(rotation=90, color='green')
# *******评论数折线图
ax8 = ax7.twinx() # 组合图必须加这个
ax8.plot(dm_review, color='green') # 设置线粗细，节点样式
plt.ylabel('评论数（万）')
plt.plot(1, label='播放量', color="cyan", linewidth=5.0)
plt.plot(1, label='评论数', color="green", linewidth=1.0, linestyle="-")
plt.legend()
plt.savefig(r'E:4.png', dpi=1000, bbox_inches='tight')
plt.show()
我们来看看最终效果
Nice！很完美~ 大家可以根据自己的想法按照相同的方法进行数据组合分析。
【本文完整源码获取方式】
公众号回复：b站动漫分析
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