使用Pycharm高效采集数据进行Python数据分析

Pycharm是一款由JetBrains公司开发的Python集成开发环境。它具有智能代码编辑器、强大的调试器、内置的版本控制系统以及一系列其他工具，可以帮助开发者更加高效地进行Python开发。Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。（全套教程文末领取哈）

Python_金钱豹

3832人浏览 · 2023-05-16 14:34:45

Python_金钱豹 · 2023-05-16 14:34:45 发布

Pycharm作为一个Python集成开发环境，不仅可以帮助我们进行代码编写、调试和运行，而且还可以帮助我们方便地采集数据。在本文中，我们将介绍如何使用Pycharm进行数据采集，并对采集的数据进行分析处理。

一、Pycharm简介

Pycharm是一款由JetBrains公司开发的Python集成开发环境。它具有智能代码编辑器、强大的调试器、内置的版本控制系统以及一系列其他工具，可以帮助开发者更加高效地进行Python开发。

二、数据采集基础

在进行数据采集之前，我们需要了解一些基础概念。首先是网页爬虫，它是一种自动化获取网页内容的程序。其次是HTML和CSS，它们是网页设计中的两个重要组成部分。最后是XPath和CSS选择器，它们是在网页中定位元素的工具。

三、使用Pycharm进行数据采集

1.安装必要的库：在Pycharm中打开终端，输入以下命令安装必要的库：

pip install requests pip install lxml

2.发送HTTP请求：使用requests库向目标网站发送HTTP请求，并获取响应内容。

import requests url ='' response = requests.get(url) print(response.text)

3.解析HTML：使用lxml库对获取到的HTML进行解析，并使用XPath或CSS选择器定位元素。

from lxml import etree html ='<html><body><div id="content">Hello, World!</div></body></html>' tree = etree.HTML(html) content = tree.xpath('//div[@id="content"]/text()')[0] print(content)

4.保存数据：将采集到的数据保存到本地文件或数据库中。

四、数据分析处理

在采集到数据之后，我们可以使用Python中的各种库对数据进行处理和分析。以下是几个常用的库：

Pandas：用于数据清洗、转换和分析。
Matplotlib：用于绘制各种类型的图表，如折线图、柱状图和散点图等。
Numpy：用于科学计算和数值分析，包括线性代数、傅里叶变换和随机数生成等。

五、实战案例

下面以豆瓣电影Top250为例，演示如何使用Pycharm进行数据采集和分析处理。

1.数据采集

首先使用requests库向豆瓣电影Top250页面发送HTTP请求，并获取响应内容。然后使用lxml库对获取到的HTML进行解析，并使用XPath定位电影名称、导演和评分等元素。

import requests from lxml import etree url ='' response = requests.get(url) tree = etree.HTML(response.text) titles = tree.xpath('//div[@class="hd"]/a/span[@class="title"]/text()') directors = tree.xpath('//div[@class="bd"]/p[1]/text()') ratings = tree.xpath('//div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()') for i in range(len(titles)): print('电影名称：', titles[i]) print('导演：', directors[i].strip().split('\xa0')[0]) print('评分：', ratings[i])

2.数据分析处理

首先将采集到的数据存储到Pandas的DataFrame中，然后使用Matplotlib绘制电影评分的直方图。

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data ={'电影名称': titles,'导演':[d.strip().split('\xa0')[0] for d in directors],'评分': ratings} df = pd.DataFrame(data) df['评分']= df['评分'].astype(float) plt.hist(df['评分'], bins=10, edgecolor='black') plt.xlabel('评分') plt.ylabel('电影数量') plt.show()