Python数据可视化举例分析

这篇文章主要介绍“Python数据可视化举例分析”，在日常操作中，相信很多人在Python数据可视化举例分析问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Python数据可视化举例分析”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

01 网页分析

获取微信公众号文章信息，、开头、公众号、发布时间。

请求方式为GET，请求网址为红框部分，后面的信息没什么用。

02 反爬破解

什么时候出现上图这种情况呢?

两种，一种同一个IP重复访问页面，另一种同一个Cookies重复访问页面。

两个都有，挂的更快!完整爬取我只成功了一次...

因为我最开始就是先什么都不设置，然后就出现验证码页面。然后用了代理IP，还是会跳转验证码页面，直到***改变Cookies，才成功爬取。

01 代理IP设置

def get_proxies(i):     """     获取代理IP     """     df = pd.read_csv('sg_effective_ip.csv', header=None, names=["proxy_type", "proxy_url"])     proxy_type = ["{}".format(i) for i in np.array(df['proxy_type'])]     proxy_url = ["{}".format(i) for i in np.array(df['proxy_url'])]     proxies = {proxy_type[i]: proxy_url[i]}     return proxies

代理的获取以及使用这里就不赘述了，前面的文章有提到，有兴趣的小伙伴可以自行去看看。

经过我两天的实践，免费IP确实没什么用，两下子就把我真实IP揪出来了。

02 Cookies设置

def get_cookies_snuid():     """     获取SNUID值     """     time.sleep(float(random.randint(2, 5)))     url = "http://weixin.sogou.com/weixin?type=2&s_from=input&query=python&ie=utf8&_sug_=n&_sug_type_="     headers = {"Cookie": "ABTEST=你的参数;IPLOC=CN3301;SUID=你的参数;SUIR=你的参数"}     # HEAD请求,请求资源的首部     response = requests.head(url, headers=headers).headers     result = re.findall('SNUID=(.*?); expires', response['Set-Cookie'])     SNUID = result[0]     return SNUID

总的来说，Cookies的设置是整个反爬中最重要的，而其中的关键便是动态改变SNUID值。

这里就不详细说其中缘由，毕竟我也是在网上看大神的帖子才领悟到的，而且领悟的还很浅。

成功爬取100页就只有一次，75页，50页，甚至到***一爬就挂的情况都出现了...

我可不想身陷「爬-反爬-反反爬」的泥潭之中，爬虫之后的事情才是我的真正目的，比如数据分析，数据可视化。

所以干票大的赶紧溜，只能膜拜搜狗工程师。

03 数据获取

1 构造请求头

head = """ Accept:text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8 Accept-Encoding:gzip, deflate Accept-Language:zh-CN,zh;q=0.9 Connection:keep-alive Host:weixin.sogou.com Referer:'http://weixin.sogou.com/', Upgrade-Insecure-Requests:1 User-Agent:Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36 """  # 不包含SNUID值 cookie = '你的Cookies'  def str_to_dict(header):     """     构造请求头,可以在不同函数里构造不同的请求头     """     header_dict = {}     header = header.split('\n')     for h in header:         h = h.strip()         if h:             k, v = h.split(':', 1)             header_dict[k] = v.strip()     return header_dict

2 获取网页信息

def get_message():     """     获取网页相关信息     """     failed_list = []     for i in range(1, 101):         print('第' + str(i) + '页')         print(float(random.randint(15, 20)))         # 设置延时,这里是度娘查到的,说要设置15s延迟以上,不会被封         time.sleep(float(random.randint(15, 20)))         # 每10页换一次SNUID值         if (i-1) % 10 == 0:             value = get_cookies_snuid()             snuid = 'SNUID=' + value + ';'         # 设置Cookies         cookies = cookie + snuid         url = 'http://weixin.sogou.com/weixin?query=python&type=2&page=' + str(i) + '&ie=utf8'         host = cookies + '\n'         header = head + host         headers = str_to_dict(header)         # 设置代理IP         proxies = get_proxies(i)         try:             response = requests.get(url=url, headers=headers, proxies=proxies)             html = response.text             soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')             data = soup.find_all('ul', {'class': 'news-list'})             lis = data[0].find_all('li')             for j in (range(len(lis))):                  h4 = lis[j].find_all('h4')                 #print(h4[0].get_text().replace('\n', ''))                 title = h4[0].get_text().replace('\n', '').replace(',', '，')                  p = lis[j].find_all('p')                 #print(p[0].get_text())                 article = p[0].get_text().replace(',', '，')                  a = lis[j].find_all('a', {'class': 'account'})                 #print(a[0].get_text())                 name = a[0].get_text()                  span = lis[j].find_all('span', {'class': 's2'})                 cmp = re.findall("\d{10}", span[0].get_text())                 #print(time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime(int(cmp[0]))) + '\n')                 date = time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime(int(cmp[0])))                  with open('sg_articles.csv', 'a+', encoding='utf-8-sig') as f:                     f.write(title + ',' + article + ',' + name + ',' + date + '\n')             print('第' + str(i) + '页成功')         except Exception as e:             print('第' + str(i) + '页失败')             failed_list.append(i)             continue     # 获取失败页码     print(failed_list)   def main():     get_message()   if __name__ == '__main__':     main()

***成功获取数据。

04 数据可视化

1 微信文章发布数量***0

这里对搜索过来的微信文章进行排序，发现了这十位Python大佬。

这里其实特想知道他们是团队运营，还是个人运营。不过不管了，先关注去。

这个结果可能也与我用Python这个关键词去搜索有关，一看公众号名字都是带有Python的(CSDN例外)。

from pyecharts import Bar import pandas as pd  df = pd.read_csv('sg_articles.csv', header=None, names=["title", "article", "name", "date"])  list1 = [] for j in df['date']:     # 获取文章发布年份     time = j.split('-')[0]     list1.append(time) df['year'] = list1  # 选取发布时间为2018年的文章，并对其统计 df = df.loc[df['year'] == '2018'] place_message = df.groupby(['name']) place_com = place_message['name'].agg(['count']) place_com.reset_index(inplace=True) place_com_last = place_com.sort_index() dom = place_com_last.sort_values('count', ascending=False)[0:10]  attr = dom['name'] v1 = dom['count'] bar = Bar("微信文章发布数量***0", title_pos='center', title_top='18', width=800, height=400) bar.add("", attr, v1, is_convert=True, xaxis_min=10, yaxis_rotate=30, yaxis_label_textsize=10, is_yaxis_boundarygap=True, yaxis_interval=0, is_label_show=True, is_legend_show=False, label_pos='right', is_yaxis_inverse=True, is_splitline_show=False) bar.render("微信文章发布数量***0.html")

2 微信文章发布时间分布

因为这里发现搜索到的文章会有2018年以前的，这里予以删除，并且验证剩下文章的发布时间。

毕竟信息讲究时效性，如果我搜索获取的都是老掉牙的信息，就没什么意思了，更何况还是在一直在变化的互联网行业。

import numpy as np import pandas as pd from pyecharts import Bar  df = pd.read_csv('sg_articles.csv', header=None, names=["title", "article", "name", "date"])  list1 = [] list2 = [] for j in df['date']:     # 获取文章发布年份及月份     time_1 = j.split('-')[0]     time_2 = j.split('-')[1]     list1.append(time_1)     list2.append(time_2) df['year'] = list1 df['month'] = list2  # 选取发布时间为2018年的文章，并对其进行月份统计 df = df.loc[df['year'] == '2018'] month_message = df.groupby(['month']) month_com = month_message['month'].agg(['count']) month_com.reset_index(inplace=True) month_com_last = month_com.sort_index()  attr = ["{}".format(str(i) + '月') for i in range(1, 12)] v1 = np.array(month_com_last['count']) v1 = ["{}".format(int(i)) for i in v1] bar = Bar("微信文章发布时间分布", title_pos='center', title_top='18', width=800, height=400) bar.add("", attr, v1, is_stack=True, is_label_show=True) bar.render("微信文章发布时间分布.html")

3 、文章开头词云

from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import jieba  df = pd.read_csv('sg_articles.csv', header=None, names=["title", "article", "name", "date"])  text = '' # for line in df['article'].astype(str):(前文词云代码) for line in df['title']:     text += ' '.join(jieba.cut(line, cut_all=False)) backgroud_Image = plt.imread('python_logo.jpg') wc = WordCloud(     background_color='white',     mask=backgroud_Image,     font_path='C:\Windows\Fonts\STZHONGS.TTF',     max_words=2000,     max_font_size=150,     random_state=30 ) wc.generate_from_text(text) img_colors = ImageColorGenerator(backgroud_Image) wc.recolor(color_func=img_colors) plt.imshow(wc) plt.axis('off') # wc.to_file("文章.jpg")(前文词云代码) wc.to_file(".jpg") print('生成词云成功!')

到此，关于“Python数据可视化举例分析”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注编程网网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！