Python数据可视化：Python大佬有哪些？-python 数据可视化库

有态度地学习

之前讲了代理池以及Cookies的相关知识，这里针对搜狗搜索微信公众号文章的爬取，将它俩实践一下。

在崔大的书里面，他是用代理IP来应对搜狗的反爬措施，因为同一IP访问网页过于频繁，就会跳转验证码页面。

不过时代在进步，搜狗搜索的反爬也在更新，现在它是IP加Cookies双重把关。

01 网页分析

获取微信公众号文章信息，标题、开头、公众号、发布时间。

请求方式为GET，请求网址为红框部分，后面的信息没什么用。

02 反爬破解

什么时候出现上图这种情况呢?

两种，一种同一个IP重复访问页面，另一种同一个Cookies重复访问页面。

两个都有，挂的更快!完整爬取我只成功了一次...

因为我最开始就是先什么都不设置，然后就出现验证码页面。然后用了代理IP，还是会跳转验证码页面，直到***改变Cookies，才成功爬取。

01 代理IP设置

def get_proxies(i): 
    """ 
    获取代理IP 
    """ 
    df = pd.read_csv('sg_effective_ip.csv', header=None, names=["proxy_type", "proxy_url"]) 
    proxy_type = ["{}".format(i) for i in np.array(df['proxy_type'])] 
    proxy_url = ["{}".format(i) for i in np.array(df['proxy_url'])] 
    proxies = {proxy_type[i]: proxy_url[i]} 
    return proxies

代理的获取以及使用这里就不赘述了，前面的文章有提到，有兴趣的小伙伴可以自行去看看。

经过我两天的实践，免费IP确实没什么用，两下子就把我真实IP揪出来了。

02 Cookies设置

def get_cookies_snuid(): 
    """ 
    获取SNUID值 
    """ 
    time.sleep(float(random.randint(2, 5))) 
    url = "http://weixin.sogou.com/weixin?type=2&s_from=input&query=python&ie=utf8&_sug_=n&_sug_type_=" 
    headers = {"Cookie": "ABTEST=你的参数;IPLOC=CN3301;SUID=你的参数;SUIR=你的参数"} 
    # HEAD请求,请求资源的首部 
    response = requests.head(url, headers=headers).headers 
    result = re.findall('SNUID=(.*?); expires', response['Set-Cookie']) 
    SNUID = result[0] 
    return SNUID

总的来说，Cookies的设置是整个反爬中最重要的，而其中的关键便是动态改变SNUID值。

这里就不详细说其中缘由，毕竟我也是在网上看大神的帖子才领悟到的，而且领悟的还很浅。

成功爬取100页就只有一次，75页，50页，甚至到***一爬就挂的情况都出现了...

我可不想身陷「爬-反爬-反反爬」的泥潭之中，爬虫之后的事情才是我的真正目的，比如数据分析，数据可视化。

所以干票大的赶紧溜，只能膜拜搜狗工程师。

03 数据获取

1 构造请求头

head = """ 
Accept:text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8 
Accept-Encoding:gzip, deflate 
Accept-Language:zh-CN,zh;q=0.9 
Connection:keep-alive 
Host:weixin.sogou.com 
Referer:'http://weixin.sogou.com/', 
Upgrade-Insecure-Requests:1 
User-Agent:Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36 
""" 
 
# 不包含SNUID值 
cookie = '你的Cookies' 
 
def str_to_dict(header): 
    """ 
    构造请求头,可以在不同函数里构造不同的请求头 
    """ 
    header_dict = {} 
    header = header.split('\n') 
    for h in header: 
        h = h.strip() 
        if h: 
            k, v = h.split(':', 1) 
            header_dict[k] = v.strip() 
    return header_dict

2 获取网页信息

def get_message(): 
    """ 
    获取网页相关信息 
    """ 
    failed_list = [] 
    for i in range(1, 101): 
        print('第' + str(i) + '页') 
        print(float(random.randint(15, 20))) 
        # 设置延时,这里是度娘查到的,说要设置15s延迟以上,不会被封 
        time.sleep(float(random.randint(15, 20))) 
        # 每10页换一次SNUID值 
        if (i-1) % 10 == 0: 
            value = get_cookies_snuid() 
            snuid = 'SNUID=' + value + ';' 
        # 设置Cookies 
        cookies = cookie + snuid 
        url = 'http://weixin.sogou.com/weixin?query=python&type=2&page=' + str(i) + '&ie=utf8' 
        host = cookies + '\n' 
        header = head + host 
        headers = str_to_dict(header) 
        # 设置代理IP 
        proxies = get_proxies(i) 
        try: 
            response = requests.get(url=url, headers=headers, proxies=proxies) 
            html = response.text 
            soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') 
            data = soup.find_all('ul', {'class': 'news-list'}) 
            lis = data[0].find_all('li') 
            for j in (range(len(lis))): 
 
                h3 = lis[j].find_all('h3') 
                #print(h3[0].get_text().replace('\n', '')) 
                title = h3[0].get_text().replace('\n', '').replace(',', '，') 
 
                p = lis[j].find_all('p') 
                #print(p[0].get_text()) 
                article = p[0].get_text().replace(',', '，') 
 
                a = lis[j].find_all('a', {'class': 'account'}) 
                #print(a[0].get_text()) 
                name = a[0].get_text() 
 
                span = lis[j].find_all('span', {'class': 's2'}) 
                cmp = re.findall("\d{10}", span[0].get_text()) 
                #print(time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime(int(cmp[0]))) + '\n') 
                date = time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime(int(cmp[0]))) 
 
                with open('sg_articles.csv', 'a+', encoding='utf-8-sig') as f: 
                    f.write(title + ',' + article + ',' + name + ',' + date + '\n') 
            print('第' + str(i) + '页成功') 
        except Exception as e: 
            print('第' + str(i) + '页失败') 
            failed_list.append(i) 
            continue 
    # 获取失败页码 
    print(failed_list) 
 
 
def main(): 
    get_message() 
 
 
if __name__ == '__main__': 
    main()

***成功获取数据。

04 数据可视化

1 微信文章发布数量***0

这里对搜索过来的微信文章进行排序，发现了这十位Python大佬。

这里其实特想知道他们是团队运营，还是个人运营。不过不管了，先关注去。

这个结果可能也与我用Python这个关键词去搜索有关，一看公众号名字都是带有Python的(CSDN例外)。

from pyecharts import Bar 
import pandas as pd 
 
df = pd.read_csv('sg_articles.csv', header=None, names=["title", "article", "name", "date"]) 
 
list1 = [] 
for j in df['date']: 
    # 获取文章发布年份 
    time = j.split('-')[0] 
    list1.append(time) 
df['year'] = list1 
 
# 选取发布时间为2018年的文章，并对其统计 
df = df.loc[df['year'] == '2018'] 
place_message = df.groupby(['name']) 
place_com = place_message['name'].agg(['count']) 
place_com.reset_index(inplace=True) 
place_com_last = place_com.sort_index() 
dom = place_com_last.sort_values('count', ascending=False)[0:10] 
 
attr = dom['name'] 
v1 = dom['count'] 
bar = Bar("微信文章发布数量***0", title_pos='center', title_top='18', width=800, height=400) 
bar.add("", attr, v1, is_convert=True, xaxis_min=10, yaxis_rotate=30, yaxis_label_textsize=10, is_yaxis_boundarygap=True, yaxis_interval=0, is_label_show=True, is_legend_show=False, label_pos='right', is_yaxis_inverse=True, is_splitline_show=False) 
bar.render("微信文章发布数量***0.html")

2 微信文章发布时间分布

因为这里发现搜索到的文章会有2018年以前的，这里予以删除，并且验证剩下文章的发布时间。

毕竟信息讲究时效性，如果我搜索获取的都是老掉牙的信息，就没什么意思了，更何况还是在一直在变化的互联网行业。

import numpy as np 
import pandas as pd 
from pyecharts import Bar 
 
df = pd.read_csv('sg_articles.csv', header=None, names=["title", "article", "name", "date"]) 
 
list1 = [] 
list2 = [] 
for j in df['date']: 
    # 获取文章发布年份及月份 
    time_1 = j.split('-')[0] 
    time_2 = j.split('-')[1] 
    list1.append(time_1) 
    list2.append(time_2) 
df['year'] = list1 
df['month'] = list2 
 
# 选取发布时间为2018年的文章，并对其进行月份统计 
df = df.loc[df['year'] == '2018'] 
month_message = df.groupby(['month']) 
month_com = month_message['month'].agg(['count']) 
month_com.reset_index(inplace=True) 
month_com_last = month_com.sort_index() 
 
attr = ["{}".format(str(i) + '月') for i in range(1, 12)] 
v1 = np.array(month_com_last['count']) 
v1 = ["{}".format(int(i)) for i in v1] 
bar = Bar("微信文章发布时间分布", title_pos='center', title_top='18', width=800, height=400) 
bar.add("", attr, v1, is_stack=True, is_label_show=True) 
bar.render("微信文章发布时间分布.html")

3 标题、文章开头词云

from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator 
import matplotlib.pyplot as plt 
import pandas as pd 
import jieba 
 
df = pd.read_csv('sg_articles.csv', header=None, names=["title", "article", "name", "date"]) 
 
text = '' 
# for line in df['article'].astype(str):(前文词云代码) 
for line in df['title']: 
    text += ' '.join(jieba.cut(line, cut_all=False)) 
backgroud_Image = plt.imread('python_logo.jpg') 
wc = WordCloud( 
    background_color='white', 
    mask=backgroud_Image, 
    font_path='C:\Windows\Fonts\STZHONGS.TTF', 
    max_words=2000, 
    max_font_size=150, 
    random_state=30 
) 
wc.generate_from_text(text) 
img_colors = ImageColorGenerator(backgroud_Image) 
wc.recolor(color_func=img_colors) 
plt.imshow(wc) 
plt.axis('off') 
# wc.to_file("文章.jpg")(前文词云代码) 
wc.to_file("标题.jpg") 
print('生成词云成功!')

公众号文章标题词云，因为是以Python这个关键词去搜索的，那么必然少不了Python。

然后词云里出现的的爬虫，数据分析，机器学习，人工智能。就便知道Python目前的主要用途啦!

不过Python还可用于Web开发，GUI开发等，这里没有体现，显然不是主流。

公众号文章开头词云，记得以前写作文的时候，老师不就说过开头基本决定了你的分数，所以一定要开头引用一下名人的话(古人有云...)。

那么公众号文章应该也不例外，不过这里呢，我倒是感觉到了不少广告的气息...

当然数据分析，机器学习，人工智能同样也还在其中，是不是培训广告的噱头我就不知道了。

就像之前在一个公号里看到的一句话，仿佛学会了Python就会人工智能，又仿佛要学习人工智能就必须学习Python，那么真是这样吗???

相信答案就在大家心中!