Python爬虫实战-数据可视化

Dear 丶 2023-07-14 05:40 102阅读 0赞

# 本文您将学到的东西包括： #

scrapy爬虫的设置

*  requests（一个用来发送HTTP请求的简单库）
 *  BeautifulSoup（一个从HTML和XML中解析数据的库）

MongoDB的用法

*  MongoBooster可视化工具  
    注意：很多人学Python过程中会遇到各种烦恼问题，没有人帮答疑容易放弃。为此小编建了个Python全栈免费答疑.裙 ：七衣衣九七七巴而五（数字的谐音）转换下可以找到了，不懂的问题有老司机解决里面还有最新Python教程项目可拿,，一起相互监督共同进步！

Pyecharts可视化工具

re正则表达式库

*  贪婪模式
 *  懒惰模式

> 系列文章  
> [python爬虫实战(1) -- 抓取boss直聘招聘信息][python_1_ -- _boss]  
> [python爬虫实战(2) -- MongoDB和数据清洗][python_2_ -- MongoDB]  
> [python爬虫实战(3) -- 数据可视化][python_3_ --]

### 实验内容：使用pyecharts将之前爬取的数据通过图形化显示出来 ###

参考：[https://segmentfault.com/a/1190000012429530][https_segmentfault.com_a_1190000012429530]

其实这次没得参考啦，因为原作者没写过程，直接把最后的图表丢出来了T\_T  
我先自己研究一下吧~

### 01 pyecharts初体验 ###

请教大牛后得知，想要实现这种效果，需要使用pyecharts

![format_png][]

花式图表

于是我使用pip install pyecharts  
过程略坎坷，遇到几次报错，不太明白，智能重复上述命令，结果两三次之后，安上了。  
跑个代码实验一下

import pyecharts
    
    bar = pyecharts.Bar(title="myBar",subtitle="xxx data")
    
    attr =['a','b','c','d','e','f']
    
    v1 = [1,2,3,4,5,6]
    
    v2 = [3,5,2,1,5,1]
    
    bar.add('test1',attr,v1,is_stack=True)
    
    bar.add('test2',attr,v2,is_stack=True)
    
    bar.render()

一实验发现，能生成html文件，good

![format_png 1][]

fun.render()命令可以生成html文件

但是Jupyter notebook生成的都是空白！类似下面这样：

![format_png 2][]

Jupyter notebook下无法使用pycharts

这样可不方便呀，于是百度了很多办法，终于找到pyecharts的开发者回复的一种解决方案：

> 安装之前先执行一次 `pip uninstall pyecharts`  
> 卸载原有版本后再 `pip install pyecharts==0.1.9.5`

试验后，发现这个办法可行，现在Jupyter notebook可以显示啦~

![format_png 3][]

Jupyter notebook下使用pyecharts

> 附上2个参考  
> 1.惊艳的可视化--飞机航行图 [http://python.tedu.cn/know/320402.html][http_python.tedu.cn_know_320402.html]  
> 2.pyecharts官方文档（图表配置极其强大，什么都有，词云、热力图、等等） [https://pyecharts.readthedocs.io/zh/latest/zh-cn/jupyter\_notebook/][https_pyecharts.readthedocs.io_zh_latest_zh-cn_jupyter_notebook]  
> [http://pyecharts.org/\#/zh-cn/jupyter\_notebook?id=%E7%A4%BA%E4%BE%8B][http_pyecharts.org_zh-cn_jupyter_notebook_id_E7_A4_BA_E4_BE_8B]

### 02 提取数据并绘制饼图 ###

先绘制一个工作经验分布饼图  
代码如下

experience = ["应届生","1年以内","1-3年","3-5年","5-10年","10年以","不限"]
    value = []
    for i in range(len(experience)):
        value.append(db.Python_jobs.count_documents({"experience": experience[i]}))
    print(value)
    
    import pyecharts 
    chart_experience = pyecharts.Pie("工作经验扇形图")
    chart_experience.add('test1',experience,value,is_label_show = True)
    chart_experience

效果如下

![format_png 4][]

工作经验饼图

>  *  主要难点  
>     在于mongodb提取数据的数据库命令  
>     以及list循环

>  *  命令小记  
>     len(list) 获取list元素个数  
>     list.append() 向list中添加新元素  
>     db.collection.count\_documents('name':'value') 获取表中某变量的个数

### 03 用柱状图显示薪资 ###

实现思路：  
1 从数据库中取出所有应届生最低工资，累加，除以应届生数量，得到应届生最低薪资水平均值，放入salary\_low  
2 以此类推，循环取出其他工作经验的最低薪资平均值，放入salary\_low中  
3 以此类推，得到salary\_high，与salary\_low计算得到salary\_avg  
4 通过pyecharts显示出来  
5 其中的数据结构就是list，exp是list，每个工作经验包含salary\_low/avg/high

代码：

#04 薪资分布柱状图
    from pyecharts import Bar
    exp = ["应届生","1年以内","1-3年","3-5年","5-10年","10年以上","不限"]
    salary_low = []
    salary_high = []
    salary_avg = []
    
    i = 0
    for i in range(len(exp)):
        items = db.Python_jobs.find({'experience':exp[i]})
        low_sum = 0
        high_sum = 0
        for item in items:
            dictionnary = item['salary']
            #print(dictionnary)
            low_sum = dictionnary['low'] + low_sum
            high_sum = dictionnary['high'] + high_sum
        try:
            salary_low.append(round(low_sum/value[i])) 
            salary_high.append(round(high_sum/value[i])) 
            salary_avg.append(round((salary_low[i]+salary_high[i])/2))
        except:
            salary_low.append(round(value[i])) 
            salary_high.append(round(value[i]))
            salary_avg.append(round(value[i]))
    
    #print(salary_low)
    #print(salary_high)
    #print(salary_avg)
    
    bar = Bar("Python工程师薪资")
    bar.add("最低薪资", exp, salary_low, is_label_show = True)
    bar.add("平均薪资", exp, salary_avg, is_label_show = True)
    bar.add("最高薪资", exp, salary_high, is_label_show = True)
    bar

实现效果：

![format_png 5][]

pyecharts柱状图

### 04 用扇形图显示领域 ###

> 思路  
> 数据总量 540条招聘信息  
> 一、分几类（industryField相同算一类）  
> 二、每一类多少条招聘信息

找了很久，终于找到mongodb中的Mapreduce方法可以用来实现

db.Python_jobs.mapReduce( 
       function() { emit(this.industryField,1); }, 
       function(key, values) {return Array.sum(values)}, 
          {  
             out:"non" 
          }
    )

(执行完上面这条命令，其实把数据存入了另一个collection “non”中  
显示的结果和上面的代码+find()一样)

在mongobooster查询结果如下

![format_png 6][]

分类和每一类的条数都有了

对Mapreduce()函数的说明

map: function() {emit(this.cat_id,this.goods_number); }, # 函数内部要调用内置的emit函数,cat_id代表根据cat_id来进行分组,goods_number代表把文档中的goods_number字段映射到cat_id分组上的数据,其中this是指向向前的文档的,这里的第二个参数可以是一个对象,如果是一个对象的话,也是作为数组的元素压进数组里面;
 
 reduce: function(cat_id,all_goods_number) {return Array.sum(all_goods_number)}, # cat_id代表着cat_id当前的这一组,all_goods_number代表当前这一组的goods_number集合,这部分返回的就是结果中的value值;
 
 out: <output>, # 输出到某一个集合中,注意本属性来还支持如果输出的集合如果已经存在了,那是替换,合并还是继续reduce? 另外还支持输出到其他db的分片中,具体用到时查阅文档,筛选出现的键名分别是_id和value;
 
 query: <document>, # 一个查询表达式,是先查询出来,再进行mapReduce的
 
 sort: <document>, # 发往map函数前先给文档排序
 
 limit: <number>, # 发往map函数的文档数量上限,该参数貌似不能用在分片模式下的mapreduce
 
 finalize: function(key, reducedValue) {return modifiedObject; }, # 从reduce函数中接受的参数key与reducedValue,并且可以访问scope中设定的变量
 
 scope: <document>, # 指定一个全局变量,能应用于finalize和reduce函数
 
 jsMode: <boolean>, # 布尔值，是否减少执行过程中BSON和JS的转换，默认true,true时BSON-->js-->map-->reduce-->BSON,false时 BSON-->JS-->map-->BSON-->JS-->reduce-->BSON,可处理非常大的mapreduce。

pyecharts处理结果如下

![format_png 7][]

空心饼图

代码如下：

#04.1 数据处理
    industryFieldKey = []
    industryFieldValue = []
    cursor = db.non.find() #这个non就是之前db指令生成的新collection
    for c in cursor: #如果不用cursor的话，只能看到16进制的游标值
        #print(c)
        industryFieldKey.append(c['_id'])
        industryFieldValue.append(c['value'])
    print(industryFieldKey)
    print(industryFieldValue)
    
    #04.2 可视化
    from pyecharts import Pie
    pie = Pie("各领域招聘数量", title_pos='center', width = 1000)
    pie.add("", industryFieldKey, industryFieldValue, center=[60, 50], radius=[30, 70], label_text_color=None,
            is_label_show=True, legend_orient='vertical',
            legend_pos='left')
    pie

> 欠缺之处 使用Mapreduce处理的时候没有排序输出，所以图像显示比较乱  
> 后面有时间再完善吧~

学到的内容：

*  Mapreduce 可以统计分组以及各分组数量
 *  mongodb collection中的内容，需要通过curser循环打印出来

### 05 用词云显示技术名词 ###

> 思路  
> 1 逐个打开页面  
> 2 爬取label，放入MongoDB中  
> 3 Mapreduce，排序

小发现  
之前经常遇到jupyter notebook停止输出的问题  
今天受不了了，google一下发现原来是这样：  
\[ \* \]表示正在执行  
编程\[ \* \]之后不要再重复敲了，否则就会停止输出  
如果不小心敲了，那就点击上方栏目上的方块，停止运行，就好了。

![format_png 8][]

\[ \* \]表示正在运行

1.逐个打开页面，print(label)完成 （更新于0801）

tags = soup.find("div", {"class": "job-tags"})
            print(tags.text)

效果如下

![format_png 9][]

一排网页链接，一排label

2.将tags的内容保存到MongoDB中去  
问题：取出来的值连在一起，而且存入数据库时前后都有\\n  
目前方法：

tags = soup.find("div", {"class": "job-tags"})
            print(tags.text)
            item['positionLables'] = tags.text

数据库存储效果：

![format_png 10][]

前后带\\n且没有分割

研究内容： 
如何使用soup.find将网页中PythonHadoop以list形式存入数据库？

3.使用第二层soup.find，提取list

tags = soup.find("div", {"class": "job-tags"})
            lists = tags.find_all("span")
            print(lists)

效果如下

> \[python爬虫, Web前端, Diango\]

能够提取list了，只是还有需要去掉

### 更新 2018-08-04 ###

从这个列表中提取字符真是搞死我了，这个列表不是普通的列表，里面不是字符串 
列表类型是 <class 'bs4.element.ResultSet'> 
里面的字符类型是 <class 'bs4.element.Tag'> 
所以今天用正则去匹配的时候总是出问题！

如何把 taglists = \[python爬虫, Web前端, Diango\] 
变成 taglists = \["python爬虫", "Web前端", "Diango"\] 
成立难倒我的课题

没关系，今天学到了正则表达式，也是蛮好的

import re
 key = r"python爬虫"#这段是你要匹配的文本
 p1 = r"(?<=).+?(?=)"#这是我们写的正则表达式规则，你现在可以不理解啥意思
 pattern1 = re.compile(p1)#我们在编译这段正则表达式
 matcher1 = re.search(pattern1,key)#在源文本中搜索符合正则表达式的部分
 print matcher1.group(0)#打印出来

输出结果

> python爬虫

科普两个点

* 第一点是?<=与?= 
 ?<= 表示在匹配字符前必须有， ?=表示在匹配字符后必须有 
 比如 p = r"(?<=A)XX(?=B)" 
 表示要匹配的字符是XX 
 但是必须满足AXXB的形式
 * 第二点是+？ 贪婪模式和懒惰模式 
 [yiping@hit.edu.cn][yiping_hit.edu.cn] 
 p1 = r"@.+." \#想匹配@到"."之间，即hit 
 结果是"@hit.edu." 
 为什么多了？ 因为正则表达式默认是贪婪模式 
 [yiping@hit.edu.cn][yiping_hit.edu.cn] 
 p1 = r"@.+?." \#在+之后加上? 
 结果是"@hit." 
 \+?将贪婪模式改成了懒惰模式

> 放一个正则表达式讲的特别好的例子  
> [https://www.cnblogs.com/chuxiuhong/p/5885073.html][https_www.cnblogs.com_chuxiuhong_p_5885073.html] Python 正则表达式入门（初级篇）  
> 有一本讲正则表达式的书挺不错的 《正则表达式必知必会》

更新 2018-08-09

做出了一周的努力，仍然没有办法使用soup find()方法提取岗位label，拖延已久，暂时告一段落吧。

这个项目目前只留下一个词云没有做完，其余内容都过了一遍。

学到的东西包括：  
scrapy爬虫的设置

*  requests（一个用来发送HTTP请求的简单库）
 *  BeautifulSoup（一个从HTML和XML中解析数据的库）

MongoDB的用法

*  MongoBooster可视化工具

Pyecharts可视化工具

re正则表达式库

*  贪婪模式
 *  懒惰模式

> 总结注意：很多人学Python过程中会遇到各种烦恼问题，没有人帮答疑容易放弃。为此小编建了个Python全栈免费答疑.裙 ：七衣衣九七七巴而五（数字的谐音）转换下可以找到了，不懂的问题有老司机解决里面还有最新Python教程项目可拿,，一起相互监督共同进步！
> 
> *本文的文字及图片来源于网络加上自己的想法,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。*

[python_1_ -- _boss]: https://www.jianshu.com/p/a5907362ba72
[python_2_ -- MongoDB]: https://www.jianshu.com/p/7952848547f0
[python_3_ --]: https://www.jianshu.com/p/85ee714af8f5
[https_segmentfault.com_a_1190000012429530]: https://segmentfault.com/a/1190000012429530
[format_png]: /images/20230529/fd3c788a169d41e6bc643915038a1ad4.png
[format_png 1]: /images/20230529/e7ad1ffabbed4e56bdb51d3616455d00.png
[format_png 2]: /images/20230529/fb518ed5bc7c4154943266ae21a3434b.png
[format_png 3]: /images/20230529/0ac615af1fcd4f489aae1a7f785f5911.png
[http_python.tedu.cn_know_320402.html]: http://python.tedu.cn/know/320402.html
[https_pyecharts.readthedocs.io_zh_latest_zh-cn_jupyter_notebook]: https://pyecharts.readthedocs.io/zh/latest/zh-cn/jupyter_notebook/
[http_pyecharts.org_zh-cn_jupyter_notebook_id_E7_A4_BA_E4_BE_8B]: http://pyecharts.org/#/zh-cn/jupyter_notebook?id=%E7%A4%BA%E4%BE%8B
[format_png 4]: /images/20230529/a3f8821103a7430893f2386c33371836.png
[format_png 5]: /images/20230529/fdd1877629e74f5e89fcea00880f2dfc.png
[format_png 6]: /images/20230529/521dbf617dfa4efca07179ee56de2df3.png
[format_png 7]: /images/20230529/8a95bb060bf840daa2b9751e7d5b73dc.png
[format_png 8]: /images/20230529/ecd1c33119684a83b43d1317f2ad0bac.png
[format_png 9]: /images/20230529/0c93e355682147a698cfc00524bbb479.png
[format_png 10]: /images/20230529/42b175c4c89c44e9964d195763ccde31.png
[yiping_hit.edu.cn]: mailto:yiping@hit.edu.cn
[https_www.cnblogs.com_chuxiuhong_p_5885073.html]: https://www.cnblogs.com/chuxiuhong/p/5885073.html