### 一、项目背景与目标 - 使用Python爬取数据。 - 目标网站：百度百科《乘风破浪的姐姐》页面。数据获取：https://baike.baidu.com/item/乘风破浪的姐姐 - 目的：获取参赛嘉宾信息，并进行可视化分析。 ### 二、爬虫流程与工具 1. **发送请求**： - 使用`requests`模块发送HTTP GET请求。 - 设置请求头中的`User-Agent`以模拟浏览器。 2. **获取响应数据**： - 服务器返回HTML文档。 3. **解析并提取数据**： - 使用`BeautifulSoup`库解析HTML。 - 查找并提取所需数据（如选手姓名、链接等）。 4. **保存数据**： - 将提取的数据保存为JSON文件。 ### 三、数据爬取与解析 1. **爬取嘉宾信息**： - 从百度百科《乘风破浪的姐姐》页面爬取嘉宾信息表格。 - 查找包含“按姓氏首字母排序”的表格并返回其HTML。 2. **解析嘉宾信息**： - 解析嘉宾信息表格，提取选手姓名和个人百度百科页面链接。 - 将提取的信息保存为`stars.json`文件。 3. **爬取选手详细信息**： - 遍历`stars.json`文件中的选手链接。 - 从每个选手的百度百科页面爬取详细信息（如民族、星座、血型、身高、体重、出生日期等）。 - 下载选手图片并保存在以选手姓名命名的文件夹中。 - 将选手的详细信息保存为`stars_info.json`文件。 ### 四、数据可视化分析 1. **绘制选手年龄分布柱状图**： - 从`stars_info.json`文件中读取选手的出生日期。 - 计算选手年龄并统计各年龄段的选手数量。 - 使用`matplotlib`库绘制柱状图。 2. **绘制选手体重饼状图**： - 从`stars_info.json`文件中读取选手的体重信息。 - 根据体重将选手划分为不同的区间。 - 统计各区间内的选手数量并使用`matplotlib`库绘制饼状图。 3. **绘制选手身高饼状图**： - 从`stars_info.json`文件中读取选手的身高信息。 - 根据身高将选手划分为不同的区间。 - 统计各区间内的选手数量并使用`matplotlib`库绘制饼状图。 ### 五、其他注意事项 - 在进行可视化分析前，需要下载并配置中文字体以确保图表中的中文能够正确显示。 - 文档中提供了两种绘制图表的方法：一种是直接使用`matplotlib`库；另一种是先将数据读入`pandas` DataFrame，然后再使用`matplotlib`库进行绘制。

<think>好的，我现在需要处理用户关于使用Python爬取百度百科《乘风破浪的姐姐》数据并进行可视化分析的请求。用户已经提供了详细的项目结构，我需要理解每个步骤，并确保回答准确且符合他们的要求。 首先，用户的项目分为背景与目标、爬虫流程与工具、数据爬取与解析、数据可视化分析以及注意事项。我需要逐一分析每个部分，思考可能的问题点，并给出解决方案。 在项目背景与目标部分，用户明确要爬取百度百科的特定页面。我需要确认百度百科是否有反爬机制，是否需要处理动态加载内容。百度百科的页面通常是静态的，所以用requests和BeautifulSoup应该足够。但要注意设置User-Agent，否则可能被拒绝访问。此外，用户需要保存数据为JSON，可能需要处理数据结构和编码问题。 接下来是爬虫流程与工具。用户提到使用requests发送GET请求，设置请求头。这里需要提醒用户正确设置请求头，特别是User-Agent，可能需要使用常见的浏览器标识，如Chrome或Firefox的。另外，处理响应时要检查状态码是否为200，确保请求成功。解析部分用BeautifulSoup，需要指导如何定位表格，可能需要查找特定的表格标题，比如“按姓氏首字母排序”，然后提取tr和td标签中的信息。保存为JSON时，注意使用json.dump并确保文件正确关闭。 数据爬取与解析部分分为嘉宾信息、详细信息和图片下载。解析表格时，可能需要遍历表格的行和列，提取姓名和链接。这里需要确保表格结构一致，可能存在的异常处理，比如某些行可能缺少链接。保存stars.json后，遍历每个选手的链接爬取详细信息。这部分可能需要处理每个页面的不同结构，因为每个百科页面的信息盒（infobox）可能位置不同，需要找到统一的解析方法。比如，查找class为"basic-info cmn-clearfix"的div，然后提取其中的dt和dd标签。对于图片下载，需使用requests.get获取图片内容，并保存到以姓名命名的文件夹，注意处理文件名中的非法字符，以及可能出现的404错误。 数据可视化分析部分，需要处理年龄、体重和身高的统计。计算年龄时，要正确解析出生日期，可能需要使用datetime模块，考虑当前日期与出生日期的差值。年龄分段要合理，比如每5岁一个区间。体重和身高的区间划分同样需要合理，可能需要根据数据分布调整区间。使用matplotlib绘图时，中文显示问题是个关键点，必须提醒用户下载中文字体，如SimHei，并在代码中设置字体参数，否则会出现乱码。此外，使用pandas的话，可能需要将JSON数据转换为DataFrame，便于分组和统计。 注意事项中提到中文字体配置，这一点非常重要，用户可能遇到图表中文乱码的问题，需要详细说明如何下载字体，并在代码中指定字体路径。此外，两种绘图方法（直接matplotlib和使用pandas）各有优劣，可以简单比较，帮助用户选择。 在思考过程中，还需要考虑代码的异常处理，比如网络请求失败、页面结构变化、数据缺失等情况。例如，某个选手的详细信息页面可能缺少某些字段，导致KeyError，需要设置默认值或跳过错误。此外，图片下载时需要考虑存储路径是否存在，可能需要使用os.makedirs创建目录，并处理文件写入时的异常。 可能的疑问点包括：如何准确找到目标表格，如何处理不同选手页面的信息盒结构，如何正确计算年龄，以及如何处理体重和身高数据中的缺失或异常值。例如，体重可能有“保密”或非数字内容，解析时需要跳过或处理这些情况。 最后，需要确保整个流程的代码示例正确，比如使用BeautifulSoup查找表格，提取数据，保存JSON，以及后续的可视化代码。可能需要分步骤给出代码片段，并解释关键部分，帮助用户理解和调试。</think>### 一、项目背景与目标实现步骤 #### 1. 目标网站分析 - 百度百科页面结构：嘉宾信息通常位于`<table>`标签内，标题包含“按姓氏首字母排序”。 - 选手详细信息分布在各自的百科页面，需通过个人链接访问。 --- ### 二、爬虫流程与工具实现代码 #### 1. 发送请求与获取响应 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://baike.baidu.com/item/乘风破浪的姐姐' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36' } response = requests.get(url, headers=headers) response.encoding = 'utf-8' # 确保中文编码正确 ``` #### 2. 解析嘉宾信息表格 ```python soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 查找包含“按姓氏首字母排序”的表格 table = soup.find('span', text='按姓氏首字母排序').find_parent('table') rows = table.find_all('tr') stars = [] for row in rows[1:]: # 跳过表头 cols = row.find_all('td') name = cols[0].get_text(strip=True) link = cols[0].find('a')['href'] if cols[0].find('a') else '' stars.append({"姓名": name, "链接": link}) # 保存为JSON import json with open('stars.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(stars, f, ensure_ascii=False, indent=2) ``` --- ### 三、数据爬取与解析关键点 #### 1. 选手详细信息提取 ```python def parse_star_info(url): response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') info_box = soup.find('div', class_='basic-info cmn-clearfix') info = {} for dt, dd in zip(info_box.find_all('dt'), info_box.find_all('dd')): key = dt.get_text(strip=True).replace('：', '') value = dd.get_text(strip=True) info[key] = value return info ``` #### 2. 图片下载示例 ```python import os def download_image(url, name): if not os.path.exists(name): os.makedirs(name) img_data = requests.get(url).content with open(f'{name}/photo.jpg', 'wb') as f: f.write(img_data) ``` --- ### 四、数据可视化分析实现 #### 1. 年龄分布柱状图 ```python import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime # 计算年龄 birth_dates = [datetime.strptime(info['出生日期'], '%Y-%m-%d') for info in stars_info] ages = [(datetime.now() - date).days // 365 for date in birth_dates] # 分组统计 age_bins = [20, 30, 40, 50] age_counts = plt.hist(ages, bins=age_bins, edgecolor='black')[0] # 绘图 plt.bar([f'{b}-{b+10}' for b in age_bins[:-1]], age_counts) plt.title('选手年龄分布') plt.xlabel('年龄段') plt.ylabel('人数') plt.show() ``` #### 2. 中文字体配置 ```python plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置中文字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题 ``` --- ### 五、常见问题与解决方案 1. **反爬问题** - 添加`Referer`和`Cookie`到请求头 - 使用`time.sleep(1)`降低请求频率 2. **数据缺失处理** ```python info.get('体重', '未知') # 使用字典的get方法避免KeyError ``` 3. **非结构化数据清洗** ```python # 示例：提取身高中的数字 height = float(''.join(filter(str.isdigit, info['身高']))) ``` --- ### 六、完整流程验证 1. 运行爬虫代码生成`stars.json`和`stars_info.json` 2. 检查JSON文件是否包含完整字段 3. 执行可视化代码验证图表输出 4. 若出现中文乱码，检查字体路径是否正确 通过以上步骤，可实现完整的从数据采集到分析的可视化流程。