admin管理员组文章数量:1574959
点击上方“码农突围”，马上关注，每天上午8:50准时推送
这里是码农充电第一站，回复“666”，获取一份专属大礼包
真爱，请设置“星标”或点个“在看”
作者 | 数据森麟
来源 | 数据森麟（ID: shujusenlin）
前言
本文图片来自于“懂球帝”APP
笔者作为一位喜爱足球的球迷，“懂球帝”一定会是款必不可少的app，即使是只有16G的空间，也从未将其卸载。然而我们今天聊的与足球无关，而是去聊懂球帝上的“女神大会”专栏，作为一个大型“钢铁直男”聚集地，“懂球帝”上对各位女神的评分，对广大“钢铁直男”群体也具有一定代表性。
数据来源
目前女神大会更新至了第90期，总共出场了90位女神，界面如下：
我们通过fiddler获取该界面中女神的照片地址以及每一篇文章的id编号，用于之后的爬取和可视化，代码如下：
import json
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import re
import os
os.chdir('D:/爬虫/女神')
id_list = []
title_list = []
pic_list = []
date_list=[]
for i in range(1,6):
url= 'http://api.dongqiudi/search?keywords=%E5%A5%B3%E7%A5%9E%E5%A4%A7%E4%BC%9A&type=all&page='+str(i)
html = requests.get(url=url).content
news = json.loads(html.decode('utf-8'))['news']
this_id = [k['id'] for k in news]
this_pic = [k['thumb'] for k in news]
this_title = [k['title'] for k in news]
this_date = [k['pubdate'] for k in news]
this_title=[BeautifulSoup(k,"html.parser").text for k in this_title]
id_list = id_list+this_id
title_list = title_list+this_title
pic_list = pic_list+this_pic
date_list = date_list+this_date
另一方面，每位女神的评分都在下一期当中，我们需要爬取文章内容进行获取：
爬取代码如下：
prev_title_list = []
score_list=[]
count_list=[]
for id in id_list:
url = 'http://www.dongqiudi/archive/{k}.html'.format(k=id)
header = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win32; x32; rv:54.0) Gecko/20100101 Firefox/54.0',
'Connection': 'keep-alive'}
cookies ='v=3; iuuid=1A6E888B4A4B29B16FBA1299108DBE9CDCB327A9713C232B36E4DB4FF222CF03; webp=true; ci=1%2C%E5%8C%97%E4%BA%AC; __guid=26581345.3954606544145667000.1530879049181.8303; _lxsdk_cuid=1646f808301c8-0a4e19f5421593-5d4e211f-100200-1646f808302c8; _lxsdk=1A6E888B4A4B29B16FBA1299108DBE9CDCB327A9713C232B36E4DB4FF222CF03; monitor_count=1; _lxsdk_s=16472ee89ec-de2-f91-ed0%7C%7C5; __mta=189118996.1530879050545.1530936763555.1530937843742.18'
cookie = {}
for line in cookies.split(';'):
name, value = cookies.strip().split('=', 1)
cookie[name] = value
html = requests.get(url,cookies=cookie, headers=header).content
try:
content = BeautifulSoup(html.decode('utf-8'),"html.parser")
score = content.find('span',attrs={'style':"color:#ff0000"}).text
prev_title = content.find('a',attrs={"target": "_self"}).text
prev_title_list.append(prev_title)
score_list.append(score)
sentence = content.text.split('，')
count=[k for k in sentence if re.search('截至目前',str(k))][0]
count_list.append(count)
except:
continue
整体对比
我们此次利用R语言中的ggimage包，将获取到的女神图片加入到最终的图表中，提高可视化效果，首先看一下整体评分的TOP15名单：
朱茵、林志玲、高圆圆位居榜单前三位，不知道这份榜单是否符合你心目中的女神标准，而这三位也恰好成为了目前出场的90位女星当中香港、台湾、大陆的最高分。值得一提的是，懂球帝小编对于活跃于90年代的香港女星情有独钟，从中选取了非常多的女神，而这些女神的评分也都名列前茅。
下面看一下目前出场的90位女神中，排名相对靠后的几位：
很多朋友会觉得这份榜单对于年轻女神有些苛刻，可能这也代表了广大网友对于各位年轻女神的美好期许，体现了她们未来的无限可能。
区域对比
我们分区域看一下目前各个区域排名前十的名单：
看完了各个区域TOP10的名单之后，我们进行一下区域的对比：
我们将小提琴图与盒形图相结合，进行区域的对比，可以看到大陆女星的评分相对偏低，一方面是由于部分女神的评分较低，拉低了整体的分值，另一方面也是由于目前出场的大陆女星年龄普遍偏小，而这一点也会在下一部分得到证实
年份对比
我们看一下各个年份出生的女星总体评分情况对比，其中“60后”选项也包含了60前的女神，“90后”选项也包含了00后的女神
可以看到60后、70后的女神们平均分数要高于80后，而80后显著高于90后，一方面说明了大家对老牌女神们的认可，另一方面也是体现了大家对新生女神们的无限期许。
我们下面将区域与年份综合起来进行对比：
可以看到参与评分的大陆女神普遍比较年轻，这也一定程度解释了此前提到的大陆女神整体评分偏低的原因。而港台女神普遍集中在60、70后，这些女神们活跃的90年代也是香港电影、电视的黄金时期，我们也期待着香港影视未来的复苏
推荐阅读：
Python基础专题????
1. Python中的线程和进程
2. Python多线程实战
3. Python中数据深拷贝、浅拷贝
4. Python中的作用域
5. Python中的内存管理机制
Python爬虫和数据分析专题????
1. Python爬取某站上海租房图片
2. Python爬取拉勾网数据并进行数据可视化
3. Python爬虫小白入门-爬取披头士乐队历年专辑封面-网易云音乐
4. Python动手分析天猫内衣售卖数据，得到你想知道的信息
5. Python抓取猫眼近10万条评论并分析电影《一出好戏》到底如何？
6. Python爬虫实战：利用scrapy，短短50行代码下载整站短视频
7. Python 通过采集两万条数据，对《无名之辈》影评分析
8. 想不想知道充气娃娃到底什么感觉？来！我用Python告诉你
9. Python爬虫：动态爬取QQ说说并生成词云，分析朋友状况
10. Python + PyQt5 实现美剧爬虫可视工具
11. Python爬取批量获取高清壁纸
12. 有趣的一个Python爬虫实例（爬取段子，笑话，情感句子）
13. Python爬虫获取电子书资源实战
14. 面试官问我会用Python爬虫腾讯视频么？我是这样回复的...
15. 18个Python爬虫实战案例（已开源）
16. Python爬虫44万条数据揭秘：如何成为网易云音乐评论区的网红段子手？
17. 深夜，我用python爬取了整个斗图网站，不服来斗
18. 再推荐23个Python爬虫开源项目代码：微信、淘宝、豆瓣
19. 我用Python爬了点你们需要的电影，这些电影真的很不错~
20. Python爬取抖音高颜值小姐姐视频
Python综合专题????
1. 使用 Python 进行微信好友分析
2. Python面试题37道（附答案）看完面试不愁了
3. Python 利用opencv去除图片水印
4. 被女朋友三番两次拉黑后，我用 Python 写了个“舔狗”必备神器
5. 昨晚家里停网后，我动了邪念用Python破解了隔壁小姐姐的wifi密码
6. 东半球最强Python新手100天学习计划开源，这次再学不会算我输！
7. 向Excel说再见，神级编辑器统一表格与Python
8. 牛逼，竟然可以用 Python 操作 Word 文档，这么多的骚操作！
更多爬虫，关注下面公号，后台回复：“爬虫实战”，获取独家整理的一份爬虫汇总。
分享Python&AI干货，点亮 在看
版权声明：本文标题：用 Python 给全球女神颜值排个序 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://www.elefans.com/dianzi/1727780366a1129252.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
发表评论