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Day 36：【99天精通Python】综合实战 - 爬虫与数据分析可视化(下) - 让数据"说话"

前言

欢迎来到第36天！

在昨天（Day 35）的课程中，我们化身为"数据采集员"，成功编写爬虫抓取了豆瓣 Top250 的电影数据，并将它们整整齐齐地存入了 SQLite 数据库中。

但是，躺在数据库里的冷冰冰的数字是产生不了价值的。今天，我们要转型为数据分析师，将这些数据提取出来，挖掘其中的规律，并用直观的图表展示出来。

本节内容：

• 安装数据可视化库matplotlib
• 从 SQLite 读取数据
• 解决 Matplotlib 中文乱码问题
• 绘制柱状图：评分分布分析
• 绘制条形图：Top 10 电影排名
• 项目总结与复盘

一、环境准备

我们需要一个强大的绘图库。Python 界最老牌、最经典的绘图库是Matplotlib。

pipinstallmatplotlib

二、读取数据与中文设置

新建一个文件visualize.py。首先，我们需要连接数据库并配置绘图环境。

2.1 解决中文乱码 (巨坑预警)

Matplotlib 默认不支持中文字体，直接画图中文会显示成方块□□。我们需要手动设置字体。

# visualize.pyimportsqlite3importmatplotlib.pyplotasplt# --- 配置 Matplotlib ---# 设置中文字体 (Windows通常是SimHei, Mac可能需要Arial Unicode MS或Heiti TC)plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']# 解决负号显示为方块的问题plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False# 设置分辨率 (让图表更清晰)plt.rcParams['figure.dpi']=100defget_data(sql):"""通用函数：执行SQL并返回结果"""conn=sqlite3.connect("movie.db")cursor=conn.cursor()cursor.execute(sql)data=cursor.fetchall()conn.close()returndata

三、分析1：评分分布 (柱状图)

问题：这 250 部经典电影中，哪个分数段的电影最多？是 9.0 分以上的封神之作多，还是 8.5 分左右的优秀作品多？

代码实现

defplot_rating_dist():# 1. 获取数据# 我们统计每个分数有多少部电影# SQL: SELECT rating, COUNT(*) FROM movies GROUP BY ratingsql="SELECT rating, COUNT(*) FROM movies GROUP BY rating ORDER BY rating"data=get_data(sql)# 解包数据：x轴是评分，y轴是数量ratings=[row[0]forrowindata]counts=[row[1]forrowindata]# 2. 创建画布plt.figure(figsize=(10,6))# 3. 绘制柱状图 (Bar Chart)# color: 柱子颜色, alpha: 透明度bars=plt.bar(ratings,counts,color='skyblue',width=0.1)# 4. 添加标题和标签plt.title("豆瓣Top250 电影评分分布",fontsize=16)plt.xlabel("评分",fontsize=12)plt.ylabel("电影数量",fontsize=12)# 5. 在柱子上显示具体数值forbarinbars:height=bar.get_height()plt.text(bar.get_x()+bar.get_width()/2,height,f'{int(height)}',ha='center',va='bottom')# 6. 保存并显示plt.grid(axis='y',linestyle='--',alpha=0.5)# 加个虚线网格更好看plt.savefig("rating_dist.png")plt.show()# 运行if__name__=="__main__":plot_rating_dist()

分析结果：运行后你会发现，Top250 中大部分电影集中在8.5 到 9.0分之间，能够达到 9.5 分以上的电影凤毛麟角（如《肖申克的救赎》、《霸王别姬》）。

四、分析2：排名最高的10部电影 (条形图)

问题：谁是榜单上的"十大天王"？虽然我们知道 Rank 1-10，但画个图看起来更有气势。

代码实现

defplot_top10():# 1. 获取数据# 取前10名，按排名逆序 (为了让第1名显示在图表最上方)sql="SELECT title, rating FROM movies ORDER BY rank LIMIT 10"data=get_data(sql)# 因为 matplotlib 的 barh 是从下往上画的，所以我们需要把数据反转一下data.reverse()titles=[row[0]forrowindata]ratings=[row[1]forrowindata]# 2. 创建画布plt.figure(figsize=(12,8))# 3. 绘制水平条形图 (Horizontal Bar)plt.barh(titles,ratings,color='orange',height=0.6)# 4. 设置坐标轴范围 (评分都在9分以上，为了差异明显，X轴从9.0开始)plt.xlim(9.0,9.8)# 5. 添加标签plt.title("豆瓣Top250 - 前十名神作",fontsize=16)plt.xlabel("评分",fontsize=12)# 6. 保存并显示plt.tight_layout()# 自动调整布局，防止文字被遮挡plt.savefig("top10.png")plt.show()# 在 main 中加入调用if__name__=="__main__":# plot_rating_dist()plot_top10()

五、综合实战项目复盘

至此，我们的豆瓣电影分析项目就全部完成了！让我们回顾一下整个流程：

你学会了什么？

1. 全栈流程：体验了从"获取原料"（爬虫）到"加工存储"（数据库）再到"成品展示"（可视化）的完整数据链路。
2. 问题解决：解决了反爬虫 User-Agent、数据库去重、Matplotlib 中文乱码等实际问题。
3. 模块化思维：将不同功能的代码拆分到不同文件中，而不是写成一坨面条代码。

六、常见问题

Q1：Matplotlib 报错Font family ['SimHei'] not found？

这是因为你的电脑里没有 SimHei 字体（常见于 Linux/Mac）。
解决：

• Mac: 尝试plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS']。
• Linux: 需要下载字体文件 (.ttf) 并配置，或者直接使用英文标签。

Q2：生成的图片里的字叠在一起了？

使用plt.figure(figsize=(宽, 高))调大画布尺寸，或者使用plt.tight_layout()自动调整间距。

Q3：我想做更炫酷的可交互图表（比如鼠标悬停显示数值）？

Matplotlib 生成的是静态图片。如果想要交互式图表（如网页版），推荐学习Pyecharts或Plotly（这属于进阶/项目篇的内容）。

七、小结

恭喜你完成了进阶篇的一半旅程！

通过这两个实战，你已经不再是一个只会写if/else的初学者了。你具备了获取数据和分析数据的初步能力，这在当今"数据驱动"的职场中是非常核心的竞争力。

八、课后作业

1. 词云图 (进阶挑战)：安装wordcloud和jieba库，从数据库中读取所有电影的quote(引言)，进行分词，生成一张"豆瓣电影关键词"的词云图。
2. 年代分析：(需要修改爬虫) 修改之前的爬虫，提取电影的"年份"。然后分析哪个年代（如90年代、00年代）上榜的电影最多。
3. Excel 报表：将visualize.py里的分析结果（如评分统计数据），写入到一个新的 Excel 文件中，作为一个简单的数据分析报告。

下节预告

Day 37：虚拟环境 (Virtualenv/Venv)- 随着项目越来越多，安装的库也越来越杂（A项目要用 Django 2.0，B项目要用 Django 4.0，打架了怎么办？）。明天我们学习如何给每个项目创建独立的"平行宇宙"。

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