宿迁做网站,企业在线查询,什么网站做私人空间好,腾讯企点怎么删除好友实验16#xff1a;网络爬虫
1.实验目标及要求
#xff08;1#xff09;掌握简单爬虫方法。
2. 实验主要内容
爬取中国票房网
① 爬取中国票房网#xff08;www.cbooo.cn)2019年票房排行榜前20名的电影相关数据 代码部分:
import time
from selenium.webdriver impor…实验16网络爬虫
1.实验目标及要求
1掌握简单爬虫方法。
2. 实验主要内容
爬取中国票房网
① 爬取中国票房网www.cbooo.cn)2019年票房排行榜前20名的电影相关数据 代码部分:
import time
from selenium.webdriver import Edge
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.select import SelectwebEdge()
web.get(https://www.endata.com.cn/BoxOffice/BO/Year/index.html)
# 定位下拉列表
sel_elweb.find_element(By.XPATH,//*[idOptionDate])
selSelect(sel_el)
sel.select_by_value(2019)
time.sleep(2)
# 输出标头信息
theadweb.find_element(By.XPATH,//*[idTableList]/table/thead/tr)
print(thead.text)
# 查询前二十个电影
for i in range(1,21):trweb.find_element(By.XPATH,//*[idTableList]/table/tbody/tr[str(i)
])print(tr.text.replace(\n, ))
web.close()输出结果 影片名称 类型 总票房(万) 平均票价 场均人次 国家及地区 上映日期
1 哪吒之魔童降世 动画 500,359 36 24 中国 2019-07-26
2 流浪地球 科幻 468,150 45 29 中国 2019-02-05
3 复仇者联盟4终局之战 动作 424,922 49 23 美国 2019-04-24
4 我和我的祖国 剧情 312,366 39 36 中国/中国香港 2019-09-30
5 中国机长 剧情 290,354 38 27 中国 2019-09-30
6 疯狂的外星人 喜剧 221,275 42 30 中国 2019-02-05
7 飞驰人生 喜剧 172,733 42 25 中国 2019-02-05
8 烈火英雄 灾难 170,339 36 19 中国 2019-08-01
9 少年的你 剧情 155,623 36 16 中国 2019-10-25
10 速度与激情特别行动 动作 143,430 36 15 美国 2019-08-23
11 蜘蛛侠英雄远征 动作 141,751 36 17 美国 2019-06-28
12 扫毒2天地对决 剧情 131,143 36 17 中国/中国香港 2019-07-05
13 大黄蜂 动作 114,956 36 11 美国 2019-01-04
14 攀登者 剧情 109,501 37 22 中国 2019-09-30
15 惊奇队长 动作 103,518 37 14 美国 2019-03-08
16 比悲伤更悲伤的故事 爱情 95,792 31 15 中国台湾 2019-03-14
17 哥斯拉2怪兽之王 科幻 93,737 37 15 美国 2019-05-31
18 阿丽塔战斗天使 动作 89,698 38 14 美国/加拿大/阿根廷 2019-02-22
19 银河补习班 剧情 87,772 34 16 中国 2019-07-18
20 误杀 剧情 83,173 34 15 中国 2019-12-13综合爬虫统计数据
② 请编程实现如下操作从网址http://www.kanunu8.com/book3/6879/上爬取小说《动物农场》的所有章节分析小说《动物农场》按词频输出三个字的词汇前 10 项根据词频画出这10个词汇的直方图并另存为文件“动物农场词频.png”。 代码部分:爬虫部分
import time
from selenium.webdriver import Edge
from selenium.webdriver.common.by import BywebEdge()
web.get(https://www.kanunu8.com/book3/6879/131779.html)
textopen(动物农场.txt, a, encodinggbk)
# 循环十章
for _ in range(10):# 定位到文章内容pweb.find_element(By.XPATH,/html/body/div/table[5]/tbody/tr/td[2]/p)text.write(p.text.replace(\n,))time.sleep(2)# 点击下一页clickweb.find_element(By.XPATH,/html/body/div/table[7]/tbody/tr/td/table/
tbody/tr/td[3]/strong/a).click()time.sleep(20)
输出结果代码部分:词频分析部分
import jieba
import matplotlib.pyplot as pltsopen(动物农场.txt, r, encodingutf-8,errorsignore).read()
jieba.load_userdict(动物农场.txt)
wordsjieba.lcut(s) # 进行分词操作stopwords_list[] # 创建中文停用词列表
with open(./作业十二/stopword.txt,r,encodingutf-8) as f:for line in f:line line[:-1]stopwords_list.append(line)words_dict{}
for word in words:# 长度大于和不在停用词中的词 保存到字典并记录词频if word not in stopwords_list and len(word)!1:words_dict[word]words_dict.get(word,0)1
words_listlist(words_dict.items())
words_list.sort(keylambda x:x[1],reverseTrue) #按词频大小排序
# 分别记录三个字词和词频
three_words[]
three_words_num[]
num0
for three_word in words_list:if len(three_word[0])3 and num10 and three_word[0]!实际上 and three_word[0]!第一次:three_words.append(three_word[0])three_words_num.append(three_word[1])num1# 画图
plt.bar(three_words,three_words_num)
# 写上高度
for i in range(len(three_words)):plt.text(three_words[i],three_words_num[i],three_words_num[i],vabottom,
hacenter)
plt.rcParams[font.sans-serif] [SimHei]
plt.rcParams[axes.unicode_minus]False
plt.savefig(动物农场词频.png)
plt.show()
