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python爬虫数据分析毕业论文_Python 爬虫实操,顺便做了个数据分析

【IT168 资讯】本文作者是一名地地道道的程序员,最大的乐趣就是爬各种网站。特别是在过去的一年里,为了娱乐和利润而爬掉了无数网站。从小众到主流电子商店再到新闻媒体和文学博客,通过使用简单的工具(如BeautifulSoup)获得了很多有趣且干净的数据—我也很喜欢Chrome 的Headless模式。

本文,作者将分析从Greek wine e-shop商店(一个希腊葡萄酒网站)中获得的数据,来看看哪种葡萄酒最受欢迎。

scraper本身相当简单,可以在GitHub页面(https://github.com/Florents-Tselai/greek-wines-analysis)找到。作者将着重于通过使用标准的Python包对得到的数据(1125个独特的标签)做一些快速的探索性分析。

scraper本身暴露了一个相当简单的API。首先,请求葡萄酒页面的数据,并将数据返回给nicedict,如下所示:

In [2]:

u=581887061,736875423&fm=173&app=25&f=JPG?w=640&h=44

In [3]:

u=2875076829,51300338&fm=173&app=25&f=JPG?w=640&h=42

Out[3]:

u=1534143477,832730705&fm=173&app=25&f=JPG?w=639&h=187&s=9E087023A3745C210AFCA1DE000080B3

然后,定义一些matplotlib。

In [4]:

u=3007709035,865796280&fm=173&app=25&f=JPG?w=640&h=326&s=8071CF3013524D644A7DA5DA000050B2

加载由houseofwine_gr.dump模块生成的数据转储,开发者也可以在GitHub页面找到.json,.csv和.xlsx的数据集。

In [5]:

u=4270521022,656396562&fm=173&app=25&f=JPG?w=640&h=83

以下是所拥有数据的视图:

In [6]:

u=619882718,2362404738&fm=173&app=25&f=JPG?w=640&h=42

Out[6]:

;