“整篇文章較長，干貨很多！建議收藏后，分章節閱讀，”
一、設計方案
整體設計方案思維導圖：
整篇文章，也將按照這個結構來講解，
若有重點關注部分，可點擊章節目錄直接跳轉！
二、專案背景
針對TOP250排行榜的資料，開發一套可視化資料大屏系統，展示各維度資料分析結果，
TOP250排行榜
三、電影爬蟲
3.1 匯入庫
import requests # 發送請求
from bs4 import BeautifulSoup # 決議網頁
import pandas as pd # 存取csv
from time import sleep # 等待時間
from sqlalchemy import create_engine # 連接資料庫
3.2 發送請求
定義一些空串列，用于臨時存盤爬取下的資料:
movie_name = [] # 電影名稱
movie_url = [] # 電影鏈接
movie_star = [] # 電影評分
movie_star_people = [] # 評分人數
movie_director = [] # 導演
movie_actor = [] # 主演
movie_year = [] # 上映年份
movie_country = [] # 國家
movie_type = [] # 型別
short_comment = [] # 一句話短評
向網頁發送請求：
res = requests.get(url, headers=headers)
3.3 決議頁面
利用BeautifulSoup庫決議回應頁面：
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
用BeautifulSoup的select函式，（css決議的方法）撰寫代碼邏輯，部分核心代碼：
for movie in soup.select('.item'):
name = movie.select('.hd a')[0].text.replace('\n', '') # 電影名稱
movie_name.append(name)
url = movie.select('.hd a')[0]['href'] # 電影鏈接
movie_url.append(url)
star = movie.select('.rating_num')[0].text # 電影評分
movie_star.append(star)
star_people = movie.select('.star span')[3].text # 評分人數
star_people = star_people.strip().replace('人評價', '')
其中，需要說明的是，《大鬧天宮》這部電影和其他電影頁面排版不同：
所以，這里特殊處理一下：
if name == '大鬧天宮 / 大鬧天宮 上下集 / The Monkey King': # 大鬧天宮，特殊處理
year0 = movie_infos.split('\n')[1].split('/')[0].strip()
year1 = movie_infos.split('\n')[1].split('/')[1].strip()
year2 = movie_infos.split('\n')[1].split('/')[2].strip()
year = year0 + '/' + year1 + '/' + year2
movie_year.append(year)
country = movie_infos.split('\n')[1].split('/')[3].strip()
movie_country.append(country)
type = movie_infos.split('\n')[1].split('/')[4].strip()
movie_type.append(type)
3.4 存盤到csv
最后，將爬取到的資料保存到csv檔案中：
def save_to_csv(csv_name):
"""
資料保存到csv
:return: None
"""
df = pd.DataFrame() # 初始化一個DataFrame物件
df['電影名稱'] = movie_name
df['電影鏈接'] = movie_url
df['電影評分'] = movie_star
df['評分人數'] = movie_star_people
df['導演'] = movie_director
df['主演'] = movie_actor
df['上映年份'] = movie_year
df['國家'] = movie_country
df['型別'] = movie_type
df.to_csv(csv_name, encoding='utf_8_sig') # 將資料保存到csv檔案
其中，把各個list賦值為DataFrame的各個列，就把list資料轉換為了DataFrame資料，然后直接to_csv保存，
3.5 講解視頻
同步講解視頻：
https://www.zhihu.com/zvideo/1465578220191592448
四、資料持久化存盤
然后，就可以把csv資料匯入到MySQL資料庫，做持久化存盤了，
4.1 匯入庫
import pandas as pd # 存取csv
from sqlalchemy import create_engine # 連接資料庫
4.2 存入MySQL
最核心的三行代碼：
# 把csv匯入mysql資料庫
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost/db_bigscreen')
df = pd.read_csv('Movie250.csv')
df.to_sql(name='t_film', con=engine, chunksize=1000, if_exists='replace', index=None)
用create_engine創建資料庫連接，格式為：
create_engine('資料庫型別+資料庫驅動://用戶名:密碼@資料庫IP地址/資料庫名稱')
這樣，資料庫連接就創建好了，
然后，用pandas的read_csv函式讀取csv檔案，
最后，用pandas的to_sql函式，把資料存入MySQL資料庫：
name='college_t2' #mysql資料庫中的表名
con=engine # 資料庫連接
index=False #不包含索引欄位
if_exists='replace' #如果表中存在資料，就替換掉，另外，還支持append(追加資料)
非常方便地完成了反向匯入，即：從csv向資料庫的匯入，
4.3 講解視頻
同步講解視頻：
https://www.zhihu.com/zvideo/1496218294043009024
五、開發可視化大屏
如文章開頭的思維導圖所說，首先把各個子圖表開發出來，然后用pyecharts的Page組件，把這些子圖表拼裝組合起來，形成大屏，
下面，依次講解每個子圖表的實作，
5.1 柱形圖
pyecharts官網-柱形圖：A Python Echarts Plotting Library built with love.
因為需要實作分段區間統計，所以先定義出一個區間物件：
# 設定分段
bins = [0, 100000, 200000, 300000, 500000, 1000000, 3000000]
# 設定標簽
labels = ['0-10w', '10w-20w', '20w-30w', '30w-50w', '50w-100w', '100w-300w']
然后，對資料進行按段切割，并統計個數：
# 按分段離散化資料
segments = pd.cut(cmt_count_list, bins, labels=labels) # 按分段切割資料
counts = pd.value_counts(segments, sort=False).values.tolist() # 統計個數
最后，采用pyecharts里的Bar物件，畫出柱形圖：
bar = Bar(
init_opts=opts.InitOpts(theme=theme_config, , height="350px", chart_id='bar_cmt2')) # 初始化條形圖
bar.add_xaxis(labels, ) # 增加x軸資料
bar.add_yaxis("評價數", counts) # 增加y軸資料
bar.set_global_opts(
legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left='right'),
title_opts=opts.TitleOpts(title="評價數量區間分布-柱形圖", pos_left='center'), # 標題
toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=False, ), # 不顯示工具箱
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="評論數", # x軸名稱
axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=8)), # 字體大小
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="電影數量",
axislabel_opts={"rotate": 0},
splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True,
linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(type_='solid')),
), # y軸名稱
)
# 標記最大值
bar.set_series_opts(
markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=https://www.cnblogs.com/mashukui/archive/2022/05/13/[opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值"), ],
symbol_size=35) # 標記符號大小
)
bar.render("評價數分布-柱形圖.html") # 生成html檔案
print('生成完畢:評價數分布-柱形圖.html')
圖表效果：
5.2 餅圖
pyecharts官網-餅圖：A Python Echarts Plotting Library built with love.
繪制情感分布的餅圖，所以，首先要對評價資料進行情感分析，
鑒于電影評價內容都是中文文本設計，情感分析采用snownlp技術進行，
score_list = [] # 情感評分值
tag_list = [] # 打標分類結果
pos_count = 0 # 計數器-積極
mid_count = 0 # 計數器-中性
neg_count = 0 # 計數器-消極
for comment in v_cmt_list:
tag = ''
sentiments_score = SnowNLP(comment).sentiments
if sentiments_score < 0.4: # 情感分小于0.4判定為消極
tag = '消極'
neg_count += 1
elif 0.4 <= sentiments_score <= 0.6: # 情感分在[0.4,0.6]直接判定為中性
tag = '中性'
mid_count += 1
else: # 情感分大于0.6判定為積極
tag = '積極'
pos_count += 1
score_list.append(sentiments_score) # 得分值
tag_list.append(tag) # 判定結果
df['情感得分'] = score_list
df['分析結果'] = tag_list
df.to_excel('情感判定結果.xlsx', index=None) # 把情感分析結果保存到excel檔案
按照情感得分值劃磁區間：
情感得分值小于0.4，判定為消極
情感得分值在0.4與0.6之間，判定為中性
情感得分值大于0.6，判定為積極
最終將結果保存到Excel檔案中，查看下：
將此結果中的資料，帶入到Pie組件中，畫出餅圖：
# 畫餅圖
pie = (
Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=theme_config, , height="350px", chart_id='pie1'))
.add(series_name="評價情感分布", # 系列名稱
data_pair=[['積極', pos_count], # 添加資料
['中性', mid_count],
['消極', neg_count]],
rosetype="radius", # 是否展示成南丁格爾圖
radius=["30%", "55%"], # 扇區圓心角展現資料的百分比，半徑展現資料的大小
) # 加入資料
.set_global_opts( # 全域設定項
title_opts=opts.TitleOpts(title="短評情感分布-餅圖", pos_left='center'), # 標題
legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left='right', orient='vertical') # 圖例設定項,靠右,豎向排列
)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))) # 樣式設定項
pie.render('情感分布_餅圖.html') # 生成html檔案
print('生成完畢:情感分布_餅圖.html')
圖表效果：
5.3 詞云圖
pyecharts官網-詞云圖：A Python Echarts Plotting Library built with love.
針對TOP250的電影名稱，繪制出詞云圖，
先對資料做清洗操作，然后直接畫出詞云圖即可：
wc = WordCloud(init_opts=opts.InitOpts(, height="350px", theme=theme_config, chart_id='wc1'))
wc.add(series_name="電影名稱",
data_pair=data,
word_size_range=[15, 20],
width='400px', # 寬度
height='300px', # 高度
word_gap=5 # 單詞間隔
) # 增加資料
wc.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(pos_left='center',
title="電影名稱分析-詞云圖",
title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=20) # 設定標題
),
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True), # 不顯示工具箱
)
wc.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True))
wc.render('電影名稱_詞云圖.html') # 生成html檔案
print('生成完畢:電影名稱_詞云圖.html')
圖表效果：
5.4 資料表格
pyecharts官網-表格：A Python Echarts Plotting Library built with love.
把排名前10的電影詳情資料，展現到大屏上，采用pyecharts里的Table組件實作，
從MySQL資料庫讀取到資料后，直接進行繪制表格：
table = (
Table(page_title='我的表格標題', )
.add(headers=['排名', '電影名稱', '評分', '評論數', '上映年', '一句話短評'], rows=data_list, attributes={
"align": "left",
"border": False,
"padding": "20px",
"style": "background:{}; width:450px; height:350px; font-size:10px; color:#C0C0C0;padding:3px;".format(
table_color)
})
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='這是表格1'))
)
table.render('電影排名TOP10_資料表格.html')
print('生成完畢:電影排名TOP10_資料表格.html')
圖表效果：
5.5 漣漪散點圖
pyecharts官網-漣漪散點圖：A Python Echarts Plotting Library built with love.
針對電影的上映年份和評分值，兩個緯度的資料，繪制出漣漪散點圖（漣漪散點圖和普通散點圖的區別，就是漣漪散點圖是動態圖，圖上的每個點都在閃爍，像水面上的漣漪一樣），
sc = (EffectScatter(init_opts=opts.InitOpts(, height="350px", theme=theme_config, chart_id='scatter1'))
.add_xaxis(xaxis_data=https://www.cnblogs.com/mashukui/archive/2022/05/13/x_data)
.add_yaxis(
series_name="",
y_axis=y_data,
symbol_size=10,
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
)
.set_series_opts()
.set_global_opts(
# 忽略部分代碼
)
)
sc.render('評分年份分布-散點圖.html')
print('生成完畢:散點圖.html')
圖表效果：
5.6 條形圖
pyecharts官網-條形圖：A Python Echarts Plotting Library built with love.
針對評論數最多的10個電影名稱，繪制出橫向條形圖，
# 畫條形圖
bar = Bar(
init_opts=opts.InitOpts(theme=theme_config, , height="350px", chart_id='bar_cmt1')) # 初始化條形圖
bar.add_xaxis(x_data) # 增加x軸資料
bar.add_yaxis("評論數量", y_data) # 增加y軸資料
bar.reversal_axis() # 設定水平方向
bar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right")) # Label出現位置
bar.set_global_opts(
legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left='right'),
title_opts=opts.TitleOpts(title="評論數TOP10作者-條形圖", pos_left='center'), # 標題
toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=False, ), # 不顯示工具箱
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="評論", # x軸名稱
axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=8, rotate=0),
splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=False)
),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="電影", # y軸名稱
axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=7, rotate=45), # y軸名稱
)
)
bar.render("評論數TOP10_條形圖.html") # 生成html檔案
print('生成完畢:評論數TOP10_條形圖.html')
圖表效果：
5.7 大標題
由于pyecharts組件沒有專門用作標題的圖表，我決定靈活運用Table組件實作大標題，即，讓Table只有標題header，沒有資料行row，再針對header做一些樣式調整（字體增大等），即可實作一行大標題，
table = Table()
table.add(headers=[v_title], rows=[], attributes={
"align": "center",
"border": False,
"padding": "2px",
"style": "background:{}; width:1350px; height:50px; font-size:25px; color:#C0C0C0;".format(table_color)
})
table.render('大標題.html')
print('生成完畢:大標題.html')
圖表效果：
5.8 Page組合
最后，也是最關鍵的一步，把以上所有圖表組合到一起，用Page組件，并且選用DraggablePageLayout方法，即拖拽的方式，組合圖表：
# 繪制:整個頁面
page = Page(
page_title="基于Python的電影資料分析大屏",
layout=Page.DraggablePageLayout, # 拖拽方式
)
page.add(
# 增加:大標題
make_title(v_title='基于Python的電影資料分析大屏'),
# 繪制:中下方資料表格
make_table(v_df=df_table),
# 繪制:電影名稱詞云圖
filmname_wordcloud(v_str=film_all_list),
# 繪制:TOP10評論數-條形圖
make_top10_comment_bar(v_df=df),
# 繪制情感分布餅圖
make_analyse_pie(v_cmt_list=comment_all_list),
# 繪制:評價數分段統計-柱形圖
make_cmt_count_bar(v_df=df),
# 繪制:散點圖
make_scatter(x_data=https://www.cnblogs.com/mashukui/archive/2022/05/13/year_list, y_data=score_list)
)
page.render('大屏_臨時.html') # 執行完畢后,打開臨時html并排版,排版完點擊Save Config，把json檔案放到本目錄下
print('生成完畢:大屏_臨時.html')
本代碼執行完畢后,打開臨時html并排版,排版完點擊SaveConfig，把json檔案放到本目錄下，
再執行最后一步，呼叫json組態檔，生成最終大屏檔案，
# 執行之前,請確保:1、已經把json檔案放到本目錄下 2、把json中的title和table的id替換掉
Page.save_resize_html(
source="大屏_臨時.html",
cfg_file="chart_config.json",
dest="大屏_最終_0426.html"
)
拖拽程序的演示視頻：
https://www.zhihu.com/zvideo/1502249430140616704
至此，所有代碼執行完畢，生成了最終大屏html檔案，
六、彩蛋-多種主題
為了實作不同顏色主題的大屏可視化效果，我開發了一個實作邏輯，只需修改一個引數，即可展示不同顏色主題，
全域設定主題顏色
theme_config = ThemeType.CHALK # 顏色方案
由于Table組件是不能設定顏色主題的，所以我手寫了一個邏輯（用取色器獲取的RGB值，又轉成十六進制的顏色！），如下：
# 表格和標題的顏色
table_color = ""
if theme_config == ThemeType.DARK:
table_color = '#333333'
elif theme_config == ThemeType.CHALK:
table_color = '#293441'
elif theme_config == ThemeType.PURPLE_PASSION:
table_color = '#5B5C6E'
elif theme_config == ThemeType.ROMANTIC:
table_color = '#F0E8CD'
elif theme_config == ThemeType.ESSOS:
table_color = '#FDFCF5'
else:
table_color = ''
最終實作了多種顏色主題，包含以下，
6.1 CHALK主題
6.2 PURPLE主題
6.3 ESSOS主題
6.4 ROMANTIC主題
6.5 DARK主題
通過5種主題顏色，展示同一個大屏效果，有被炫到嘛？
七、拖拽演示視頻
拖拽程序演示視頻：
https://www.zhihu.com/zvideo/1502249430140616704
八、全流程講解視頻
全流程講解：
https://www.zhihu.com/zvideo/1503013679826690048
by 馬哥python說
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/houduan/473431.html
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