python爬虫实战--第二章：电影数据处理与可视化_爬虫电影图片可以处理的方向

本实战项目通过python爬取豆瓣电影Top250榜单，利用flask框架和Echarts图表分析评分、上映年份并将结果可视化,并制作了词云，项目已经上传至服务器，欢迎各位大佬批评指正。

项目展示：http://121.36.81.197:5000/
源码地址：https://github.com/lzz110/douban_movies_top250
学习资料：Python爬虫技术5天速成（2020全新合集）

项目技术栈：Flask框架、Echarts、WordCloud、SQLite
环境：Python3

上一章已经爬取了网站上的数据并保存到数据库，这一章开始对数据进行处理并可视化到页面。

电影排序页面实现

成果展示：将电影按评分排序展示
后台核心代码：从数据库中计算所需数据，回传给前端

@app.route('/movie')
def movie():
    datalist  = []
    con = sqlite3.connect("movie.db")
    cur = con.cursor()
    sql = "select * from movie250"
    data = cur.execute(sql)
    for item in data:
        datalist.append(item)
    cur.close()
    con.close()
    # print(datalist)
    return render_template("movie.html",movies = datalist)
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前端核心代码movie.html：

<section class="counts section-bg">
      <div class="container">
          <table class="table table-striped">
              <tr>
                  <td>排名</td>
                  <td>电影中文名称</td>
                  <td>评分</td>
                  <td>评价人数</td>
                  <td>一句话概述</td>
                  <td>上映时间</td>
                  <td>地区</td>
                  <td>分类</td>
              </tr>
              {% for movie in movies %}
              <tr>
                  <td>{{movie[0]}}</td>
                  <td>
                      <a href="{{ movie[1] }}" target="_blank">
                      {{ movie[3] }}
                        </a>
                  </td>
                  <td>{{movie[4]}}</td>
                  <td>{{movie[5]}}</td>
                  <td>{{movie[6]}}</td>
                  <td>{{movie[7]}}</td>
                  <td>{{movie[8]}}</td>
                  <td>{{movie[9]}}</td>
              </tr>
              {% endfor %}
          </table>
        </div>
    </section><!-- End Counts Section -->
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数据可视化页面实现

后台核心代码：从数据库中计算所需数据，回传给前端

@app.route('/score')
def score():
    score = []  # 评分
    num = []    # 每个评分所统计出的电影数量
    score2 = []  # 评分
    num2 = []  # 每个评分所统计出的电影数量
    res={}
    con = sqlite3.connect("movie.db")
    cur = con.cursor()
    sql = "select score,count(score) from movie250 group by score"
    data = cur.execute(sql)
    for item in data:
        score.append(str(item[0]))
        num.append(item[1])
    for k, v in zip(score, num):
        res.update({k: v, },)

    sql2="select year_release,count(year_release) from movie250 group by year_release"
    data2 = cur.execute(sql2)
    for item2 in data2:
        score2.append(str(item2[0]))
        num2.append(item2[1])

    #print(num2)
    cur.close()
    con.close()
    return render_template("score.html",score=score,num=num,res=res,num2=num2,score2=score2)
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前端页面借助Echarts实现，具体操作可参考官网教程
条形图效果展示：

条形图核心代码：

<div class="container">
            <div class="section-title">
                <h2>评分分布图</h2>
            </div>
            <!-- 为 ECharts 准备一个具备大小（宽高）的 DOM -->
            <div id="main" style="width: 100%;height:300px"></div>
            <script type="text/javascript">
        // 基于准备好的dom，初始化echarts实例
        var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));

        var kv = new Array();//声明一个新的字典
        kv = {{ res|safe }};//取出后台传递的数据，此处添加safe过滤避免警告
        var test = new Array();//声明一个新的字典用于存放数据
        for (var logKey in kv) {
        //将对应键值对取出存入test，logKey 为该字典的键
          test.push({value: kv[logKey], name: logKey});
        }
        // 指定图表的配置项和数据
        var option = {
            tooltip: {
                trigger: 'item',
                formatter: '{a} <br/>{b} : {c} ({d}%)'
            },
            legend: {
                orient: 'vertical',
                left: 'left',
                data: {{ score|tojson }}
            },
            series: [
                {
                    name: '来源',
                    type: 'pie',
                    radius: '85%',
                    center: ['50%', '55%'],
                    data: test,
                    emphasis: {
                        itemStyle: {
                            shadowBlur: 10,
                            shadowOffsetX: 0,
                            shadowColor: 'rgba(0, 0, 0, 0.5)'
                        }
                    }
                }
            ]
        };

        // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
        myChart.setOption(option);
        </script>
      </div>
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扇形图效果展示：

扇形图核心代码：

<div class="container">
            <div class="section-title">
                <h2>上映年份分布图</h2>
            </div>
        {#            <div id="tiaoxing" style="width: 600px;height:400px;"></div>#}
            <div id="tiaoxing" style="width: 100%;height:400px;"></div>
            <script type="text/javascript">

        // 基于准备好的dom，初始化echarts实例
        var myChart2 = echarts.init(document.getElementById('tiaoxing'));

        // 指定图表的配置项和数据
        var option2 = {
            color: ['#3398DB'],
            tooltip: {
                trigger: 'axis',
                axisPointer: {            // 坐标轴指示器，坐标轴触发有效
                    type: 'shadow'        // 默认为直线，可选为：'line' | 'shadow'
                }
            },
            grid: {
                left: '3%',
                right: '4%',
                bottom: '3%',
                containLabel: true
            },
            xAxis: [
                {
                    type: 'category',
                    data: {{score2|tojson}},
                    axisTick: {
                        alignWithLabel: true
                    }
                }
            ],
            yAxis: [
                {
                    type: 'value'
                }
            ],
            series: [
                {
                    name: '直接访问',
                    type: 'bar',
                    barWidth: '60%',
                    data: {{ num2 }}
                }
            ]
        };

        // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
        myChart2.setOption(option2);
        </script>
</div>
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词云页面实现

生成词云需要用到的库：

import jieba                            #分词
from matplotlib import pyplot as plt    #绘图，数据可视化
from wordcloud import WordCloud         #词云
from PIL import Image                   #图片处理
import numpy as np                      #矩阵运算
import sqlite3                          #数据库
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完整代码：

#准备词云所需的文字（词）
con = sqlite3.connect('movie.db')
cur = con.cursor()
sql = 'select category from movie250'
# sql = 'select introduction from movie250'
data = cur.execute(sql)
text = ""
for item in data:
    text =  text + item[0]
    # print(item[0])
# print(text)
cur.close()
con.close()

#分词
cut = jieba.cut(text)
string = ' '.join(cut)
# print(len(string))


img = Image.open(r'.\static\assets\img\tree.jpg')   #打开遮罩图片
img_array = np.array(img)   #将图片转换为数组
wc = WordCloud(
    background_color='white',
    mask=img_array,
    font_path="msyh.ttc"    #字体所在位置：C:\Windows\Fonts
)
wc.generate_from_text(string)


#绘制图片
fig = plt.figure(1)
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')     #是否显示坐标轴

# plt.show()    #显示生成的词云图片

#输出词云图片到文件
plt.savefig(r'.\static\assets\img\category.jpg',dpi=500)
# plt.savefig(r'.\static\assets\img\test.jpg',dpi=500)
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效果展示：分别根据电影简介和电影分类制作词云
至此 爬虫项目本地就做好了，有需要的话可以上传至云服务器，方便访问，具体步骤可参考第三章：flask项目上传至服务器