【python数据分析实战】电影票房数据分析(一)数据采集

本文是爬虫及可视化的练习项目,目标是爬取猫眼票房的全部数据并做可视化分析。

1、获取url

我们先打开猫眼票房http://piaofang.maoyan.com/dashboard?date=2019-10-22 ,查看当日票房信息,
但是在通过xpath对该url进行解析时发现获取不到数据。
于是按F12打开Chrome DevTool,按照如下步骤抓包

再打开获取到的url:http://pf.maoyan.com/second-box?beginDate=20191022

可以看到是json数据,并且url是以日期结尾的,也就是每日的票房数据都保存在对应日期的url中,这样我们就可以通过构造url来爬取每天的票房数据。

2、开始采集

先创建了两个函数,
一个用来获取制定年份的所有日期,例如,传入2019,返回['20190101', '20190102'...'20191230', '20191231']。
当然也可以传入多个年份的列表,如[2016,2017,2018'],返回 ['20160101','20160102', ...'20170101',...'20180101',...'20181231']
这里没有使用任何库,用笨方法手动构造了全年的日期列表。

def get_calendar(years):
    """
    传入年份(可用list传入多个年份),得到年份中的所有日期
    :param years: 可传入list、int、str
    :return:  年份中全部日期的list,日期格式: "2019-09-30"
    """
    mmdd = []
    # 判断传入参数的格式,如果是list则排序,如果是str或int则转为list
    if isinstance(years, list):
        years.sort()
    else:
        years = [int(years)]

    # 先为每个月都加入31天,然后删掉2,4,6,9,11的31日和2月的30日,再判断闰年来删掉2月29日
    for year in years:
        for m in range(1, 13):
            for d in range(1, 32):
                mmdd.append(str(year) + str(m).zfill(2) + str(d).zfill(2))
        for i in [2, 4, 6, 9, 11]:
            mmdd.remove(str(year) + str(i).zfill(2) + "31")
        mmdd.remove(str(year) + "0230")
        if not calendar.isleap(year):
            mmdd.remove(str(year) + "0229")

    return mmdd

第二个函数很简单,传入上一个函数得到的日期列表,返回对应日期的url列表。

def get_urls(datas):
    """
    通过日历函数得到的每年全部日期,构造出全部日期的url
    :param datas: 全部日期
    :return: 全部url
    """
    urls = []
    for date in datas:
        url = "http://pf.maoyan.com/second-box?beginDate={}".format(date)
        urls.append(url)
    return urls

3、存入mysql

对于将数据存到mysql还是excel中,差别只在于写入的方法不同,前面对url的解析以及对数据的处理和获取都基本相同,
所以这里直接把存入mysql和存入excel写到了一个函数中,和后面的两个函数分别配合完成数据储存操作。

参数说明和判断储存方式在函数注释里写的很详细,这里简单说一下函数逻辑,
因json里的数据项很多,并且都以英文作为key,所有我们这里先手动创建要获取的数据项的中英文对照表,放到dict中,并根据这个dict来匹配主要的数据项。
最终返回一个由字典组成的list,返回的list其实没什么用,因为后面可视化的数据来源是直接通过sql取自mysql的,所以返回的list主要是调试时用着方便。


def get_movie_data(url, excel_or_db):
    """
    采集一个页面,并将数据写入excel或数据库,
    需要在函数外创建excel工作薄和工作表或连接好数据库,将worksheet或Connection类作为参数传入本函数
    如果传入的是worksheet类,函数会把数据保存到已创建excel中;
    如果传入的是Connection类,函数会把数据保存在已连接的数据库的movies_data表中,数据库表名手动在sql中调整,本函数内1处、get_data_save_db()函数内两处。
    :param url: 要采集的页面
    :param excel_or_db: openxl的worksheet类 或 pymysql的Connection类
    :return: 返回页面的全部数据
    """
    headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit'
                             '/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.62 Safari/537.36'}
    main_key = {"avgSeatView": "上座率",
                "avgShowView": "场均人次",
                "boxInfo": "综合票房",
                "boxRate": "票房占比",
                "movieId": "影片ID",
                "movieName": "影片名称",
                "releaseInfo": "上映天数",
                "showInfo": "当日排片场次",
                "showRate": "排片占比",
                "sumBoxInfo": "综合票房总收入"}  # 用于数据分析的主要属性

    html = requests.get(url, headers=headers).text  # 获取页面信息,得到json对象
    result = json.loads(html, encoding="utf-8")  # 将json对象转为python对象

    main_data = []
    try:
        page_data = result["data"]["list"]  # 获取其中可用的数据部分,得到 [{电影1数据}, {电影2数据}, ...]
        if isinstance(excel_or_db, openpyxl.worksheet.worksheet.Worksheet):
            for dt in page_data:  # 对页面数据进行循环,匹配main_key中的主要属性,将数据放到main_data中,
                one_movie_data = {"日期": url[-8:]}  # 先把日期放入字典中
                for key in main_key.keys():
                    one_movie_data[main_key[key]] = dt[key]  # 将原数据的英文属性名,对照main_key转成中文
                excel_or_db.append(list(one_movie_data.values()))
                main_data.append(one_movie_data)

        elif isinstance(excel_or_db, pymysql.connections.Connection):
            for dt in page_data:  # 对页面数据进行循环,匹配main_key中的主要属性,将数据放到main_data中,
                one_movie_data = {"日期": url[-8:]}  # 先把日期放入字典中
                for key in main_key.keys():
                    one_movie_data[main_key[key]] = dt[key]  # 将原数据的英文属性名,对照main_key转成中文

                cursor = excel_or_db.cursor()
                sql_insert = '''insert into movies_data15 values(%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s);'''
                cursor.execute(sql_insert, list(one_movie_data.values()))
                excel_or_db.commit()
                cursor.close()
                main_data.append(one_movie_data)
    except:
        pass

    return main_data

因为目标网站数据量较大,为了测试方便,这里写了个函数来限制采集数量:达到设定值则结束采集。

def go_limit(year, *, ws, max_line=float("inf")):  # float("inf")为无穷大
    """
    测试时用于限制爬取条数
    :return:
    """
    num = 1
    for url in get_urls(get_calendar(year)):
        if num <= max_line:
            print(num, get_movie_data(url, ws))
            time.sleep(1)
            num += 1
        else:
            break

下面是写入excel和写入mysql的函数,写成函数主要是为了看着简洁。

def get_data_and_save_excel():
    tittles = ['日期', '上座率', '场均人次', '综合票房', '票房占比', '影片ID', '影片名称', '上映天数', '当日排片场次', '排片占比', '综合票房总收入']
    workbook = openpyxl.Workbook()  # 创建工作簿
    worsheet = workbook.active  # 获取活跃工作表,即当前默认工作表
    worsheet.append(tittles)

    print(go_limit(2011, ws=worsheet, max_line=20)) # 限制输出行数,用于测试

    # 配置列宽
    for index in range(1, len(tittles) + 1):    # 将所有列列宽均设为20
        worsheet.column_dimensions[get_column_letter(index)].width = 20
    workbook.save("data.xlsx")

连接数据库,开始采集,写入数据库
这个函数里有一个逻辑错误,能找到问题的小伙伴可以在留言里指出。
还有就是sql里边包含表名称,本函数、get_movie_data()采集函数、以及后面的可视化函数,都用到相同的表名称,如有变动要分别修改,很麻烦,
如果把表名称作为参数传递也很麻烦,每个函数都要传一次,
可以把表名称作为全局变量,用外部耦合解决,用增加耦合度来换省事。

def get_data_save_db(years):
    """
    数据库表名需要手动在sql中调整,本函数内2处,get_movie_data()函数内1处,3处表名需要保持一致。
    """
    config = {'host': 'localhost',
              'port': 3306,
              'user': '***',
              'password': '***',
              'database': '***',
              'charset': 'utf8'}
    conn = pymysql.connect(**config)  # **config是将config字典拆开传入
    cursor = conn.cursor()
    sql_check = '''drop table if exists movies_data15;'''  # 判断movies_data表是否存在,存在则drop
    sql_create = '''create table movies_data15(date varchar(8),
                                        avgSeatView varchar(8),
                                        avgShowView varchar(8),
                                        boxInfo varchar(10),
                                        boxRate varchar(8),
                                        movieId varchar(10),
                                        movieName varchar(30),
                                        releaseInfo varchar(8),
                                        showInfo varchar(8),
                                        showRate varchar(8),
                                        sumBoxInfo varchar(8),
                                        primary key (date, movieID)) DEFAULT CHARSET=utf8;'''  # 创建movies_data表
    cursor.execute(sql_check)
    cursor.execute(sql_create)
    conn.commit()
    cursor.close()
    print(go_limit(years, ws=conn))
    # print(get_movie_data('http://pf.maoyan.com/second-box?beginDate=20110403', conn))
    conn.close()

get_data_save_db([i for i in range(2011,2020)])    # 采集2011年至今的所有数据

至此电影票房的数据采集工作已完成,接下来要进行数据可视化,
请看《【python数据分析实战】电影票房数据分析(二)数据可视化》

posted @ 2019-10-27 10:55  cbowen  阅读(4804)  评论(1编辑  收藏  举报