【python】python小说数据抓取+可视化（源码+数据）【独一无二】

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【python】python小说数据抓取+可视化（源码+数据）【独一无二】

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目录

• 【python】python小说数据抓取+可视化（源码+数据）【独一无二】
• 一、功能描述
• 二、可视化展示
• 三、部分代码

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一、功能描述

主要采集是创世中文网，网页中主要功能如下：

1. 爬取小说信息： 通过循环遍历预设的小说类型和页数，使用requests库发送HTTP请求获取每一页小说信息的HTML页面，然后解析库提取页面中的小说标题、等级、类型、字数和简介等信息，并保存到Excel文件中。

2. 数据清洗和转换： 读取Excel文件中的数据，对字数进行单位统一和异常处理，确保数据的准确性和一致性。

3. 数据可视化： 绘制多种图表，包括散点图、折线图、柱状图、饼图和词云图，展示了小说数据的不同特征和分布情况，如小说等级与字数的关系、小说标题长度与字数的关系、不同类型小说的总字数和数量分布、每种类型小说的平均字数以及字数最多的前15篇小说等。

4. 提供数据分析： 通过观察和分析生成的图表，用户可以更直观地了解小说数据的特征和规律，例如不同类型小说的数量和字数分布情况，以及字数最多的小说等。这些分析有助于用户做出进一步的决策或研究。

数据抓取内容如下，主要采集了 2000+ 条数据，保存到excel文件中：

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爬取内容显示如下：

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二、可视化展示

1. 折线图：名字最长的前10篇小说的字数
   • 通过 plt.plot() 函数绘制折线图，横轴为前10篇小说的标题，纵轴为字数（单位为万字）。
   • 通过 plt.xticks() 函数设置横坐标的旋转角度和对齐方式，使得标题能够清晰显示。
   • 通过 plt.title() 函数设置图表标题，plt.ylabel() 函数设置纵坐标标签，plt.tight_layout() 函数调整布局，最后使用 plt.show() 函数显示图表。

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2. 柱状图：类型 vs 总字数
   • 首先使用 groupby() 函数按照小说类型对数据进行分组，然后使用 sum() 函数计算每种类型小说的总字数。
   • 通过 plot(kind='bar') 函数绘制柱状图，横轴为小说类型，纵轴为总字数（单位为万字）。
   • 同样使用 plt.title() 函数设置图表标题和纵坐标标签，最后使用 plt.show() 函数显示图表。

3. 饼图：小说类型分布
   • 使用 value_counts() 函数统计每种小说类型的数量。
   • 通过 plot(kind='pie') 函数绘制饼图，展示不同类型小说的数量占比。
   • 使用 autopct='%1.1f%%' 参数显示每个扇形的百分比标签，并通过 plt.title() 函数设置图表标题，最后使用 plt.show() 函数显示图表。

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4. 柱状图：类型 vs 平均字数
   • 使用 groupby() 函数按照小说类型对数据进行分组，然后使用 mean() 函数计算每种类型小说的平均字数。
   • 通过 plot(kind='bar') 函数绘制柱状图，横轴为小说类型，纵轴为平均字数（单位为万字）。
   • 使用 plt.title() 函数设置图表标题和坐标轴标签，最后使用 plt.show() 函数显示图表。
     
5. 柱状图：字数最多的前15篇小说
   • 使用 nlargest() 函数选择字数最多的前15篇小说。
   • 通过 plt.bar() 函数绘制柱状图，横轴为小说标题，纵轴为字数（单位为万字）。
   • 使用 plt.title() 函数设置图表标题和坐标轴标签，通过 plt.xticks() 函数设置横坐标标签的旋转角度和对齐方式，最后使用 plt.show() 函数显示图表。
     
6. 词云图：标题
   • 使用 WordCloud 库生成词云图，通过 generate() 函数传入小说标题数据，生成词云图。
   • 通过 plt.imshow() 函数显示词云图，使用 interpolation='bilinear' 参数设置插值方法，使图像更加平滑。
   • 最后通过 plt.axis('off') 函数关闭坐标轴，plt.title() 函数设置图表标题，最后使用 plt.show() 函数显示词云图。
     

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三、部分代码

import time
import requests
from lxml import etree
import csv
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud

plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]


def save_data(data_list):
    # 使用'utf-8-sig'编码来确保UTF-8文件可以正确地读取中文字符
    # 略...
    # 略...
        # 略...
            # 略...
                # 略...
                    # 略...
                        # 略...> 👉👉👉源码关注【测试开发自动化】公众号，回复 “ 小说数据抓取 ” 获取。👈👈👈
# 爬取url集合
url_dic = {
	# 略....
	# 略....
	# 略....	# 略....> 👉👉👉源码关注【测试开发自动化】公众号，回复 “ 小说数据抓取 ” 获取。👈👈👈
	# 略....	# 略....
	# 略....	# 略....
	# 略....	# 略....
	# 略....
}

header = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/117.0.0.0 Safari/537.36"
}
save_data(["标题", "等级", "类型", "字数 ", "简介"])  # 标题
for url, page in url_dic.items():

    for i in range(1, page + 1):
            time.sleep(2)
            nurl = url + str(i)
            html = requests.get(url=nurl, headers=header)
            for k in range(1, 20):
                try:
                    # 提取页面信息
                    # 略。。。。。。
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                    # 略。。。。。。
                except:
                    print("异常页数，已经略过...")
                    continue

time.sleep(3)

# 读取数据
df = pd.read_csv('noval_data1.csv')
# 首先进行替换(数据清洗)
df['字数 '] = df['字数 '].str.replace('万字', '', regex=False)


# 然后进行转换（数据处理）
# 略。。。。。。
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df['字数 '] = df['字数 '].apply(convert_to_wan)


# 散点图：等级 vs 字数
plt.figure(figsize=(10, 6))
for level in df['等级'].unique():
    plt.scatter(df[df['等级'] == level]['等级'], df[df['等级'] == level]['字数 '], label=level)
plt.title("散点图：等级 vs 字数")
plt.ylabel("字数(万字)")
plt.legend()
plt.show()

# 根据标题的长度进行排序并选取前10篇
top_10_longest_titles = df.sort_values(by='标题', key=lambda x: x.str.len(), ascending=False).head(10).copy()

# 折线图：按标题的字数
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(top_10_longest_titles['标题'], top_10_longest_titles['字数 '], marker='o')
plt.title("折线图：名字最长的前10篇小说的字数")
plt.xticks(rotation=45, ha='right')
plt.ylabel("字数(万字)")
plt.tight_layout()
plt.show()

# 柱状图：按类型的总字数
type_sum = df.groupby('类型')['字数 '].sum()
type_sum.plot(kind='bar', figsize=(10, 6))
plt.title("柱状图：类型 vs 总字数")
plt.ylabel("字数(万字)")
plt.show()

# 饼图：每个类型的小说数量
type_counts = df['类型'].value_counts()
type_counts.plot(kind='pie', figsize=(8, 8), autopct='%1.1f%%')
plt.title("饼图：小说类型分布")
plt.ylabel("")
plt.show()

# 根据类型计算平均字数
avg_word_by_type = df.groupby('类型')['字数 '].mean()

# 柱状图：类型 vs 平均字数
plt.figure(figsize=(10, 6))
avg_word_by_type.plot(kind='bar', color='skyblue')
plt.title("柱状图：类型 vs 平均字数")
plt.ylabel("平均字数(万字)")
plt.xlabel("小说类型")
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()

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# 选择字数最多的前15篇小说
top_15_by_word_count = df.nlargest(15, '字数 ')

# 柱状图：标题 vs 字数
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.bar(top_15_by_word_count['标题'], top_15_by_word_count['字数 '], color='teal')
plt.title("柱状图：字数最多的前15篇小说")
plt.ylabel("字数(万字)")
plt.xlabel("小说标题")
plt.xticks(rotation=90)
plt.tight_layout()
plt.show()


# 词云图：标题
wordcloud = WordCloud(font_path=r'msyh.ttc', width=800, height=400, background_color='white').generate(' '.join(df['标题']))
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.title("词云图：标题")
plt.show()

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