python爬虫（电影排行榜）_phython爬虫实时电影票房

一、具体需求

1、一个可执行的吧网络爬虫程序
2、可成功爬取目标网站数据，关键项不少于5项。
3、使用sqlite3存储数据到数据库并命名为Ranking，可以进行增删改查操作。
4、使用matplotlib库将库中数据进行可视化展示。

二、代码实现

import requests
import csv
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
import sqlite3

warnings.filterwarnings('ignore')
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 解决中文显示
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决符号无法显示


def main():
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/105.0.0.0 Safari/537.36',
    }
    data = {
        'r': '0.9936776079863086',
        'top': '50',
        'type': '0',
    }
    resp = requests.post('https://ys.endata.cn/enlib-api/api/home/getrank_mainland.do', headers=headers, data=data)
    data_list = resp.json()['data']['table0']

    # 创建SQLite数据库连接
    conn = sqlite3.connect('Ranking.db')

    # 创建游标对象
    c = conn.cursor()

    # 创建排行榜表
    c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS Ranking
                 (Rank INTEGER, MovieName TEXT, ReleaseTime TEXT, TotalPrice REAL, AvgPrice REAL, AvgAudienceCount INTEGER)''')

    for item in data_list:
        rank = item['Irank']  # 排名
        MovieName = item['MovieName']  # 电影名称
        ReleaseTime = item['ReleaseTime']  # 上映时间
        TotalPrice = item['BoxOffice']  # 总票房(万)
        AvgPrice = item['AvgBoxOffice']  # 平均票价
        AvgAudienceCount = item['AvgAudienceCount']  # 平均场次

        # 插入数据到数据库
        c.execute("INSERT INTO Ranking VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)",
                  (rank, MovieName, ReleaseTime, TotalPrice, AvgPrice, AvgAudienceCount))

        print(rank, MovieName, ReleaseTime, TotalPrice, AvgPrice, AvgAudienceCount)

    # 提交更改
    conn.commit()

    # 关闭游标和连接
    c.close()
    conn.close()


def data_analyze():
    # 创建SQLite数据库连接
    conn = sqlite3.connect('Ranking.db')

    # 读取数据
    data = pd.read_sql_query("SELECT * FROM Ranking", conn)

    # 从上映时间中提取出年份
    data['年份'] = data['ReleaseTime'].apply(lambda x: x.split('-')[0])

    # 各年度上榜电影总票房占比
    df1 = data.groupby('年份')['TotalPrice'].sum()
    plt.figure(figsize=(6, 6))
    plt.pie(df1, labels=df1.index.to_list(), autopct='%1.2f%%')
    plt.title('各年度上榜电影总票房占比')
    plt.show()

    # 各个年份总票房趋势
    df1 = data.groupby('年份')['TotalPrice'].sum()
    plt.figure(figsize=(6, 6))
    plt.plot(df1.index.to_list(), df1.values.tolist())
    plt.title('各年度上榜电影总票房趋势')
    plt.show()

    # 平均票价最贵的前十名电影
    print(data.sort_values(by='AvgPrice', ascending=False)[['年份', 'MovieName', 'AvgPrice']].head(10))

    # 平均场次最高的前十名电影
    print(data.sort_values(by='AvgAudienceCount', ascending=False)[['年份', 'MovieName', 'AvgAudienceCount']].head(10))

    # 关闭连接
    conn.close()


def add_movie(conn, rank, movie_name, release_time, total_price, avg_price, avg_audience_count):
    c = conn.cursor()
    c.execute(
        "INSERT INTO Ranking(Rank, MovieName, ReleaseTime, TotalPrice, AvgPrice, AvgAudienceCount) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)",
        (rank, movie_name, release_time, total_price, avg_price, avg_audience_count))
    conn.commit()
    c.close()


def delete_movie(conn, rank):
    c = conn.cursor()
    c.execute("DELETE FROM Ranking WHERE Rank=?", (rank,))
    conn.commit()
    c.close()


def update_movie(conn, rank, field, value):
    c = conn.cursor()
    c.execute(f"UPDATE Ranking SET {field}=? WHERE Rank=?", (value, rank))
    conn.commit()
    c.close()


def query_movie(conn, rank):
    c = conn.cursor()
    c.execute("SELECT * FROM Ranking WHERE Rank=?", (rank,))
    row = c.fetchone()
    c.close()
    return row


if __name__ == '__main__':
    # 创建保存数据的csv文件
    with open('07.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as f:
        csvwriter = csv.writer(f)
        # 添加文件表头
        csvwriter.writerow(('排名', '电影名称', '上映时间', '总票房(万)', '平均票价', '平均场次'))
        main()

    # 数据分析
    data_analyze()

    # 创建SQLite数据库连接
    conn = sqlite3.connect('Ranking.db')

    # 添加电影数据
    add_movie(conn, 51, '电影A', '2023-08-02', 1000, 50, 100)

    # 删除电影数据
    delete_movie(conn, 50)

    # 更新电影数据
    update_movie(conn, 49, 'AvgPrice', 60)

    # 查询电影数据
    row = query_movie(conn, 48)
    print(row)

    # 关闭数据库连接
    conn.close()