本篇內容介紹了“Python爬蟲數據舉例分析”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

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獲取數據

打開斗魚直播界面，連續點擊翻頁

Network查看異步請求XHR，找到對應的URL

成功獲取到對應的URL。

https://www.douyu.com/gapi/rkc/directory/0_0/2

翻頁只變動末尾的最后一個數字。

采用requests+pyquery來爬取。

部分爬蟲代碼如下。

def get_datas(url):
 data = []
 doc = get_json(url)
 jobs=doc['data']['rl']
 for job in jobs:
 dic = {}
 dic['user_name']=jsonpath.jsonpath(job,'$..nn')[0] #用戶名
 dic['user_id']= jsonpath.jsonpath(job,'$..uid')[0] #用戶ID
 dic['room_name']=jsonpath.jsonpath(job,'$..rn')[0] #房間名
 dic['room_id']=jsonpath.jsonpath(job,'$..rid')[0] #房間ID
 dic['redu']=jsonpath.jsonpath(job,'$..ol')[0] #熱度
 dic['c2name']=jsonpath.jsonpath(job,'$..c2name')[0] #分區
 dic['time']= stampToTime(time.time()) 
 data.append(dic)
 return data

剩下就是連續爬取，我設置的是10分鐘爬取一次。

將爬取得到的數據存入Mysql中。

#存到Mysql
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('mysql+mysqldb://root:***密碼***@localhost:3306/demo?charset=utf8mb4')
final_result.to_sql('data_douyu',con=engine, index=False, index_label=False,if_exists='append', chunksize=1000)

連續爬取了大概七天多時間，最終得到2062萬條直播數據。

數據分析

將數據導入python。

去重，其實爬蟲部分已經設置去重，這里為了保險再來一次，不過事實證明確實沒有重復。

因為實際爬取時間是0731下午到0808上午，為了方便后文計算，這里選取0801-0807這連續七天的直播數據。

#去重
data = data[['c2name', 'redu', 'room_id', 'room_name', 'time','user_id', 'user_name']].drop_duplicates()
#篩選時間
data = data.loc[(data['time'] <= '2019-08-07') & (data['time'] >= '2019-08-01')]

我們還需要對主播按照id分組匯總。

先利用groupby分類匯總，再計算增加新列。

data_abc['av_redu'] = data_abc['redu']/data_abc['time_num']
data_abc['hour'] = data_abc['time_num']/ 42 #每十分鐘一次，七天
data_abc.head()

這樣我們就又構建了一組以主播為索引的數據。

也就是說這七天之內，直播過的主播共有23萬余人，那么下文讓我們看看他們的生存現狀吧。

數據可視化

將這23萬主播按照平均直播時長和平均直播熱度繪制一個散點圖。

import seaborn as sns
import matplotlib as mpl #配置字體
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默認字體
mpl.rcParams['axes.unicode_minus']
plt.figure(figsize=(8,8))
plt.xticks(fontsize=12)
plt.yticks(fontsize=12)
sns.scatterplot(data_test["hour"],data_test["av_redu"],hue=data_test["c2name"])

結果如下圖所示。

從上圖能看出，絕大部分主播都在底部，能夠成為大主播的寥寥無幾，且熱度較高的主播集中于上述的幾個熱門分區，其他分區主播發展普遍一般。

由于有20多萬的主播集中在下方，很難看出他們平均直播時長的分布。

另一方面，主播分化程度較為嚴重，為了更直觀的展現趨勢，我們以1萬平均熱度為分界，分析不同規模的主播每天平均直播時長。

#頭部主播
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.xticks(fontsize=13)
plt.yticks(fontsize=13)
sns.distplot(data_abc.loc[(data_abc['av_redu'] > 10000)]["hour"],kde=True,rug=False,color='y')
plt.show()

圖中可以發現較多的主播每天直播時長集中在5小時左右，這5個小時的游戲并非我們平時玩的那么簡單。主播直播時往往既需要全神貫注玩游戲，又要和觀眾一起互動交流。

而較少主播直播時長則大部分在1小時左右，不能持續直播，導致觀眾少；觀看人數少，主播沒動力，久而久之，也就難以出頭，形成惡性循環。

上圖中有一些異常值，即平均每日直播時長超過20小時的直播間，這樣的直播大部分為“一起看”分區，可以24小時連續播放電影電視劇之類的視頻，余下都是游戲或者比賽的官方頻道，用來循環播放官方視頻。

那么主播們大部分在什么時間直播呢？

他們的觀眾也是同一時間準時觀看嗎？

從同一時間段內主播直播與觀眾觀看在線人數可以看出，有兩個時段有差異。

一個是晚上21點后至凌晨6點前，以直播為職業的主播往往已經進行了5-6小時高強度不間斷的直播，會選擇后半夜好好休息一下，而將看直播作為娛樂的觀眾則躺在床上看到上頭；

另一個時段是下午12點左右到18點，觀眾都正在上班上學，而很多全職主播中午起床吃飯后，正好下午開始了他們的直播。

大部分主播并非我們想象的那樣，時間自由，賺錢容易。每天在線直播的主播人數以十萬甚至百萬為單位，但真正贏得觀眾喜愛和自愿刷大量禮物的事實上寥寥無幾。一時的流量換不來觀眾永遠的買賬，以噱頭博出位后如何用內容留住觀眾，是每個主播在探索的方向。

隨著行業監管的加強，直播平臺逐漸褪去“泡沫”，流量紅利消失，回歸理性?！靶茇垺币呀涍h走，行業內的競爭更加集中在剩下的頭部平臺之間，這些平臺也更需要探索更優質的內容和更多元的發展！

“Python爬蟲數據舉例分析”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注創新互聯-成都網站建設公司網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！

當前標題：Python爬蟲數據舉例分析-創新互聯
網頁路徑：http://www.yijiale78.com/article2/psjic.html

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