Python高级应用程序设计任务

 一、主题式网络爬虫设计方案（15分）

1.主题式网络爬虫名称

《Python爬虫之国家统计局相关数据的爬取及分析》

2.主题式网络爬虫爬取的内容与数据特征分析

本次爬取内容为：国家统计局（http://www.stats.gov.cn/）中，改革开放以来GDP增长率、三大产业对GDP的贡献率以及三大产业对GDP增长的拉动。

数据特征分析：根据网页显示，可以直观地看出这些数据年年在变化，并且第三产业对GDP的贡献率呈上升趋势。三大产业对GDP增长的拉动=三大产业对GDP的贡献率×GDP增长率。

3.主题式网络爬虫设计方案概述（包括实现思路与技术难点）

① 通过数据查询（http://data.stats.gov.cn/）页面，查询所要的数据，并找到数据所在的URL。

②利用Python爬取URL中的所有数据，并保存为xlsx文件（要用到requests、json、os库）。

③进行数据清洗、提取所需数据，整理好并保存为xlsx文件（要用到pandas、numpy、matplotlib库）。

④通过制图，对数据进行可视化分析，并得出结论。

技术难点：网页上的数据是动态的，单纯依靠bs4库没办法解决，要另寻他法。

 

二、主题页面的结构特征分析（15分）
1.主题页面的结构特征
2.Htmls页面解析
3.节点（标签）查找方法与遍历方法
（必要时画出节点树结构）

　　查看国家统计局的robots协议，发现是空白，那就可以大胆地进行数据爬取。搜索关键词“GDP”，显示的只有2018年和2017年两年的数据，而在网页的底部有这么一条说明“如果没有输入时间，对于月度指标，系统显示最近1个月的数据；对于季度指标，系统显示最近1个季度的数据；对于年度指标，系统显示最近2年的数据”，这就意味着，1978-2016年的数据要输入时间关键字，才能查询到数据。

　　查看网页HTML的源代码，并没有找到我们所要的指标名称和数据，那就说明这个网站的数据都是动态生成的，不能用搜索或遍历标签的方法来找到内容。通过寻求网络帮助，我们学习到两种获取动态数据的方法：第一种是通过Selenium模拟浏览器获取，第二种是从网页响应中找到JS脚本返回的JSON数据。这里我们使用了第二种，对数据进行JSON化。

①找到JS请求的数据接口（360浏览器可直接右击-审查元素，其他浏览器找到工具栏-开发人员工具，或者F12直接打开调试工具）

　　点击Network-XHR，里面有一个叫search.htm?s....的链接（如果选项卡里没有链接，刷新页面即可）

　　

　　点击链接-Preview-展开result，里面有一串JSON数据，经过比对，正是我们所要的数据，接口链接就在Headers-General-Request URL

　　打开接口链接，查看内容是否一致。确定内容一致，对数据接口进行请求和获取响应。
　　链接内容为字典类型。所要内容在"result"键下，值为列表类型，列表里又包含多个字典，可通过字典的键名进行内容提取。

 

②比较近两年和之前年份的接口链接差异

　　搜索“GDP”可以搜索到近两年的相关数据，Request URL:http://data.stats.gov.cn/search.htm?s=GDP&m=searchdata&db=&p=0

　　搜索“2017GDP”可以搜索到2017年的相关数据，Request URL:http://data.stats.gov.cn/search.htm?s=2017GDP&m=searchdata&db=&p=0

　　“2017GDP”第二页数据，Request URL:http://data.stats.gov.cn/search.htm?s=2017GDP&m=searchdata&db=&p=1

　　对比可发现：搜索关键字不同，接口连接改变的是htm?s=后，&m=searchdata前的内容；页数不同，接口连接改变的是&p=后的数字

用requests.get()方法获取信息；用json.loads方法()将数据JSON化；用for循环，对链接进行遍历，以获取所有内容。
通用连接：http://data.stats.gov.cn/search.htm?s={0}{1}&m=searchdata&db=&p={2}

 

三、网络爬虫程序设计（60分）
爬虫程序主体要包括以下各部分，要附源代码及较详细注释，并在每部分程序后面提供输出结果的截图。
1.数据爬取与采集

#导入库
import requests
import json
import os
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#对数据接口进行http请求
def getHTMLText(url):
    try:
        r = requests.get(url, timeout=30)   #获取信息，请求超时时间为30秒
        r.raise_for_status()   #如果状态不是200，则引发异常
        r.encoding = r.apparent_encoding   #配置编码
        return r.text   #返回url对应的页面内容
    except:
        return "产生异常"

#对数据JSON化，并提取我们想要的内容
def filterHTMLText(lst,wbdata):
    try:
        data = json.loads(wbdata)   #对HTTP响应的数据JSON化
        newdata = data['result']    #索引到我们所要的位置
        for i in newdata:   #对索引出来的JSON数据进行遍历和提取
            target = i['zb']      #提取“指标”内容
            data_time = i['sj']   #提取“数据时间”内容
            value = i['data']     #提取“数值”内容
            attribute = i['db']   #提取“所属栏目”内容
            lst.append([target,data_time,value,attribute])   #将数据存放到lst列表里
        return lst    #返回lst数据列表
    except:
        return "产生异常"

#保存数据，生成xlsx格式文件
def saveHTMLText(lst):
    try:
        headers = ['指标','数据时间','数值','所属栏目']   #设置columns名称
        index = [i for i in range(1,len(lst)+1)]         #设置index值
        df = pd.DataFrame(lst,columns=headers,index=index)   #将数据列表转换为DataFrame对象
        if not os.path.exists('F:\\PycharmProject'):   #判断磁盘里是否存在目标文件夹
            os.makedirs('F:\\PycharmProject')   #不存在，则创建该文件夹并且生成xlsx文件
            df.to_excel('F:\\PycharmProject\\国家统计局数据.xlsx')   
        else:
            df.to_excel('F:\\PycharmProject\\国家统计局数据.xlsx')
        print("保存成功")   #返回“保存成功”的提示
    except:
        print("保存失败")   #返回“保存失败”的提示

#主程序
def main():
    uList = []   #存储爬取到的数据
    for YearIndex in range(1978,2017):   #遍历1978-2016年的URL
        for PageIndex in range(0,6):     #遍历每一年前6页的URL
            url = "http://data.stats.gov.cn/search.htm?s={0}{1}&m=searchdata&db=&p={2}".format(YearIndex,'GDP',PageIndex)  
            html = getHTMLText(url)      #调用getHTMLText函数
            filterHTMLText(uList,html)   #调用filterHTMLText函数
    for PageIndex in range(0,6):   #遍历2017-2018年前6页的数据
            url = "http://data.stats.gov.cn/search.htm?s=GDP&m=searchdata&db=&p={0}".format(PageIndex)
            html = getHTMLText(url)
            filterHTMLText(uList,html) 
    saveHTMLText(uList)   #调用saveHTMLText函数

#程序执行时调用主程序main()
if __name__ == '__main__':
    main()

运行结果：

                   

 

2.对数据进行清洗和处理

#删除无效列
GDP_Data = pd.DataFrame(pd.read_excel('F:\\PycharmProject\\国家统计局数据.xlsx'))
GDP_Data.drop(GDP_Data.columns[0],axis=1,inplace=True)
GDP_Data.head(10)

运行结果：

 

#查找重复值
GDP_Data.duplicated()

运行结果：

#删除重复值
GDP_Data = GDP_Data.drop_duplicates()
GDP_Data.head(10)

运行结果：

#统计‘数值’列空值的个数
GDP_Data['数值'].isnull().value_counts()

运行结果：

#删除‘数值’列中含有空值的行
GDP_Data.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)
GDP_Data['数值'].isnull().value_counts()

运行结果：

#查看描述信息
GDP_Data.describe()

运行结果：

#对数据按照“数据时间”进行升序排序
GDP_Data.sort_values(by=["数据时间"],inplace=True,ascending=[True])
GDP_Data

运行结果：

 

#提取“国内生产总值增长(百分点)”数据
GDP_Incr = GDP_Data.loc[(GDP_Data['指标'].str.contains('国内生产总值增长\(百分点\)'))&(GDP_Data['所属栏目'] == '年度数据')]
GDP_Incr

运行结果：

#补充“2018年国内生产总值增长(百分点)”的数据
New_Data = pd.DataFrame({'指标':'国内生产总值增长(百分点)','数据时间':'2018年','数值':6.6,'所属栏目':'年度数据'},index=[2443])
GDP_Incr=GDP_Incr.append(New_Data,ignore_index=False)   #将2018年的数据添加到最后一行
GDP_Incr

运行结果：

#提取“第一产业对GDP的贡献率”数据
Contribution_Fir=GDP_Data.loc[GDP_Data['指标'].str.contains('第一产业对GDP的贡献率')]
Contribution_Fir

运行结果：

#提取“第二产业对GDP的贡献率”数据
Contribution_Sec=GDP_Data.loc[GDP_Data['指标'].str.contains('第二产业对GDP的贡献率')]
Contribution_Sec

运行结果：

#提取“第三产业对GDP的贡献率”数据
Contribution_Thir=GDP_Data.loc[GDP_Data['指标'].str.contains('第三产业对GDP的贡献率')]
Contribution_Thir

运行结果：

#提取“第一产业对国内生产总值增长的拉动”数据
Promote_Fir=GDP_Data.loc[GDP_Data['指标'].str.contains('第一产业对国内生产总值增长的拉动')]
Promote_Fir

运行结果：

#提取“第二产业对国内生产总值增长的拉动”数据
Promote_Sec=GDP_Data.loc[GDP_Data['指标'].str.contains('第二产业对国内生产总值增长的拉动')]
Promote_Sec

运行结果：

#提取“第三产业对国内生产总值增长的拉动”数据
Promote_Thir=GDP_Data.loc[GDP_Data['指标'].str.contains('第三产业对国内生产总值增长的拉动')]
Promote_Thir

运行结果：

#合并三大产业贡献率和GDP增长率
Contribution = pd.DataFrame({'第一产业对GDP的贡献率':Contribution_Fir['数值'].tolist(),'第二产业对GDP的贡献率':Contribution_Sec['数值'].tolist(),'第三产业对GDP的贡献率':Contribution_Thir['数值'].tolist(),'国内生产总值增长(百分点)':GDP_Incr['数值'].tolist()},index=Contribution_Fir['数据时间'])
Contribution_All = pd.DataFrame({'第一产业对GDP的贡献率':Contribution_Fir['数值'].tolist(),'第二产业对GDP的贡献率':Contribution_Sec['数值'].tolist(),'第三产业对GDP的贡献率':Contribution_Thir['数值'].tolist()},index=Contribution_Fir['数据时间'])
Contribution.to_excel('F:\\PycharmProject\\三大产业对GDP的贡献率及GDP增长率.xlsx')
Contribution

运行结果：

 

#合并三大产业对GDP增长的拉动
Promote = pd.DataFrame({'第一产业对国内生产总值增长的拉动(百分点)':Promote_Fir['数值'].tolist(),'第二产业对国内生产总值增长的拉动(百分点)':Promote_Sec['数值'].tolist(),'第三产业对国内生产总值增长的拉动(百分点)':Promote_Thir['数值'].tolist()},index=Promote_Fir['数据时间'])
Promote.to_excel('F:\\PycharmProject\\三大产业对GDP增长的拉动.xlsx')
Promote

运行结果：

 

 

3.文本分析（可选）：jieba分词、wordcloud可视化
4.数据分析与可视化
（例如：数据柱形图、直方图、散点图、盒图、分布图、数据回归分析等）

#绘制1978年-2018年三大产业对GDP的贡献率及GDP增长率的折线图
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] # 指定默认字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
Contribution.plot(figsize=(20,10),linewidth=2.5,marker='o').set_title('1978年-2018年三大产业对GDP的贡献率及GDP增长率的折线图',size=25)
plt.xticks(fontsize=20)   #横坐标字体大小20像素
plt.yticks(fontsize=20)   #横坐标字体大小20像素
plt.xlabel('时间',fontsize=20)   #横坐标标题为“时间”，字体大小为20像素
plt.ylabel('数值（百分点）',fontsize=20)   #纵坐标标题为“数值（百分点）”，字体大小为20像素
plt.legend(fontsize=20)   #设置图例大小为20像素
plt.show()

运行结果：

 

#绘制1978年-2018年三大产业对GDP的贡献率及GDP增长率的水平组合柱状图
Contribution.plot(kind='barh',figsize=(20,50),linewidth=5).set_title('1978年-2018年三大产业对GDP的贡献率及GDP增长率的水平组合柱状图',size=25)
plt.xticks(fontsize=20)
plt.yticks(fontsize=20)
plt.ylabel('时间',fontsize=20)
plt.xlabel('数值（百分点）',fontsize=20)
plt.legend(fontsize=20)
plt.show()

运行结果：

 

#绘制1978年-2018年三大产业对GDP贡献率的盒图
plt.figure(figsize=(20,15))
plt.xticks(fontsize=20)
plt.yticks(fontsize=20)
sns.boxplot(data=Contribution_All).set_title("1978年-2018年三大产业对GDP贡献率的盒图",size=25)
plt.show()

运行结果：

 

#绘制1978年-2018年三大产业对GDP增长拉动的折线图
Promote.plot(figsize=(20,10),linewidth=2.5,marker='D',linestyle='-.').set_title('1978年-2018年三大产业对GDP增长拉动的折线图',size=25)
plt.xticks(fontsize=20)
plt.yticks(fontsize=20)
plt.xlabel('时间',fontsize=20)
plt.ylabel('数值（百分点）',fontsize=20)
plt.legend(fontsize=20)
plt.show()

运行结果：

 

#绘制1978年-2018年GDP增长百分点的小提琴图
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.xticks(fontsize=20)
plt.yticks(fontsize=20)
sns.violinplot(data=Contribution['国内生产总值增长(百分点)']).set_title('1978年-2018年GDP增长百分点的小提琴图',size=20)
plt.show()

运行结果：

 

5.数据持久化

上述已将相关数据以xlsx格式存入本地磁盘，实现数据持久化。

6.附完整程序代码

#导入库
import requests
import json
import os
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#对数据接口进行http请求
def getHTMLText(url):
    try:
        r = requests.get(url, timeout=30)   #获取信息，请求超时时间为30秒
        r.raise_for_status()   #如果状态不是200，则引发异常
        r.encoding = r.apparent_encoding   #配置编码
        return r.text   #返回url对应的页面内容
    except:
        return "产生异常"

#对数据JSON化，并提取我们想要的内容
def filterHTMLText(lst,wbdata):
    try:
        data = json.loads(wbdata)   #对HTTP响应的数据JSON化
        newdata = data['result']    #索引到我们所要的位置
        for i in newdata:   #对索引出来的JSON数据进行遍历和提取
            target = i['zb']      #提取“指标”内容
            data_time = i['sj']   #提取“数据时间”内容
            value = i['data']     #提取“数值”内容
            attribute = i['db']   #提取“所属栏目”内容
            lst.append([target,data_time,value,attribute])   #将数据存放到lst列表里
        return lst    #返回lst数据列表
    except:
        return "产生异常"

#保存数据，生成xlsx格式文件
def saveHTMLText(lst):
    try:
        headers = ['指标','数据时间','数值','所属栏目']   #设置columns名称
        index = [i for i in range(1,len(lst)+1)]         #设置index值
        df = pd.DataFrame(lst,columns=headers,index=index)   #将数据列表转换为DataFrame对象
        if not os.path.exists('F:\\PycharmProject'):   #判断磁盘里是否存在目标文件夹
            os.makedirs('F:\\PycharmProject')   #不存在，则创建该文件夹并且生成xlsx文件
            df.to_excel('F:\\PycharmProject\\国家统计局数据.xlsx')   
        else:
            df.to_excel('F:\\PycharmProject\\国家统计局数据.xlsx')
        print("保存成功")   #返回“保存成功”的提示
    except:
        print("保存失败")   #返回“保存失败”的提示

#主程序
def main():
    uList = []   #存储爬取到的数据
    for YearIndex in range(1978,2017):   #遍历1978-2016年的URL
        for PageIndex in range(0,6):     #遍历每一年前6页的URL
            url = "http://data.stats.gov.cn/search.htm?s={0}{1}&m=searchdata&db=&p={2}".format(YearIndex,'GDP',PageIndex)  
            html = getHTMLText(url)      #调用getHTMLText函数
            filterHTMLText(uList,html)   #调用filterHTMLText函数
    for PageIndex in range(0,6):   #遍历2017-2018年前6页的数据
            url = "http://data.stats.gov.cn/search.htm?s=GDP&m=searchdata&db=&p={0}".format(PageIndex)
            html = getHTMLText(url)
            filterHTMLText(uList,html) 
    saveHTMLText(uList)   #调用saveHTMLText函数

#程序执行时调用主程序main()
if __name__ == '__main__':
    main()

#删除无效列
GDP_Data = pd.DataFrame(pd.read_excel('F:\\PycharmProject\\国家统计局数据.xlsx'))
GDP_Data.drop(GDP_Data.columns[0],axis=1,inplace=True)
GDP_Data.head(10)

#查找重复值
GDP_Data.duplicated()

#删除重复值
GDP_Data = GDP_Data.drop_duplicates()
GDP_Data.head(10)

#统计‘数值’列空值的个数
GDP_Data['数值'].isnull().value_counts()

#删除‘数值’列中含有空值的行
GDP_Data.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)
GDP_Data['数值'].isnull().value_counts()

#查看描述信息
GDP_Data.describe()

#对数据按照“数据时间”进行升序排序
GDP_Data.sort_values(by=["数据时间"],inplace=True,ascending=[True])
GDP_Data

#提取“国内生产总值增长(百分点)”数据
GDP_Incr = GDP_Data.loc[(GDP_Data['指标'].str.contains('国内生产总值增长\(百分点\)'))&(GDP_Data['所属栏目'] == '年度数据')]
GDP_Incr

#补充“2018年国内生产总值增长(百分点)”的数据
New_Data = pd.DataFrame({'指标':'国内生产总值增长(百分点)','数据时间':'2018年','数值':6.6,'所属栏目':'年度数据'},index=[2443])
GDP_Incr=GDP_Incr.append(New_Data,ignore_index=False)   #将2018年的数据添加到最后一行
GDP_Incr

#提取“第一产业对GDP的贡献率”数据
Contribution_Fir=GDP_Data.loc[GDP_Data['指标'].str.contains('第一产业对GDP的贡献率')]
Contribution_Fir

#提取“第二产业对GDP的贡献率”数据
Contribution_Sec=GDP_Data.loc[GDP_Data['指标'].str.contains('第二产业对GDP的贡献率')]
Contribution_Sec

#提取“第三产业对GDP的贡献率”数据
Contribution_Thir=GDP_Data.loc[GDP_Data['指标'].str.contains('第三产业对GDP的贡献率')]
Contribution_Thir

#提取“第一产业对国内生产总值增长的拉动”数据
Promote_Fir=GDP_Data.loc[GDP_Data['指标'].str.contains('第一产业对国内生产总值增长的拉动')]
Promote_Fir

#提取“第二产业对国内生产总值增长的拉动”数据
Promote_Sec=GDP_Data.loc[GDP_Data['指标'].str.contains('第二产业对国内生产总值增长的拉动')]
Promote_Sec

#提取“第三产业对国内生产总值增长的拉动”数据
Promote_Thir=GDP_Data.loc[GDP_Data['指标'].str.contains('第三产业对国内生产总值增长的拉动')]
Promote_Thir

#合并三大产业贡献率和GDP增长率
Contribution = pd.DataFrame({'第一产业对GDP的贡献率':Contribution_Fir['数值'].tolist(),'第二产业对GDP的贡献率':Contribution_Sec['数值'].tolist(),'第三产业对GDP的贡献率':Contribution_Thir['数值'].tolist(),'国内生产总值增长(百分点)':GDP_Incr['数值'].tolist()},index=Contribution_Fir['数据时间'])
Contribution_All = pd.DataFrame({'第一产业对GDP的贡献率':Contribution_Fir['数值'].tolist(),'第二产业对GDP的贡献率':Contribution_Sec['数值'].tolist(),'第三产业对GDP的贡献率':Contribution_Thir['数值'].tolist()},index=Contribution_Fir['数据时间'])
Contribution.to_excel('F:\\PycharmProject\\三大产业对GDP的贡献率及GDP增长率.xlsx')
Contribution

#合并三大产业对GDP增长的拉动
Promote = pd.DataFrame({'第一产业对国内生产总值增长的拉动(百分点)':Promote_Fir['数值'].tolist(),'第二产业对国内生产总值增长的拉动(百分点)':Promote_Sec['数值'].tolist(),'第三产业对国内生产总值增长的拉动(百分点)':Promote_Thir['数值'].tolist()},index=Promote_Fir['数据时间'])
Promote.to_excel('F:\\PycharmProject\\三大产业对GDP增长的拉动.xlsx')
Promote

#绘制1978年-2018年三大产业对GDP的贡献率及GDP增长率的折线图
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] # 指定默认字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
Contribution.plot(figsize=(20,10),linewidth=2.5,marker='o').set_title('1978年-2018年三大产业对GDP的贡献率及GDP增长率的折线图',size=25)
plt.xticks(fontsize=20)   #横坐标字体大小20像素
plt.yticks(fontsize=20)   #横坐标字体大小20像素
plt.xlabel('时间',fontsize=20)   #横坐标标题为“时间”，字体大小为20像素
plt.ylabel('数值（百分点）',fontsize=20)   #纵坐标标题为“数值（百分点）”，字体大小为20像素
plt.legend(fontsize=20)   #设置图例大小为20像素
plt.show()

#绘制1978年-2018年三大产业对GDP的贡献率及GDP增长率的水平组合柱状图
Contribution.plot(kind='barh',figsize=(20,50),linewidth=5).set_title('1978年-2018年三大产业对GDP的贡献率及GDP增长率的水平组合柱状图',size=25)
plt.xticks(fontsize=20)
plt.yticks(fontsize=20)
plt.ylabel('时间',fontsize=20)
plt.xlabel('数值（百分点）',fontsize=20)
plt.legend(fontsize=20)
plt.show()

#绘制1978年-2018年三大产业对GDP贡献率的盒图
plt.figure(figsize=(20,15))
plt.xticks(fontsize=20)
plt.yticks(fontsize=20)
sns.boxplot(data=Contribution_All).set_title("1978年-2018年三大产业对GDP贡献率的盒图",size=25)
plt.show()

#绘制1978年-2018年三大产业对GDP增长拉动的折线图
Promote.plot(figsize=(20,10),linewidth=2.5,marker='D',linestyle='-.').set_title('1978年-2018年三大产业对GDP增长拉动的折线图',size=25)
plt.xticks(fontsize=20)
plt.yticks(fontsize=20)
plt.xlabel('时间',fontsize=20)
plt.ylabel('数值（百分点）',fontsize=20)
plt.legend(fontsize=20)
plt.show()

#绘制1978年-2018年GDP增长百分点的小提琴图
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.xticks(fontsize=20)
plt.yticks(fontsize=20)
sns.violinplot(data=Contribution['国内生产总值增长(百分点)']).set_title('1978年-2018年GDP增长百分点的小提琴图',size=20)
plt.show()

 

 

四、结论（10分）
1.经过对主题数据的分析与可视化，可以得到哪些结论？

由上面几幅图综合对比可知：
①自改革开放以来，我国第一产业（农业）、第二产业（工业）对GDP的贡献率总体呈下降趋势，第三产业（服务业）对GDP的贡献率总体呈上升趋势，我国正在经历由第二产业向第三产业转型的阶段。

②尽管第三产业的贡献率在2015年以后都超过了第二产业，但总的来说，1987年以来，我国经济增长主要依靠第二产业的拉动，其次是第三产业，最后是第一产业，说明目前国家发展还是离不开工业。

③2015年以来，第三产业的贡献率都超过了50%，这说明目前拉动中国经济增长最重要的是第三产业，但是和美国第三产业80%以上的贡献率相比，中国还有很大的上升空间。

④截止到2018年，第三产业对GDP的贡献率最高值＜第二产业对GDP的贡献率最高值

⑤改革开放以来，我国GDP的增长百分点最多聚集在9%左右。

⑥2018年GDP的增长率为6.6%，是自1990年以来最低的增长率；2016年GDP的增长率为6.7%，是改革开放以来第一次连续6年下滑。

⑦1984年、1992年、2017年GDP增长率异常高，国家经济处于过热状态，1984年和1992年，三大产业对GDP增长的拉动也大幅提高，尤其是第二产业对GDP增长的拉动达到了最高值。

⑧40年来，第二产业对GDP增长的拉动，多数情况下高于第三产业；第一产业对GDP增长的拉动，多数情况低于第二、第三产业。

2.对本次程序设计任务完成的情况做一个简单的小结。

　　在做本次项目任务之前，有简单学习过Python爬虫基本知识，所以在整体框架结构的搭建上，还算比较容易。由于个人能力问题，整个程序编写的并不完美，但能实现基本功能。最大的困难就是，对动态数据的爬取，好在互联网的发达，将数据JSON化，让我们的问题能够迎刃而解。另外，在设计的过程中，我也发现了数据完整性的问题。虽说国家统计局的数据是最权威最准确的，但是不知道什么原因，2018年GDP的增长率为空，而我们在数据清理的时候，把含有空值的行给删去，导致最后GDP的增长率差了一个数据，所以只能根据公式进行计算，再将其添加进去。画图本来是想用Python可视化神器pyecharts，但是找遍了各种解决方案，就是没办法成功安装，最后这个想法也不了了之。我还学习到，导入seaborn库之后，如果想导入数据库的话，只能用他在线的存储库，来加载数据集，网址是https://github.com/mwaskom/seaborn-data，这个数据集比较适合用来做练习，所以我们选择了直接用seaborn库里的方法，直接生成想要的图表。

　　经过本次项目，我深深地认识到自己的知识漏洞，对于所学的知识掌握得不够扎实，需要在课后花更多的时间去学习巩固。而我们所学的也只是皮毛，还有更深层次的知识等着我们去挖掘。另外，还要不断地练习，如果只是单纯地看老师怎么写程序，自己却不实际操作，那么能力永远都不会提高。只有理论与实践相结合，才能一次又一次地提升自己的认识。