首先在这给我心爱的Acfun说句抱歉了，这几天进行的数据爬取如果对猴山产生了不好的影响，请接受我的道歉。 本次所有代码都会上传到GitHub上：爬虫部分和ip搜索部分 sql文件地址：百度云盘 密码：5xov 项目代码分成三个部分： 1、爬取基础数据 2、根据ip地址查询相对应的省市地址 3、统计：将你想查看的html复制下来然后网页打开就能看到效果了
本次实例是通过分析A站获取用户数据的接口，通过scrapy获取每个用户的一些基本资料。包括ip，用户名，最后登录时间，注册时间等。 本次总共获取的详细数据有4302457条，详细数据有：798817。数据丢失量在5%左右，由于A站的多次宕机和高层变动等原因，以及今年上半年‘凉了’的故事，或许对数据有一定的影响。导致本次数据获取与统计，在14年前的统计感觉有失真实性。姑且就先这样吧。 本次统计有： 1、从建站以来到2018-8月每年用户注册数量和消失数量柱状图 2、所有记录中性别比例饼图 3、所有修改了个性签名用户中，出现最频繁的词，生成词云图 4、从2018-01-01以来，所有登录过A站的用户全国省分布图 （正常情况下应该统计的事距离查询完日期后，往前两个月或者一个月仍会登录的用户为活跃用户） 5、每年注册人数和十二个月中，每个月注册人数折线图和柱状图 本次所有统计生成工具为pyecharts。 为了方便展示，我在用pycharts生成文件时，生成了png，其实这个生成html所形成的效果图是最直观的。页面上会有一些动态操作可以进行。 统计1： 从图中可以看出，17年的各种动荡和视频内容的不完善与落后，让许多Acer的脚步停留在了17年里。 而18年的“A站已凉”更是加剧了这种显现的出现。一直到几年8月份，A站活跃用户和新增的数量也往往不及前两年。
统计2：
对，相信自己的眼睛，这大部分都是女性。 事实上是真的嘛？ 不是的。今年上半年有一次数据调整，猴子在修改还是转移数据的时候，将大部分人的性别修改成了女性 统计3： 词云图生成可以看： 虽然A站的用户以基佬遍天下而乐于自嘲，但是在个签上能体现出的真不多，大多数是up主的一些微博微信qq群啥的，但是由此也能看到一些正常的感悟人生和个人兴趣。 统计4： 由图中可看出，A站用户主要还是分布在中部和东部地区。 在数据统计当中，还有国外的数据未统计在地图中，计划是在世界地图中展示，然而pyecharts的作者们没有添加世界地图国家经纬度搜索，需要手动进行。有时间再做吧。需要一个个查坐标的。。 但是看在控制台输出的数据中，各个发达国家和日本韩国登录用户较多，也就是说大多数都是留学生出国在外的人访问的多。（还有一些战乱国家也有登录的，大兄弟！牛逼！） 统计5： 由这个统计可以看出来，每年的秋冬季节是注册人数的高峰期，或许是因为天气变冷，大家都不想出门，开始存膘过冬的习性，宅家里进行一些网上娱乐就变多了。而春夏季节，则是减少的。春天了，又到了交配的季节了。。。你懂的，多出门约小姐姐，解决终身大事吧。 统计的相关代码：
# -*- coding: utf-8 -*-
from pyecharts import Bar
from pyecharts import Pie
from pyecharts import Line
from pyecharts import Geo
import urllib.request
import urllib.parse
import json
import pymysql
# 获取指定区间内男女比例
def create_gender_round():
sql = "select gender,count(*) from user_info group by gender "
datas = get_all_data(sql)
info_name = ['隐藏', '男性', '女性', 'Acer']
man = 0
women = 0
Xman = 0
acer = 0
for i in datas:
if i[0] == -1:
Xman = i[1]
elif i[0] == 1:
man = i[1]
elif i[0] == 0:
women = i[1]
elif i[0] == 2:
acer = i[1]
pie = Pie('男女用户比例')
pie.add('性别比例图', info_name, [Xman, man, women, acer], radius=None, center=None, rosetype='')
# rosetype 是否展示成南丁格尔图，通过半径区分数据大小，有
# 'radius'和'area'两种模式。默认为
# 'radius'
# radius：扇区圆心角展现数据的百分比，半径展现数据的大小
# area：所有扇区圆心角相同，仅通过半径展现数据大小
# pie.render('detail\性别比例图.html')
pie.render('detail\比例图.png')
# 每年注册人数
def create_bar_year():
sql = "select regtime from user_info order by regtime"
data = get_all_data(sql)
yera = {}
for i in data:
y = i[0][0:4]
if y in yera:
count = yera.get(y)
count += 1
yera[y] = count
else:
yera[y] = 0
bar = Bar("每年注册人数", "按年划分")
bar.add("", list(yera.keys()), list(yera.values()))
# 生成折线图
create_lin('每年注册人数', list(yera.keys()), list(yera.values()), '每年注册人数')
bar.render(path='detail\注册人数划分_年.html')
# 每个月注册人数
def create_bar_month():
sql = "select regtime from user_info order by regtime"
data = get_all_data(sql)
months = {'01': 0,
'02': 0,
'03': 0,
'04': 0,
'05': 0,
'06': 0,
'07': 0,
'08': 0,
'09': 0,
'10': 0,
'11': 0,
'12': 0,
}
for i in data:
regTime = i[0][5:7]
count = months.get(regTime)
count += 1
months[regTime] = count
create_lin('每个月注册人数', list(months.keys()), list(months.values()), '')
bar = Bar("每个月注册人数", "按月划分")
bar.add("", list(months.keys()), list(months.values()))
#生成折线图
create_lin('注册人数划分_月',list(months.keys()),list(months.values()),'注册人数划分_月')
bar.render(path='detail\注册人数划分_月.html') # 生成本地 HTML 文件
# 根据sql获取指定区间内的数据
def get_all_data(sql):
conn = pymysql.connect(host="localhost", user="root", passwd="Cs123456.", db="acfun", charset="utf8")
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(sql)
data = cursor.fetchall()
cursor.close()
conn.close()
return data
# 注册人数与当年活跃人数对比图
def year_2():
sql = "select regtime,lastLoginTime from user_info order by regtime"
data = get_all_data(sql)
yera = {}
for i in data:
y = i[0][0:4]
y2 = str(i[1])[0:4]
if y in yera:
count = yera.get(y)[0]
count += 1
yera[y][0] = count
if y2 in yera:
count_2 = yera.get(y2)[1]
count_2 += 1
yera[y2][1] = count_2
else:
yera[y2] = [0, 0]
else:
yera[y] = [0, 0]
bar = Bar("年注册人数与每年最后一次上线人数", "按年划分")
bar.add("", [k for k in sorted(yera.keys())], [yera[k][0] for k in sorted(yera.keys())])
bar.add("", [k for k in sorted(yera.keys())], [yera[k][1] for k in sorted(yera.keys())])
bar.render(path='detail\每年注册人数与每年最后一次上线人数.html')
# 折线图,若想显示两条或多条，自己处理下，就是多加个add的事情
def create_lin(h_name, k, val, line_name):
line = Line(h_name)
line.add(line_name, k, val, mark_point=["average"])
line.render('detail\%s_折线图.html' % h_name)
#全国地图点状图用到的方法
def geo_formatter(params):
return params.name + ' : ' + params.value[2]
# map图，指定区间内，全国省用户分布图
def Geo_create():
sql = "select comeFrom,count(*) from user_info where 1=1 and comeFrom is not NULL and comeFrom !='未知' and comeFrom !='' and lastLoginTime >= '2018-01-01 00:00:00' group by comeFrom order by comeFrom"
datas = get_all_data(sql)
city = {}
country = {}
for data in datas:
#数据整理
b = data[0].find(',')
s = data[0].encode('utf-8').decode('utf-8').find('市')
sheng = data[0].encode('utf-8').decode('utf-8').find('省')
zzq = data[0].encode('utf-8').decode('utf-8').find('自治区')
if b is not -1:
res, count = get_city_name(data, b, city)
# print('b',data[0], '---', res, '-----', count, '----', sheng)
if res in city:
count = city[res]
count += data[1]
# print(res, '---', count)
city[res] = count
else:
city[res] = data[1]
elif zzq is not -1:
res, count = get_city_name(data, zzq, city)
# print('zzq',data[0], '---', res, '-----', count, '----', sheng)
if res in city:
count = city[res]
count += data[1]
# print(res, '---', count)
city[res] = count
else:
city[res] = data[1]
elif sheng is not -1:
res, count = get_city_name(data, sheng, city)
# print('sheng',data[0], '---', res, '-----', count, '----', sheng)
if res in city:
count = city[res]
count += data[1]
# print(res, '---', count)
city[res] = count
else:
city[res] = data[1]
elif s is not -1:
res, count = get_city_name(data, b, city)
# print('s',data[0], '---', res, '-----', count, '----', sheng)
if res in city:
count = city[res]
count += data[1]
# print(res, '---', count)
city[res] = count
else:
city[res] = data[1]
else:
# print(data[0],'------',data[1])
if data[0] in country:
count = country[data[0]]
count += data[1]
else:
country[data[0]] = data[1]
#去掉不识别的数据
del city['海外']
del country['AFRINIC']
del country['APNIC']
del country['RIPE']
del country['IANA']
del country['运营商级NAT']
country['中国'] = 0
for i in city:
country['中国'] += city[i]
f_country = {}
for i in list(country.keys()):
f_country[fanyi(i)] = country.pop(i)
# print(city)
print(f_country)
create_geo('2018截止8月全国Acer省分布情况', '', city, 'detail/2018截止8月全国Acer省分布情况.html', 'china')
# create_geo('2018截止8月全世界Acer省分布情况', '', f_country, 'detail/2018截止8月世界Acer省分布情况.html', 'world')
#原本打算做世界地图的，所以做了中文翻译的请求
def fanyi(content):
url = 'http://fanyi.youdao.com/translate?smartresult=dict&smartresult=rule&sessionFrom=http://fanyi.youdao.com/'
# 有道翻译查询入口
data = { # 表单数据
'i': content,
'from': 'AUTO',
'to': 'AUTO',
'smartresult': 'dict',
'client': 'fanyideskweb',
'doctype': 'json',
'version': '2.1',
'keyfrom': 'fanyi.web',
'action': 'FY_BY_CLICKBUTTION',
'typoResult': 'false'
}
data = urllib.parse.urlencode(data).encode('utf-8')
# 对POST数据进行编码
response = urllib.request.urlopen(url, data)
# 发出POST请求并获取HTTP响应
html = response.read().decode('utf-8')
# 获取网页内容，并进行解码解码
target = json.loads(html)
# json解析
return target['translateResult'][0][0]['tgt']
#屏蔽的全国地图的点状图
def create_geo(pname, cname, data, path, map_type):
# geo = Geo(pname, cname, title_color="#fff", title_pos="center", width=1200, height=600,
# background_color="#404a59", )
# attr, value = geo.cast(data)
# geo.add("", attr, value, type="heatmap", is_random=True, is_legend_show=False,
# maptype=map_type,
# tooltip_formatter=geo_formatter, # 重点在这里，将函数直接传递为参数。
# effect_scale=5)
#
geo = Geo(
pname,
cname,
title_color="#fff",
title_pos="center",
width=1200,
height=600,
background_color="#404a59",
)
attr, value = geo.cast(data)
geo.add(
"",
attr,
value,
type="heatmap",
maptype=map_type,
is_visualmap=True,
visual_range=[0, 300],
visual_text_color="#fff",
)
geo.render(path=path)
#对查询到的城市名称数据进行过滤和数字统计
def get_city_name(data, n_len, city_list):
res = data[0][0:n_len]
count = 0
if res in city_list:
count = city_list[res]
count += data[1]
else:
count = data[1]
return res, count
if __name__ == '__main__':
#create_gender_round()
#create_bar_month()
#create_bar_year()
#year_2()
Geo_create()
好了。本次统计到此结束。谢谢观看。 pyecharts真的是一个非常方便的数据图形展示工具，我这里只是使用了最简单的几个样板，还有更多更有趣也更科学的关系图形展示，详情请点击：pyecharts中文说明文档