前言

各位,七夕快到了,想好要送什么礼物了吗?

昨天有朋友私信我,问我能用Python分析下网上小猫咪的数据,是想要送一只给女朋友,当做礼物。

Python从零基础入门到实战系统教程、源码、视频

网上的数据太多、太杂,而且我也不知道哪个网站的数据比较好。所以,只能找到一个猫咪交易网站的数据来分析了

地址:

http://www.maomijiaoyi.com/

爬虫部分

请求数据
import requests

url = f'http://www.maomijiaoyi.com/index.php?/chanpinliebiao_c_2_1--24.html'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url=url, headers=headers)
print(response.text)
解析数据
# 把获取到的 html 字符串数据转换成 selector 对象 这样调用
selector = parsel.Selector(response.text)
# css 选择器只要是根据标签属性内容提取数据 编程永远不看过程 只要结果
href = selector.css('.content:nth-child(1) a::attr(href)').getall()
areas = selector.css('.content:nth-child(1) .area .color_333::text').getall()
areas = [i.strip() for i in areas] # 列表推导式
提取标签数据
for index in zip(href, areas):
# http://www.maomijiaoyi.com/index.php?/chanpinxiangqing_224383.html
index_url = 'http://www.maomijiaoyi.com' + index[0]
response_1 = requests.get(url=index_url, headers=headers)
selector_1 = parsel.Selector(response_1.text)
area = index[1]
# getall 取所有 get 取一个
title = selector_1.css('.detail_text .title::text').get().strip()
shop = selector_1.css('.dinming::text').get().strip() # 店名
price = selector_1.css('.info1 div:nth-child(1) span.red.size_24::text').get() # 价格
views = selector_1.css('.info1 div:nth-child(1) span:nth-child(4)::text').get() # 浏览次数
# replace() 替换
promise = selector_1.css('.info1 div:nth-child(2) span::text').get().replace('卖家承诺: ', '') # 浏览次数
num = selector_1.css('.info2 div:nth-child(1) div.red::text').get() # 在售只数
age = selector_1.css('.info2 div:nth-child(2) div.red::text').get() # 年龄
kind = selector_1.css('.info2 div:nth-child(3) div.red::text').get() # 品种
prevention = selector_1.css('.info2 div:nth-child(4) div.red::text').get() # 预防
person = selector_1.css('div.detail_text .user_info div:nth-child(1) .c333::text').get() # 联系人
phone = selector_1.css('div.detail_text .user_info div:nth-child(2) .c333::text').get() # 联系方式
postage = selector_1.css('div.detail_text .user_info div:nth-child(3) .c333::text').get().strip() # 包邮
purebred = selector_1.css(
'.xinxi_neirong div:nth-child(1) .item_neirong div:nth-child(1) .c333::text').get().strip() # 是否纯种
sex = selector_1.css(
'.xinxi_neirong div:nth-child(1) .item_neirong div:nth-child(4) .c333::text').get().strip() # 猫咪性别
video = selector_1.css(
'.xinxi_neirong div:nth-child(2) .item_neirong div:nth-child(4) .c333::text').get().strip() # 能否视频
worming = selector_1.css(
'.xinxi_neirong div:nth-child(2) .item_neirong div:nth-child(2) .c333::text').get().strip() # 是否驱虫
dit = {
'地区': area,
'店名': shop,
'标题': title,
'价格': price,
'浏览次数': views,
'卖家承诺': promise,
'在售只数': num,
'年龄': age,
'品种': kind,
'预防': prevention,
'联系人': person,
'联系方式': phone,
'异地运费': postage,
'是否纯种': purebred,
'猫咪性别': sex,
'驱虫情况': worming,
'能否视频': video,
'详情页': index_url,
}
保存数据
import csv # 内置模块

f = open('猫咪1.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['地区', '店名', '标题', '价格', '浏览次数', '卖家承诺', '在售只数',
'年龄', '品种', '预防', '联系人', '联系方式', '异地运费', '是否纯种',
'猫咪性别', '驱虫情况', '能否视频', '详情页'])
csv_writer.writeheader() # 写入表头
csv_writer.writerow(dit)
print(title, area, shop, price, views, promise, num, age,
kind, prevention, person, phone, postage, purebred, sex, video, worming, index_url, sep=' | ')
得到数据

数据可视化部分

词云图
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import WordCloud
from pyecharts.globals import SymbolType
from pyecharts.globals import ThemeType words = [(i,1) for i in cat_info['品种'].unique()]
c = (
WordCloud(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
.add("", words,shape=SymbolType.DIAMOND)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=""))
)
c.render_notebook()

交易品种占比图
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import TreeMap pingzhong = cat_info['品种'].value_counts().reset_index()
data = [{'value':i[1],'name':i[0]} for i in zip(list(pingzhong['index']),list(pingzhong['品种']))] c = (
TreeMap(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
.add("", data)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=""))
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="inside"))
) c.render_notebook()

均价占比图
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import PictorialBar
from pyecharts.globals import SymbolType location = list(price['品种'])
values = list(price['价格']) c = (
PictorialBar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
.add_xaxis(location)
.add_yaxis(
"",
values,
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
symbol_size=18,
symbol_repeat="fixed",
symbol_offset=[0, 0],
is_symbol_clip=True,
symbol=SymbolType.ROUND_RECT,
)
.reversal_axis()
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="均价排名"),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(is_show=False),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(
axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False),
axisline_opts=opts.AxisLineOpts(
linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(opacity=0), ),
),
)
.set_series_opts(
label_opts=opts.LabelOpts(position='insideRight')
)
) c.render_notebook()

猫龄柱状图
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.faker import Faker x = ['1-3个月','3-6个月','6-9个月','9-12个月','1年以上']
y = [69343,115288,18239,4139,5] c = (
Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
.add_xaxis(x)
.add_yaxis('', y)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="猫龄分布"))
) c.render_notebook()

Python爬虫+可视化教学:爬取分析宠物猫咪交易数据的更多相关文章

  1. 【转载】教你分分钟学会用python爬虫框架Scrapy爬取心目中的女神

    原文:教你分分钟学会用python爬虫框架Scrapy爬取心目中的女神 本博文将带领你从入门到精通爬虫框架Scrapy,最终具备爬取任何网页的数据的能力.本文以校花网为例进行爬取,校花网:http:/ ...

  2. Python爬虫实例:爬取B站《工作细胞》短评——异步加载信息的爬取

    很多网页的信息都是通过异步加载的,本文就举例讨论下此类网页的抓取. <工作细胞>最近比较火,bilibili 上目前的短评已经有17000多条. 先看分析下页面 右边 li 标签中的就是短 ...

  3. Python爬虫教程-17-ajax爬取实例(豆瓣电影)

    Python爬虫教程-17-ajax爬取实例(豆瓣电影) ajax: 简单的说,就是一段js代码,通过这段代码,可以让页面发送异步的请求,或者向服务器发送一个东西,即和服务器进行交互 对于ajax: ...

  4. Python爬虫实战之爬取百度贴吧帖子

    大家好,上次我们实验了爬取了糗事百科的段子,那么这次我们来尝试一下爬取百度贴吧的帖子.与上一篇不同的是,这次我们需要用到文件的相关操作. 本篇目标 对百度贴吧的任意帖子进行抓取 指定是否只抓取楼主发帖 ...

  5. Python爬虫实例:爬取猫眼电影——破解字体反爬

    字体反爬 字体反爬也就是自定义字体反爬,通过调用自定义的字体文件来渲染网页中的文字,而网页中的文字不再是文字,而是相应的字体编码,通过复制或者简单的采集是无法采集到编码后的文字内容的. 现在貌似不少网 ...

  6. Python爬虫实例:爬取豆瓣Top250

    入门第一个爬虫一般都是爬这个,实在是太简单.用了 requests 和 bs4 库. 1.检查网页元素,提取所需要的信息并保存.这个用 bs4 就可以,前面的文章中已经有详细的用法阐述. 2.找到下一 ...

  7. python爬虫-基础入门-爬取整个网站《3》

    python爬虫-基础入门-爬取整个网站<3> 描述: 前两章粗略的讲述了python2.python3爬取整个网站,这章节简单的记录一下python2.python3的区别 python ...

  8. python爬虫-基础入门-爬取整个网站《2》

    python爬虫-基础入门-爬取整个网站<2> 描述: 开场白已在<python爬虫-基础入门-爬取整个网站<1>>中描述过了,这里不在描述,只附上 python3 ...

  9. python爬虫-基础入门-爬取整个网站《1》

    python爬虫-基础入门-爬取整个网站<1> 描述: 使用环境:python2.7.15 ,开发工具:pycharm,现爬取一个网站页面(http://www.baidu.com)所有数 ...

随机推荐

  1. 安装nodejs版本模块报错notsup Unsupported platform for n

    使用npm install -g n报错 如果出现npm ERR! notsup Unsupported platform for n@6.7.0: wanted {"os":&q ...

  2. ES6学习笔记之函数(二)

    5.作用域 使用默认参数时,参数会形成一个独立的作用域,此作用域与函数体中的作用域是平行关系,互不影响. var x = 1; function show(x, y= function () { x= ...

  3. 深入理解 Android ANR 触发原理以及信息收集过程

    一.概述 作为 Android 开发者,相信大家都遇到过 ANR.那么为什么会出现 ANR 呢,ANR 之后系统都做了啥.文章将对这个问题详细解说. ANR(Application Not respo ...

  4. 27、Tomcat服务的安装与配置

    服务器名称 ip地址 slave-node1 172.16.1.91 27.1. Tomcat简介: Tomcat是Apache软件基金会(Apache Software Foundation)的Ja ...

  5. scRNAseq benchmark 学习笔记

    背景 把早年没填完的坑(单细胞测序的细胞类型鉴别)给重新拾起来 其Github描述的基本情况: 作者并不对单个分类器进行说明,统一包装在benchmark工程里,还建立了docker容器 但说明了在s ...

  6. Nginx:Nginx配置文件详解

    Nginx是一款面向性能设计的HTTP服务器,相较于Apache.lighttpd具有占有内存少,稳定性高等优势. 如下是Nginx的配置详解: ######Nginx配置文件nginx.conf中文 ...

  7. springboot项目启动,停止,重启

    参考博客 https://www.cnblogs.com/c-h-y/p/10460061.html 打包插件,可以指定启动类 <build> <plugins> <pl ...

  8. Mybatis代码自动生成(含测试)

    一.建立数据库 create database shixun; use shixun; create table user( id int primary key auto_increment , u ...

  9. Github Copilot 结合python的使用

    之前提交的github copilot技术预览版申请,今天收到准入邮件,于是安上试一试这个准备把我送去电子厂上班的copy a lot ? 官网及申请地址:https://copilot.github ...

  10. SDN开发环境搭建以及Mininet编程

    一.实验内容 搭建如下网络拓扑,并熟悉相关指令.   二.搭建开发环境 2.1 开发环境搭建 2.1.1下载ubuntu镜像文件 镜像下载地址 https://www.ubuntu.com/downl ...