前言

本项目将会对“某站”热搜排行的数据进行网页信息爬取以及数据可视化分析本教程仅供学习参考！
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首先，准备好相关库

requests、pandas、pyecharts等

因为这是第三方库，所以我们需要额外下载
下载有两种方法（以requests为例，其余库的安装方法类似）：

pip install requests
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点击回车后，就会自动帮我们进行安装，如果有的同学安装过程中是非常慢，半天看不到效果，建议大家可以使用镜像文件：在指令中添加-i 网址

pip install numpy -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

常见镜像有：
镜像名称网址
阿里云 https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
豆瓣 https://pypi.douban.com/simple/
清华大学(推荐) https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
华中理工大学 http://pypi.hustunique.com/
山东理工大学 http://pypi.sdutlinux.org/
这些都是我们在准备工具，准备好工作后，我们就可以开始进行我们的爬虫工作啦.

一，确定目标

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import requests
# 1确定目标
headers={"user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/108.0.0.0 Safari/537.36"}
url="https://api.某站（自己可以找到网址，平台不允许放）.com/x/web-interface/popular?ps=20&pn=1"

二，发送请求

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response=requests.get(url=url,headers=headers)

三, 解析数据

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datas=response.json()['data']['list']
results=[]
for data in datas:
    result={
    '标题':data['title'],
    '视频分类':data['tname'],
    'aid':data['aid'],
    'bvid': data['bvid'],
    '视频描述': data['desc'],
    '视频封面': data['pic'],
    'up主': data['owner']['name'],
    '视频链接': data['short_link'],
    '投币数': data['stat']['coin'],
    '收藏数': data['stat']['favorite'],
    '弹幕数': data['stat']['danmaku'],
    '喜欢数': data['stat']['like'],
    '观看数': data['stat']['view'],
    '分享数': data['stat']['share'],
    }
    results.append(result)

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四, 保存数据

import pandas as pd
    df=pd.DataFrame(results)
    df.to_excel("某站数据01.xlsx",index=False)

在这里插入图片描述 ]

pyecharts进行可视化

爬虫到这里就结束了，接下来，我们就通过pyecharts进行可视化吧

先进行数据读取

import pandas as pd
data=pd.read_excel("./B站.xlsx")
print(data)

“某站”数据排名前10视频类型

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
bar = (Bar()
       .add_xaxis(sp_data)
       .add_yaxis('',sl_data)
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="B站数据排名前10视频类型"),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name_rotate=0,name="品牌名",axislabel_opts={"rotate":60}))

        )
bar.render_notebook()

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from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
bar = (Bar()
       .add_xaxis(sp_data)
       .add_yaxis('',sl_data)
       .reversal_axis()
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="B站数据排名前10视频类型"),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name_rotate=0,name="品牌名",axislabel_opts={"rotate":60}))

        )
bar.render_notebook()

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“某站”标题标签可视化

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Page, WordCloud
from pyecharts.globals import SymbolType
def wordcloud_base() -> WordCloud:
    c = (
        WordCloud()
        .add("", most_common_words, word_size_range=[20, 100])
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="B站标题标签可视化"))
    )
    return c

wd = wordcloud_base()
wd.render_notebook()

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“某站”喜欢视频分类概况

from pyecharts.charts import Line
line = (Line()
       .add_xaxis(rea)
       .add_yaxis('',res)
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="B站喜欢视频分类概况", subtitle="喜欢数"),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name_rotate=0,name="分类",axislabel_opts={"rotate":60}))

        )
line.render_notebook()

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总结

这些就是我们通过python爬虫爬取下来的数据，进行可视化的一个分析，你可以通过图看出什么效果呢。除了这些可视图可以单个放，我们也可以把这些图进行合并，变成我们传说中的大屏.

代码如下：

page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout)

# 在页面中添加图表
page.add(
   bar2_world(),
   bar1_world(),
   line1_world(),
   wordcloud_base(),
    
)
page.render('test1.html')

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