摘要： 作为小白，爬虫可以说是入门python最快和最容易获得成就感的途径。因为初级爬虫的套路相对固定，常见的方法只有几种，比较好上手。选取网页结构较为简单的猫眼top100电影为案例进行练习。 重点是用上述所说的4种方法提取出关键内容。一个问题采用不同的解决方法有助于拓展思维，通过不断练习就能够灵活运用。
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本文知识点： Requsts 请求库的使用 beautiful+lxml两大解析库使用 正则表达式 、xpath、css选择器的使用
1. 为什么爬取该网页？
比较懒，不想一页页地去翻100部电影的介绍，想在一个页面内进行总体浏览（比如在excel表格中）；
想深入了解一些比较有意思的信息，比如：哪部电影的评分最高？哪位演员的作品数量最多？哪个国家/地区上榜的电影数量最多？哪一年上榜的电影作品最多等。这些信息在网页上是不那么容易能直接获得的，所以需要爬虫。
2. 爬虫目标
从网页中提取出top100电影的电影名称、封面图片、排名、评分、演员、上映国家/地区、评分等信息，并保存为csv文本文件。
根据爬取结果，进行简单的可视化分析。
平台：windows7 + SublimeText3
3. 爬取步骤
3.1. 网址URL分析
首先，打开猫眼Top100的url网址： http://maoyan.com/board/4?offset=0。页面非常简单，所包含的信息就是上述所说的爬虫目标。下拉页面到底部，点击第2页可以看到网址变为：http://maoyan.com/board/4?offset=10。因此，可以推断出url的变化规律：offset表示偏移，10代表一个页面的电影偏移数量，即：第一页电影是从0-10，第二页电影是从11-20。因此，获取全部100部电影，只需要构造出10个url，然后依次获取网页内容，再用不同的方法提取出所需内容就可以了。
下面，用requests方法获取第一个页面。
3.2. Requests获取首页数据
先定义一个获取单个页面的函数：get_one_page()，传入url参数。
1def get_one_page(url):
2 try:
3 headers = {
4 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36'}
5 # 不加headers爬不了
6 response = requests.get(url, headers=headers)
7 if response.status_code == 200:
8 return response.text
9 else:
10 return None
11 except RequestException:
12 return None
13 # try-except语句捕获异常
接下来在main()函数中设置url。
1def main():
2 url = 'http://maoyan.com/board/4?offset=0'
3 html = get_one_page(url)
4 print(html)
5
6
7if __name__ == '__main__':
8 main()
运行上述程序后，首页的源代码就被爬取下来了。如下图所示：
接下来就需要从整个网页中提取出几项我们需要的内容，用到的方法就是上述所说的四种方法，下面分别进行说明。
3.3. 4种内容解析提取方法
3.3.1. 正则表达式提取
第一种是利用正则表达式提取。
什么是正则表达式？ 下面这串看起来乱七八糟的符号就是正则表达式的语法。
1'.*?board-index.*?>(d+).*?src="(.*?)".*?name">(.*?).*?'
它是一种强大的字符串处理工具。之所以叫正则表达式，是因为它们可以识别正则字符串（regular string）。可以这么定义：“ 如果你给我的字符串符合规则，我就返回它”；“如果字符串不符合规则，我就忽略它”。通过requests抓取下来的网页是一堆大量的字符串，用它处理后便可提取出我们想要的内容。
如果还不了解它，可以参考下面的教程：
http://www.runoob.com/regexp/regexp-syntax.htmlhttps://www.w3cschool.cn/regexp/zoxa1pq7.html
下面，开始提取关键内容。右键网页-检查-Network选项，选中左边第一个文件然后定位到电影信息的相应位置，如下图：
可以看到每部电影的相关信息都在dd这个节点之中。所以就可以从该节点运用正则进行提取。
第1个要提取的内容是电影的排名。它位于class="board-index"的i节点内。不需要提取的内容用'.*?'替代，需要提取的数字排名用（）括起来，（）里面的数字表示为（d+）。正则表达式可以写为：
1'.*?board-index.*?>(d+)'
接着，第2个需要提取的是封面图片，图片网址位于img节点的'src'属性中，正则表达式可写为：
1'src="(.*?)".*?'
第1和第2个正则之间的代码是不需要的，用'.*?'替代，所以这两部分合起来写就是：
1'.*?board-index.*?>(d+).*?src="(.*?)"
同理，可以依次用正则写下主演、上映时间和评分等内容,完整的正则表达式如下：
1'.*?board-index.*?>(d+).*?src="(.*?)".*?name">(.*?).*?star">(.*?).*?releasetime">(.*?)(.*?).*?fraction">(.*?).*?'
正则表达式写好以后，可以定义一个页面解析提取方法：parse_one_page（），用来提取内容：
1def parse_one_page(html):
2 pattern = re.compile(
3 '.*?board-index.*?>(d+).*?src="(.*?)".*?name">(.*?).*?star">(.*?).*?releasetime">(.*?)(.*?).*?fraction">(.*?).*?', re.S)
4 # re.S表示匹配任意字符，如果不加，则无法匹配换行符
5 items = re.findall(pattern, html)
6 # print(items)
7 for item in items:
8 yield {
9 'index': item[0],
10 'thumb': get_thumb(item[1]), # 定义get_thumb()方法进一步处理网址
11 'name': item[2],
12 'star': item[3].strip()[3:],
13 # 'time': item[4].strip()[5:],
14 # 用两个方法分别提取time里的日期和地区
15 'time': get_release_time(item[4].strip()[5:]),
16 'area': get_release_area(item[4].strip()[5:]),
17 'score': item[5].strip() + item[6].strip()
18 # 评分score由整数+小数两部分组成
19 }
Tips: re.S:匹配任意字符，如果不加，则无法匹配换行符； yield:使用yield的好处是作为生成器，可以遍历迭代，并且将数据整理形成字典，输出结果美观。具体用法可参考：https://blog.csdn.net/zhangpinghao/article/details/18716275； .strip():用于去掉字符串中的空格。
上面程序为了便于提取内容，又定义了3个方法：get_thumb（）、get_release_time（）和 get_release_area（）：
1# 获取封面大图
2def get_thumb(url):
3 pattern = re.compile(r'(.*?)@.*?')
4 thumb = re.search(pattern, url)
5 return thumb.group(1)
6# http://p0.meituan.net/movie/5420be40e3b755ffe04779b9b199e935256906.jpg@160w_220h_1e_1c
7# 去掉@160w_220h_1e_1c就是大图
8
9
10# 提取上映时间函数
11def get_release_time(data):
12 pattern = re.compile(r'(.*?)((|$)')
13 items = re.search(pattern, data)
14 if items is None:
15 return '未知'
16 return items.group(1) # 返回匹配到的第一个括号(.*?)中结果即时间
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19# 提取国家/地区函数
20def get_release_area(data):
21 pattern = re.compile(r'.*((.*))')
22 # $表示匹配一行字符串的结尾，这里就是(.*?)；(|$,表示匹配字符串含有(,或者只有(.*?)
23 items = re.search(pattern, data)
24 if items is None:
25 return '未知'
26 return items.group(1)
Tips: 'r'：正则前面加上'r' 是为了告诉编译器这个string是个raw string，不要转意''。当一个字符串使用了正则表达式后，最好在前面加上'r'； '|' 正则'|'表示或'，'′：∗∗正则′∣′表示或′，′'表示匹配一行字符串的结尾； .group(1)：意思是返回search匹配的第一个括号中的结果，即(.*?)，gropup()则返回所有结果2013-12-18(，group(1)返回'（'。
接下来，修改main()函数来输出爬取的内容：
1def main():
2 url = 'http://maoyan.com/board/4?offset=0'
3 html = get_one_page(url)
4
5 for item in parse_one_page(html):
6 print(item)
7
8
9if __name__ == '__main__':
10 main()
Tips: if _ name_ == '_ main_':当.py文件被直接运行时，if _ name_ == '_ main_'之下的代码块将被运行；当.py文件以模块形式被导入时，if _ name_ == '_ main_'之下的代码块不被运行。 参考：https://blog.csdn.net/yjk13703623757/article/details/77918633。
运行程序，就可成功地提取出所需内容，结果如下：
1{'index': '1', 'thumb': 'http://p1.meituan.net/movie/20803f59291c47e1e116c11963ce019e68711.jpg', 'name': '霸王别姬', 'star': '张国荣,张丰毅,巩俐', 'time': '1993-01-01', 'area': '中国香港', 'score': '9.6'}
2{'index': '2', 'thumb': 'http://p0.meituan.net/movie/54617769d96807e4d81804284ffe2a27239007.jpg', 'name': '罗马假日', 'star': '格利高里·派克,奥黛丽·赫本,埃迪·艾伯特', 'time': '1953-09-02', 'area': '美国', 'score': '9.1'}
3{'index': '3', 'thumb': 'http://p0.meituan.net/movie/283292171619cdfd5b240c8fd093f1eb255670.jpg', 'name': '肖申克的救赎', 'star': '蒂姆·罗宾斯,摩根·弗里曼,鲍勃·冈顿', 'time': '1994-10-14', 'area': '美国', 'score': '9.5'}
4{'index': '4', 'thumb': 'http://p0.meituan.net/movie/e55ec5d18ccc83ba7db68caae54f165f95924.jpg', 'name': '这个杀手不太冷', 'star': '让·雷诺,加里·奥德曼,娜塔莉·波特曼', 'time': '1994-09-14', 'area': '法国', 'score': '9.5'}
5{'index': '5', 'thumb': 'http://p1.meituan.net/movie/f5a924f362f050881f2b8f82e852747c118515.jpg', 'name': '教父', 'star': '马龙·白兰度,阿尔·帕西诺,詹姆斯·肯恩', 'time': '1972-03-24', 'area': '美国', 'score': '9.3'}
6
7...
8}
9[Finished in 1.9s]
以上是第1种提取方法，如果还不习惯正则表达式这种复杂的语法，可以试试下面的第2种方法。
3.3.2. lxml结合xpath提取
该方法需要用到lxml这款解析利器，同时搭配xpath语法，利用它的的路径选择表达式，来高效提取所需内容。lxml包为第三方包，需要自行安装。如果对xpath的语法还不太熟悉，可参考下面的教程：
http://www.w3school.com.cn/xpath/xpath_syntax.asp
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2018-08-18已更新
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榜单规则：将猫眼电影库中的经典影片，按照评分和评分人数从高到低综合排序取前100名，每天上午10点更新。相关数据来源于“猫眼电影库”。
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23 主演：张国荣,张丰毅,巩俐
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上映时间：1993-01-01(中国香港)
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根据截取的部分html网页，先来提取第1个电影排名信息，有两种方法。
第一种：直接复制。
右键-Copy-Copy Xpath，得到xpath路径为：//*[@id="app"]/div/div/div[1]/dl/dd[1]/i,为了能够提取到页面所有的排名信息，需进一步修改为：//*[@id="app"]/div/div/div[1]/dl/dd/i/text()，如果想要再精简一点，可以省去中间部分绝对路径'/'然后用相对路径'//'代替，最后进一步修改为：//*[@id="app"]//div//dd/i/text()。
第二种：观察网页结构自己写。
首先注意到id = app的div节点，因为在整个网页结构id是唯一的不会有第二个相同的，所有可以将该div节点作为xpath语法的起点，然后往下观察分别是3级div节点，可以省略写为：//div,再往下分别是是两个并列的p节点、dl节点、dd节点和最后的i节点文本。中间可以随意省略，只要保证该路径能够选择到唯一的文本值'1'即可，例如省去p和dl节点，只保留后面的节点。这样，完整路径可以为：//*[@id="app"]//div//dd/i/text()，和上式一样。
根据上述思路，可以写下其他内容的xpath路径。观察到路径的前一部分：//*[@id="app"]//div//dd都是一样的，从后面才开始不同，因此为了能够精简代码，将前部分路径赋值为一个变量items，最终提取的代码如下：
1# 2 用lxml结合xpath提取内容
2def parse_one_page2(html):
3 parse = etree.HTML(html)
4 items = parse.xpath('//*[@id="app"]//div//dd')
5 # 完整的是//*[@id="app"]/div/div/div[1]/dl/dd
6 # print(type(items))
7 # *代表匹配所有节点，@表示属性
8 # 第一个电影是dd[1],要提取页面所有电影则去掉[1]
9 # xpath://*[@id="app"]/div/div/div[1]/dl/dd[1]
10 for item in items:
11 yield{
12 'index': item.xpath('./i/text()')[0],
13 #./i/text()前面的点表示从items节点开始
14 #/text()提取文本
15 'thumb': get_thumb(str(item.xpath('./a/img[2]/@src')[0].strip())),
16 # 'thumb': 要在network中定位，在elements里会写成@src而不是@src，从而会报list index out of range错误。
17 'name': item.xpath('./a/@title')[0],
18 'star': item.xpath('.//p[@class = "star"]/text()')[0].strip(),
19 'time': get_release_time(item.xpath(
20 './/p[@class = "releasetime"]/text()')[0].strip()[5:]),
21 'area': get_release_area(item.xpath(
22 './/p[@class = "releasetime"]/text()')[0].strip()[5:]),
23 'score' : item.xpath('.//p[@class = "score"]/i[1]/text()')[0] +
24 item.xpath('.//p[@class = "score"]/i[2]/text()')[0]
25 }
Tips: [0]：xpath后面添加了[0]是因为返回的是只有1个字符串的list，添加[0]是将list提取为字符串，使其简洁；Network：要在最原始的Network选项卡中定位，而不是Elements中，不然提取不到相关内容；class属性：p[@class = "star"]/text()表示提取class属性为"star"的p节点的文本值；提取属性值：img[2]/@src'：提取img节点的src属性值，属性值后面无需添加'/text()'
运行程序，就可成功地提取出所需内容，结果和第一种方法一样。
以上是第2种提取方法，如果也不太习惯xpath语法，可以试试下面的第3种方法。
3.3.3. Beautiful Soup + css选择器
Beautiful Soup 同lxml一样，是一个非常强大的python解析库，可以从HTML或XML文件中提取效率非常高。关于它的用法，可参考下面的教程：
https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc.zh/
css选择器选是一种模式，用于选择需要添加样式的元素，使用它的语法同样能够快速定位到所需节点，然后提取相应内容。使用方法可参考下面的教程：
http://www.w3school.com.cn/cssref/css_selectors.asp
下面就利用这种方法进行提取：
1# 3 用beautifulsoup + css选择器提取
2def parse_one_page3(html):
3 soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
4 # print(content)
5 # print(type(content))
6 # print('------------')
7 items = range(10)
8 for item in items:
9 yield{
10
11 'index': soup.select('dd i.board-index')[item].string,
12 # iclass节点完整地为'board-index board-index-1',写board-index即可
13 'thumb': get_thumb(soup.select('a > img.board-img')[item]["src"]),
14 # 表示a节点下面的class = board-img的img节点,注意浏览器eelement里面是src节点，而network里面是src节点，要用这个才能正确返回值
15
16 'name': soup.select('.name a')[item].string,
17 'star': soup.select('.star')[item].string.strip()[3:],
18 'time': get_release_time(soup.select('.releasetime')[item].string.strip()[5:]),
19 'area': get_release_area(soup.select('.releasetime')[item].string.strip()[5:]),
20 'score': soup.select('.integer')[item].string + soup.select('.fraction')[item].string
21
22 }
运行上述程序，结果同第1种方法一样。
3.3.4. Beautiful Soup + find_all函数提取
Beautifulsoup除了和css选择器搭配，还可以直接用它自带的find_all函数进行提取。
find_all，顾名思义，就是查询所有符合条件的元素，可以给它传入一些属性或文本来得到符合条件的元素，功能十分强大。
它的API如下：
1find_all(name , attrs , recursive , text , **kwargs)
常用的语法规则如下： soup.find_all(name='ul')： 查找所有ul节点，ul节点内还可以嵌套； li.string和li.get_text()：都是获取li节点的文本，但推荐使用后者；soup.find_all(attrs={'id': 'list-1'}))：传入 attrs 参数，参数的类型是字典类型，表示查询 id 为 list-1 的节点；常用的属性比如 id、class 等，可以省略attrs采用更简洁的形式，例如：soup.find_all(id='list-1') soup.find_all(class_='element')
根据上述常用语法，可以提取网页中所需内容：
1def parse_one_page4(html):
2 soup = BeautifulSoup(html,'lxml')
3 items = range(10)
4 for item in items:
5 yield{
6
7 'index': soup.find_all(class_='board-index')[item].string,
8 'thumb': soup.find_all(class_ = 'board-img')[item].attrs['src'],
9 # 用.get('src')获取图片src链接，或者用attrs['src']
10 'name': soup.find_all(name = 'p',attrs = {'class' : 'name'})[item].string,
11 'star': soup.find_all(name = 'p',attrs = {'class':'star'})[item].string.strip()[3:],
12 'time': get_release_time(soup.find_all(class_ ='releasetime')[item].string.strip()[5:]),
13 'area': get_release_time(soup.find_all(class_ ='releasetime')[item].string.strip()[5:]),
14 'score':soup.find_all(name = 'i',attrs = {'class':'integer'})[item].string.strip() + soup.find_all(name = 'i',attrs = {'class':'fraction'})[item].string.strip()
15
16 }
以上就是4种不同的内容提取方法。
3.4. 数据存储
上述输出的结果为字典格式，可利用csv包的DictWriter函数将字典格式数据存储到csv文件中。
1# 数据存储到csv
2def write_to_file3(item):
3 with open('猫眼top100.csv', 'a', encoding='utf_8_sig',newline='') as f:
4 # 'a'为追加模式（添加）
5 # utf_8_sig格式导出csv不乱码
6 fieldnames = ['index', 'thumb', 'name', 'star', 'time', 'area', 'score']
7 w = csv.DictWriter(f,fieldnames = fieldnames)
8 # w.writeheader()
9 w.writerow(item)
然后修改一下main()方法：
1def main():
2 url = 'http://maoyan.com/board/4?offset=0'
3 html = get_one_page(url)
4
5 for item in parse_one_page(html):
6 # print(item)
7 write_to_csv(item)
8
9
10if __name__ == '__main__':
11 main()
结果如下图：
再将封面的图片下载下来：
1def download_thumb(name, url,num):
2 try:
3 response = requests.get(url)
4 with open('封面图/' + name + '.jpg', 'wb') as f:
5 f.write(response.content)
6 print('第%s部电影封面下载完毕' %num)
7 print('------')
8 except RequestException as e:
9 print(e)
10 pass
11 # 不能是w，否则会报错，因为图片是二进制数据所以要用wb
3.5. 分页爬取
上面完成了一页电影数据的提取，接下来还需提取剩下9页共90部电影的数据。对网址进行遍历，给网址传入一个offset参数即可，修改如下：
1def main(offset):
2 url = 'http://maoyan.com/board/4?offset=' + str(offset)
3 html = get_one_page(url)
4
5 for item in parse_one_page(html):
6 # print(item)
7 write_to_csv(item)
8
9
10if __name__ == '__main__':
11 for i in range(10):
12 main(offset = i*10)
这样就完成了所有电影的爬取。结果如下：
4. 可视化分析
俗话说“文不如表，表不如图”。下面根据excel的数据结果，进行简单的数据可视化分析，并用图表呈现。
4.1. 电影评分最高top10
首先，想看一看评分最高的前10部电影是哪些？
程序如下：
1import pandas as pd
2import matplotlib.pyplot as plt
3import pylab as pl #用于修改x轴坐标
4
5plt.style.use('ggplot') #默认绘图风格很难看，替换为好看的ggplot风格
6fig = plt.figure(figsize=(8,5)) #设置图片大小
7colors1 = '#6D6D6D' #设置图表title、text标注的颜色
8
9columns = ['index', 'thumb', 'name', 'star', 'time', 'area', 'score'] #设置表头
10df = pd.read_csv('maoyan_top100.csv',encoding = "utf-8",header = None,names =columns,index_col = 'index') #打开表格
11# index_col = 'index' 将索引设为index
12
13df_score = df.sort_values('score',ascending = False) #按得分降序排列
14
15name1 = df_score.name[:10] #x轴坐标
16score1 = df_score.score[:10] #y轴坐标
17plt.bar(range(10),score1,tick_label = name1) #绘制条形图，用range()能搞保持x轴正确顺序
18plt.ylim ((9,9.8)) #设置纵坐标轴范围
19plt.title('电影评分最高top10',color = colors1) #标题
20plt.xlabel('电影名称') #x轴标题
21plt.ylabel('评分') #y轴标题
22
23# 为每个条形图添加数值标签
24for x,y in enumerate(list(score1)):
25 plt.text(x,y+0.01,'%s' %round(y,1),ha = 'center',color = colors1)
26
27pl.xticks(rotation=270) #x轴名称太长发生重叠，旋转为纵向显示
28plt.tight_layout() #自动控制空白边缘，以全部显示x轴名称
29# plt.savefig('电影评分最高top10.png') #保存图片
30plt.show()
结果如下图：
可以看到：排名最高的分别是两部国产片"霸王别姬"和"大话西游"，其他还包括"肖申克的救赎"、"教父"等。
嗯，还好基本上都看过。
4.2. 各国家的电影数量比较
然后，想看看100部电影都是来自哪些国家？
程序如下：
1area_count = df.groupby(by = 'area').area.count().sort_values(ascending = False)
2
3# 绘图方法1
4area_count.plot.bar(color = '#4652B1') #设置为蓝紫色
5pl.xticks(rotation=0) #x轴名称太长重叠，旋转为纵向
6
7
8# 绘图方法2
9# plt.bar(range(11),area_count.values,tick_label = area_count.index)
10
11for x,y in enumerate(list(area_count.values)):
12 plt.text(x,y+0.5,'%s' %round(y,1),ha = 'center',color = colors1)
13plt.title('各国/地区电影数量排名',color = colors1)
14plt.xlabel('国家/地区')
15plt.ylabel('数量(部)')
16plt.show()
17# plt.savefig('各国(地区)电影数量排名.png')
结果如下图：
可以看到，除去网站自身没有显示国家的电影以外，上榜电影被10个国家/地区"承包"了。其中，美国以30部电影的绝对优势占据第1名，其次是8部的日本，韩国第3，居然有7部上榜。
不得不说的是香港有5部，而内地一部都没有。。。
4.3. 电影作品数量集中的年份
接下来站在漫长的百年电影史的时间角度上，分析一下哪些年份"贡献了"最多的电影数量，也可以说是"电影大年"。
1# 从日期中提取年份
2df['year'] = df['time'].map(lambda x:x.split('/')[0])
3# print(df.info())
4# print(df.head())
5
6# 统计各年上映的电影数量
7grouped_year = df.groupby('year')
8grouped_year_amount = grouped_year.year.count()
9top_year = grouped_year_amount.sort_values(ascending = False)
10
11
12# 绘图
13top_year.plot(kind = 'bar',color = 'orangered') #颜色设置为橙红色
14for x,y in enumerate(list(top_year.values)):
15 plt.text(x,y+0.1,'%s' %round(y,1),ha = 'center',color = colors1)
16plt.title('电影数量年份排名',color = colors1)
17plt.xlabel('年份(年)')
18plt.ylabel('数量(部)')
19
20plt.tight_layout()
21# plt.savefig('电影数量年份排名.png')
22
23plt.show()
结果如下图：
可以看到，100部电影来自37个年份。其中2011年上榜电影数量最多，达到9部；其次是前一年的7部。回忆一下，那会儿正是上大学的头两年，可怎么感觉除了阿凡达之外，没有什么其他有印象的电影了。。。
另外，网上传的号称"电影史奇迹年"的1994年仅排名第6。这让我进一步对猫眼榜单的权威性产生了质疑。
再往后看，发现遥远的1939和1940年也有电影上榜。那会儿应该还是黑白电影时代吧，看来电影的口碑好坏跟外在的技术没有绝对的关系，质量才是王道。
4.3.1. 拥有电影作品数量最多的演员
最后，看看前100部电影中哪些演员的作品数量最多。
程序如下：
1#表中的演员位于同一列，用逗号分割符隔开。需进行分割然后全部提取到list中
2starlist = []
3star_total = df.star
4for i in df.star.str.replace(' ','').str.split(','):
5 starlist.extend(i)
6# print(starlist)
7# print(len(starlist))
8
9# set去除重复的演员名
10starall = set(starlist)
11# print(starall)
12# print(len(starall))
13
14starall2 = {}
15for i in starall:
16 if starlist.count(i)>1:
17 # 筛选出电影数量超过1部的演员
18 starall2[i] = starlist.count(i)
19
20starall2 = sorted(starall2.items(),key = lambda starlist:starlist[1] ,reverse = True)
21
22starall2 = dict(starall2[:10]) #将元组转为字典格式
23
24# 绘图
25x_star = list(starall2.keys()) #x轴坐标
26y_star = list(starall2.values()) #y轴坐标
27
28plt.bar(range(10),y_star,tick_label = x_star)
29pl.xticks(rotation = 270)
30for x,y in enumerate(y_star):
31 plt.text(x,y+0.1,'%s' %round(y,1),ha = 'center',color = colors1)
32
33plt.title('演员电影作品数量排名',color = colors1)
34plt.xlabel('演员')
35plt.ylabel('数量(部)')
36plt.tight_layout()
37plt.show()
38# plt.savefig('演员电影作品数量排名.png')
结果如下图：
张国荣排在了第一位，这是之前没有猜到的。其次是梁朝伟和星爷，再之后是布拉德·皮特。惊奇地发现，前十名影星中，香港影星居然占了6位。有点严重怀疑这是不是香港版的top100电影。。。
对张国荣以7部影片的巨大优势雄霸榜单第一位感到好奇，想看看是哪7部电影。
1df['star1'] = df['star'].map(lambda x:x.split(',')[0]) #提取1号演员
2df['star2'] = df['star'].map(lambda x:x.split(',')[1]) #提取2号演员
3star_most = df[(df.star1 == '张国荣') | (df.star2 == '张国荣')][['star','name']].reset_index('index')
4# |表示两个条件或查询，之后重置索引
5print(star_most)
可以看到包括排名第1的"霸王别姬"、第17名的"春光乍泄"、第27名的"射雕英雄传之东成西就"等。
突然发现，好像只看过"英雄本色"。。。有时间，去看看他其他的作品。
1 index star name
20 1 张国荣,张丰毅,巩俐 霸王别姬
31 17 张国荣,梁朝伟,张震 春光乍泄
42 27 张国荣,梁朝伟,张学友 射雕英雄传之东成西就
53 37 张国荣,梁朝伟,刘嘉玲 东邪西毒
64 70 张国荣,王祖贤,午马 倩女幽魂
75 99 张国荣,张曼玉,刘德华 阿飞正传
86 100 狄龙,张国荣,周润发 英雄本色
由于数据量有限，故仅作了上述简要的分析。
