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Python定時爬蟲 爬取微博熱搜資料 pyecharts動態圖展示

2020-09-19 13:44:00 前端設計

沒什么可抱怨的,現在所有的一切,都是在為之前的每一次選擇買單,
人生沒有白走的路,每一步都算數,

文章目錄

      • 一、schedule模塊定時執行任務
      • 二、爬取微博熱搜資料
      • 三、pyehcarts動態圖可視化
        • 1. 基本時間輪播圖
        • 2. 微博熱搜動態圖

一、schedule模塊定時執行任務

python中有一個輕量級的定時任務調度的庫:schedule,他可以完成每分鐘,每小時,每天,周幾,特定日期的定時任務,因此十分方便我們執行一些輕量級的定時任務,

# 安裝
pip install schedule -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
import schedule
import time
 
def run():
    print("I'm doing something...")
 
schedule.every(10).minutes.do(run)    # 每隔十分鐘執行一次任務
schedule.every().hour.do(run)         # 每隔一小時執行一次任務
schedule.every().day.at("10:30").do(run)  # 每天的10:30執行一次任務
schedule.every().monday.do(run)  # 每周一的這個時候執行一次任務
schedule.every().wednesday.at("13:15").do(run) # 每周三13:15執行一次任務
 
while True:
    schedule.run_pending()  # run_pending:運行所有可以運行的任務

二、爬取微博熱搜資料

在這里插入圖片描述

在這里插入圖片描述
這樣的網頁結構可以用 pd.read_html() 方法來爬取資料

# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@File    :微博熱搜榜.py
@Author  :葉庭云
@Date    :2020/9/18 15:01
"""
import schedule
import pandas as pd
from datetime import datetime
import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s')
count = 0


def get_content():
    global count   # 全域變數count
    print('----------- 正在爬取資料 -------------')
    url = 'https://s.weibo.com/top/summary?cate=realtimehot&sudaref=s.weibo.com&display=0&retcode=6102'
    df = pd.read_html(url)[0][1:11][['序號', '關鍵詞']]   # 獲取熱搜前10
    time_ = datetime.now().strftime("%Y/%m/%d %H:%M")     # 獲取當前時間
    df['序號'] = df['序號'].apply(int)
    df['熱度'] = df['關鍵詞'].str.split('  ', expand=True)[1]
    df['關鍵詞'] = df['關鍵詞'].str.split('  ', expand=True)[0]
    df['時間'] = [time_] * len(df['序號'])
    if count == 0:
        df.to_csv('datas.csv', mode='a+', index=False)
        count += 1
    else:
        df.to_csv('datas.csv', mode='a+', index=False, header=False)


# 定時爬蟲
schedule.every(1).minutes.do(get_content)

while True:
    schedule.run_pending()

微博熱搜一般是1分鐘更新一次,所以再給代碼加個定時器即可,讓程式跑一會兒,微博熱搜變動資料就保存到了CSV檔案里,

三、pyehcarts動態圖可視化

1. 基本時間輪播圖

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar, Timeline
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts.globals import CurrentConfig, ThemeType

CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'D:/python/pyecharts-assets-master/assets/'
tl = Timeline(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
for i in range(2015, 2020):
    bar = (
        Bar()
        .add_xaxis(Faker.choose())
        .add_yaxis("商家A", Faker.values())
        .add_yaxis("商家B", Faker.values())
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("商店{}年商品銷售額".format(i)))
    )
    tl.add(bar, "{}年".format(i))
tl.render("timeline_multi_axis.html")

運行效果如下:

在這里插入圖片描述

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar, Timeline
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts.globals import ThemeType, CurrentConfig


CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'D:/python/pyecharts-assets-master/assets/'
tl = Timeline(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK))
for i in range(2015, 2020):
    bar = (
        Bar()
        .add_xaxis(Faker.choose())
        .add_yaxis("商家A", Faker.values(), label_opts=opts.LabelOpts(position="right"))
        .add_yaxis("商家B", Faker.values(), label_opts=opts.LabelOpts(position="right"))
        .reversal_axis()
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts("Timeline-Bar-Reversal (時間: {} 年)".format(i))
        )
    )
    tl.add(bar, "{}年".format(i))
tl.render("timeline_bar_reversal.html")

運行效果如下:
在這里插入圖片描述

2. 微博熱搜動態圖

import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar, Timeline, Grid
from pyecharts.globals import ThemeType, CurrentConfig

CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'D:/python/pyecharts-assets-master/assets/'
df = pd.read_csv('datas.csv')
# print(df.info())
t = Timeline(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.MACARONS))  # 定制主題
for i in range(34):
    bar = (
        Bar()
        .add_xaxis(list(df['關鍵詞'][i*10: i*10+10][::-1]))         # x軸資料
        .add_yaxis('熱度', list(df['熱度'][i*10: i*10+10][::-1]))   # y軸資料
        .reversal_axis()     # 翻轉
        .set_global_opts(    # 全域配置項
            title_opts=opts.TitleOpts(  # 標題配置項
                title=f"{list(df['時間'])[i*10]}",
                pos_right="5%", pos_bottom="15%",
                title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(
                    font_family='KaiTi', font_size=24, color='#FF1493'
                )
            ),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(   # x軸配置項
                splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),
            ),
            yaxis_opts=opts.AxisOpts(   # y軸配置項
                splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),
                axislabel_opts=opts.LabelOpts(color='#DC143C')
            )
        )
        .set_series_opts(    # 系列配置項
            label_opts=opts.LabelOpts(  # 標簽配置
                position="right", color='#9400D3')
        )
    )
    grid = (
        Grid()
            .add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="24%"))
    )
    t.add(grid, "")
    t.add_schema(
        play_interval=100,          # 輪播速度
        is_timeline_show=False,     # 是否顯示 timeline 組件
        is_auto_play=True,          # 是否自動播放
    )

t.render('時間輪播圖.html')

運行結果如下:

在這里插入圖片描述

轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/qianduan/81613.html

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