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B站动漫数据的Python爬虫分析与可视化

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简介:
本项目利用Python编写爬虫程序,从哔哩哔哩网站收集热门动漫的相关数据,并进行深入的数据分析和可视化展示。 B站全称哔哩哔哩,是中国最大的ACG动漫网站,也是中国目前事实上最大的线上宅文化社区。其中的动画通常以一个季度播出,因此被称为番剧。涉及题材广泛,包括奇幻、日常、战斗等类型。一部番剧上线后,在一段时间内追番人数将上升并维持在某个值内,所以追番人数可以反映观看人数的情况。观众可以在看完之后进行打分,范围从0到10之间,分数作为评价一部番剧的重要依据。通过分析历年动漫数据,我们可以了解到B站ACG和动漫文化的发展状况。 本资源主要爬取总榜以获取各个动画的粗略信息以及直达链接,并访问每个动画对应的链接来获取详细信息。该资源中包含了爬虫代码、数据处理代码、数据分析代码,还提供了从爬取到的数据集中生成可视化结果图的方法。同时,资源中也提供了一个对本项目进行简单介绍的readme文件,其中包含了关于爬虫细节以及数据处理、分析和可视化的详细介绍。 此资源可以作为Python爬虫入门的学习参考材料。

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客服
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  • BPython
    优质
    本项目利用Python编写爬虫程序,从哔哩哔哩网站收集热门动漫的相关数据,并进行深入的数据分析和可视化展示。 B站全称哔哩哔哩,是中国最大的ACG动漫网站,也是中国目前事实上最大的线上宅文化社区。其中的动画通常以一个季度播出,因此被称为番剧。涉及题材广泛,包括奇幻、日常、战斗等类型。一部番剧上线后,在一段时间内追番人数将上升并维持在某个值内,所以追番人数可以反映观看人数的情况。观众可以在看完之后进行打分,范围从0到10之间,分数作为评价一部番剧的重要依据。通过分析历年动漫数据,我们可以了解到B站ACG和动漫文化的发展状况。 本资源主要爬取总榜以获取各个动画的粗略信息以及直达链接,并访问每个动画对应的链接来获取详细信息。该资源中包含了爬虫代码、数据处理代码、数据分析代码,还提供了从爬取到的数据集中生成可视化结果图的方法。同时,资源中也提供了一个对本项目进行简单介绍的readme文件,其中包含了关于爬虫细节以及数据处理、分析和可视化的详细介绍。 此资源可以作为Python爬虫入门的学习参考材料。
  • BPython
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    本项目利用Python编写爬虫程序收集B站动漫相关数据,并通过数据分析及可视化工具进行统计和展示,以洞察用户观看行为及流行趋势。 b站全称哔哩哔哩,是中国最大的ACG动漫网站,也是中国目前事实上最大的线上宅文化社区。其中动漫通常以一个季度播出,因而被称为番剧。涉及题材范围广,有奇幻、日常、战斗等类型。一部番剧上线后,在一段时间内追番人数将上升并维持在某个值内,因此追番人数能够反应观看人数。观众可以在看完之后进行打分,分数范围为0到10之间,这一评分是评价一部番剧的重要依据之一。通过分析历年动漫数据,可以了解到b站ACG和动漫文化的发展状况。 本资源主要爬取总榜以获取各个动漫的粗略信息以及直达链接,并访问每个动漫对应的链接来获取详细信息。该资源中包含了爬虫代码、数据处理代码、数据分析代码,还包含了一个对项目进行简单介绍的readme文件,其中详细介绍了爬虫细节及数据处理、分析和可视化的相关说明。 本资源可以作为学习Python爬虫入门的一个参考工具。
  • Python
    优质
    《Python爬虫与数据分析可视化》是一本指导读者利用Python进行网页数据抓取及分析,并通过图表形式直观展示数据结果的技术书籍。 Python爬虫数据可视化分析大作业包括使用Python爬取猫眼评论数据,并进行相应的数据分析与可视化展示。该任务不仅涵盖基本的数据抓取操作,还要求将收集到的评论信息通过多种图表形式呈现出来,如饼图、柱状图和漏斗图等;此外还需生成词云以直观展现文本中的高频词汇。 除了上述内容外,另一项大作业则专注于Python在疫情大数据分析领域的应用。这项工作不仅涉及网络爬虫技术来获取数据,还包括对这些信息的深入可视化处理、GIS地图展示以及情感与舆情分析等多个方面。此项目还要求进行主题挖掘和威胁情报溯源,并探索知识图谱构建的可能性;最后还需利用AI及NLP(自然语言处理)工具来进行预测预警等高级应用。 以上作业均需要提交详细的源代码文件及相关报告书,以供老师审查评分使用。
  • Python.docx
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    本文档详细介绍了使用Python进行网页数据抓取的技术及其实现方法,并探讨了如何运用获取的数据进行有效的可视化分析。 Python爬虫技术是一种用于自动从互联网上抓取大量信息的编程方法,在数据分析领域应用广泛。在这个项目中,我们将关注B站(哔哩哔哩)动漫排行榜数据的爬取与分析。B站是一个热门的二次元视频分享平台,其番剧排行榜提供了丰富的用户行为信息,有助于了解动漫热度和用户喜好。 我们需要安装必要的Python库,包括`requests`、`pandas`、`BeautifulSoup` 和 `matplotlib`。这些库分别用于发送HTTP请求、处理数据、解析HTML页面以及进行数据可视化。可以通过Python包管理工具pip或集成开发环境如PyCharm来完成这些库的安装。 使用以下命令可以安装 `requests` 库: ``` pip install requests ``` 接下来,我们编写爬虫程序,首先获取网页内容。通过发送GET请求到指定URL(B站番剧排行榜页面),并检查响应状态确保返回的是200(表示请求成功)。为了适应不同的编码格式,设置了 `r.encoding` ,最后返回HTML文本。 在获取了HTML内容后,使用 `BeautifulSoup` 解析网页。这是一个强大的库,可以解析 HTML 和 XML 文档,并帮助我们提取所需数据。例如,使用 `find_all()` 方法找到所有包含特定类名(如 `info` 或 `detail`)的 div 元素,从中提取动漫名称、播放量、评论数和收藏数等信息。 数据提取完成后,将这些信息存储在Python列表中以备后续的数据分析。在这个项目中,定义了 `TScore` 、 `name` 、 `play` 、 `review` 和 `favorite` 等列表来保存各项数据。 为了进一步理解数据,可以利用 `pandas` 库将这些列表转换成 DataFrame ,这是一个方便的数据结构,支持各种数据分析操作。之后使用 matplotlib 进行数据可视化,例如绘制动漫热度排行和播放量分布等图表以洞察用户行为和偏好。 这个项目对Python爬虫初学者来说是一个很好的实践案例,它涵盖了网页请求、HTML解析以及数据可视化的基础步骤。同时提醒我们,在进行网络爬虫时应遵守网站的robots.txt规则,并尊重版权与隐私权,避免给服务器带来过大负担。 通过 Python 爬虫和数据可视化技术,可以深入研究B站番剧排行榜背后的数据,挖掘其中模式和趋势,并为内容创作者及市场分析人员提供有价值的洞察。
  • Python
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    《Python爬虫与数据可视化》是一本介绍如何利用Python进行网络信息抓取及数据分析可视化的教程书籍,适合初学者快速入门。 使用Python的requests和lxml库爬取天气数据,并利用pandas对CSV文件中的数据进行分析,最后通过pyecharts实现数据可视化。
  • Python
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    《Python爬虫与数据可视化》是一本介绍如何利用Python语言进行网络信息抓取及数据分析可视化的技术书籍,适合编程初学者和专业人士阅读。 Python爬虫数据可视化涉及使用Python编写代码来抓取网络上的数据,并将这些数据通过图表等形式进行展示,以便更直观地理解和分析数据。这个过程通常包括选择合适的Python库(如BeautifulSoup、Scrapy等)来进行网页内容的提取,以及利用Matplotlib或Seaborn这样的绘图工具来创建各种类型的可视化图形。
  • Python大作业.zip
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    本压缩包包含一个利用Python进行数据抓取和分析可视化的综合项目,内含代码、数据集及报告文档。 使用Python编写爬虫程序,并将获取的数据进行可视化分析。数据可视化的类型包括饼图、柱状图、漏斗图和词云。此外,还提供源代码以及报告书。
  • Python课程作业
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    本课程作业聚焦于运用Python进行网页数据抓取及数据分析,并通过可视化工具将结果直观展示,旨在提升学生在实际项目中的应用能力。 Python爬虫数据可视化分析大作业
  • Python大作业.zip
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    本资料包为Python课程大作业资源,内含使用Python进行网页数据抓取、存储及数据分析可视化的项目代码和教程,适用于学习网络爬虫技术及数据可视化。 Python爬虫数据可视化分析大作业涵盖疫情大数据分析,涉及网络爬虫、可视化分析、GIS地图应用、情感与舆情分析、主题挖掘、威胁情报溯源以及知识图谱构建等,并结合了预测预警及AI和NLP技术的应用。