1.1 爬取目标
本次爬取的目标是，2021年胡润百富榜的榜单数据：胡润百富 - 榜单
页面上能看到的信息有：
排名、财富值、排名变化、个人信息（姓名、性别、年龄）、企业信息（企业名称、所属行业）
页面结构很整齐，数据也很完整，非常适合爬虫和数据分析使用。
1.2 分析页面
老规矩，打开Chrome浏览器，按F12进入开发者模式，依次点击Network->Fetch/XHR，准备好捕获ajax请求。
重新刷新一下页面，发现一条请求：
在预览界面，看到一共20条（0~19）返回数据，正好对应页面上的20个富豪信息。
所以，后面编写爬虫代码，针对这个地址发送请求就可以了。
另外，关于翻页，我的个人习惯是，选择每页显示最多的数据量，这样能保证少翻页几次，少发送几次请求，防止被对端服务器反爬。
所以，每页选择200条数据：
再刷新一下页面，进行几次翻页，观察请求地址的变化规律：
以翻到第3页为例，url中的offset（偏移量）为400，limit（每页的条数）为200，所以，可得出规律：
offset = (page - 1) * 200
limit = 200
下面开始编写爬虫代码。
1.3 爬虫代码
首先，导入需要用到的库：
import requests # 发送请求
import pandas as pd # 存入excel数据
from time import sleep # 等待间隔,防止反爬
import random # 随机等待
根据1.2章节分析得出的结论，编写逻辑代码，向页面发送请求：
# 循环请求1-15页
for page in range(1, 16):
# 胡润百富榜地址
sleep_seconds = random.uniform(1, 2)
print('开始等待{}秒'.format(sleep_seconds))
sleep(sleep_seconds)
print('开始爬取第{}页'.format(page))
offset = (page - 1) * 200
url = 'https://www.hurun.net/zh-CN/Rank/HsRankDetailsList?num=YUBAO34E&search=&offset={}&limit=200'.format(offset)
# 构造请求头
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/99.0.4844.51 Mobile Safari/537.36',
'accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01',
'accept-language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en-US;q=0.8,en;q=0.7',
'accept-encoding': 'gzip, deflate, br',
'content-type': 'application/json',
'referer': 'https://www.hurun.net/zh-CN/Rank/HsRankDetails?pagetype=rich'
}
# 发送请求
r = requests.get(url, headers=headers)
用json格式解析返回的请求数据：（一行代码即可完成接收）
json_data = r.json()
由于解析的字段较多，这里不再赘述详细过程，字段信息包含：
Fullname_Cn_list = [] # 全名_中文
Fullname_En_list = [] # 全名_英文
Age_list = [] # 年龄
BirthPlace_Cn_list = [] # 出生地_中文
BirthPlace_En_list = [] # 出生地_英文
Gender_list = [] # 性别
Photo_list = [] # 照片
ComName_Cn_list = [] # 公司名称_中文
ComName_En_list = [] # 公司名称_英文
ComHeadquarters_Cn_list = [] # 公司总部地_中文
ComHeadquarters_En_list = [] # 公司总部地_英文
Industry_Cn_list = [] # 所在行业_中文
Industry_En_list = [] # 所在行业_英文
Ranking_list = [] # 排名
Ranking_Change_list = [] # 排名变化
Relations_list = [] # 组织结构
Wealth_list = [] # 财富值_人民币_亿
Wealth_Change_list = [] # 财富值变化
Wealth_USD_list = [] # 财富值_美元
Year_list = [] # 年份
最后，依然采用我最习惯的保存数据的方法，先拼装DataFrame数据：
df = pd.DataFrame( # 拼装爬取到的数据为DataFrame
{
'排名': Ranking_list,
'排名变化': Ranking_Change_list,
'全名_中文': Fullname_Cn_list,
'全名_英文': Fullname_En_list,
'年龄': Age_list,
'出生地_中文': BirthPlace_Cn_list,
'出生地_英文': BirthPlace_En_list,
'性别': Gender_list,
'照片': Photo_list,
'公司名称_中文': ComName_Cn_list,
'公司名称_英文': ComName_En_list,
'公司总部地_中文': ComHeadquarters_Cn_list,
'公司总部地_英文': ComHeadquarters_En_list,
'所在行业_中文': Industry_Cn_list,
'所在行业_英文': Industry_En_list,
'组织结构': Relations_list,
'财富值_人民币_亿': Wealth_list,
'财富值变化': Wealth_Change_list,
'财富值_美元': Wealth_USD_list,
'年份': Year_list
}
)
再用pandas的to_csv方法保存：
# 保存结果数据
df.to_csv('2021胡润百富榜.csv', mode='a+', index=False, header=header, encoding='utf_8_sig')
注意，加上这个编码格式选项（utf_8_sig），否则产生乱码哦。
爬虫开发完成，下面展示结果数据。
1.4 结果数据
看一下榜单上TOP20的数据吧：
数据一共2916条，19个字段信息，含：
排名、排名变化、全名_中文、全名_英文、年龄、出生地_中文、出生地_英文、性别、公司名称_中文、公司名称_英文、公司总部地_中文、公司总部地_英文、所在行业_中文、所在行业_英文、组织结构、财富值_人民币_亿、财富值变化、 财富值_美元、年份。
数据信息还是很丰富的，希望能够挖掘出一些有价值的结论！
二、数据分析
2.1 导入库
首先，导入用于数据分析的库：
import pandas as pd # 读取csv文件
import matplotlib.pyplot as plt # 画图
from wordcloud import WordCloud # 词云图
增加一个配置项，用于解决matplotlib中文乱码的问题：
# 解决中文显示问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 显示中文标签 # 指定默认字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
读取csv数据：
# 读取csv数据
df = pd.read_csv('2021胡润百富榜.csv')
2.2 数据概况
查看数据形状：
查看前3名富豪：
查看最后3名富豪：
描述性统计：
从描述性统计，可以得出结论：
从最大值3900亿、最小值20亿、方差242来看，分布很零散，各位富豪掌握的财富差距很大，马太效应明显。
2.3 可视化分析
2.3.1 财富分布
代码：
df_Wealth = df['财富值_人民币_亿']
# 绘图
df_Wealth.plot.hist(figsize=(18, 6), grid=True, title='财富分布-直方图')
# 保存图片
plt.savefig('财富分布-直方图.png')
可视化图：
结论：大部分的富豪的财富集中在20亿~400亿之间，个别*富豪的财富在3000亿以上。
2.3.2 年龄分布
代码：
# 剔除未知
df_Age = df[df.年龄 != '未知']
# 数据切割，8个分段
df_Age_cut = pd.cut(df_Age.年龄.astype(float), bins=[20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100])
# 画柱形图
df_Age_cut.value_counts().plot.bar(figsize=(16, 6), title='年龄分布-柱形图')
# 保存图片
plt.savefig('年龄分布-柱形图.png')
可视化图：
结论：大部分富豪的年龄在50-60岁，其次是60-70和40-50岁。极少数富豪在20-30岁（年轻有为????）
2.3.3 公司总部分布
代码：
df_ComHeadquarters = df['公司总部地_中文'].value_counts()
# 绘图
df_ComHeadquarters.nlargest(n=30).plot.bar(
figsize=(16, 6), # 图片大小
grid=False, # 显示网格
title='公司总部分布TOP30-柱形图' # 图片标题
)
# 保存图片
plt.savefig('公司总部分布TOP30-柱形图.png')
可视化图：
结论：公司分布城市，大多集中在北上广深等一线城市，另外杭州、香港、苏州也位列前茅。
2.3.4 性别分布
代码：
df_Gender = df['性别'].value_counts()
# 绘图
df_Gender.plot.pie(
figsize=(8, 8), # 图片大小
legend=True, # 显示图例
autopct='%1.2f%%', # 百分比格式
title='性别占比分布-饼图', # 图片标题
)
# 保存图片
plt.savefig('性别占比分布-饼图.png')
可视化图：
结论：男性富豪占据绝大多数，个别女性在列（巾帼不让须眉????）
2.3.5 行业分布
代码：
df_Industry = df['所在行业_中文'].value_counts()
df_Industry.nlargest(n=20).plot.bar(
figsize=(18, 6), # 图片大小
grid=False, # 显示网格
title='行业分布TOP20-柱形图' # 图片标题
)
# 保存图片
plt.savefig('行业分布TOP20-柱形图.png')
可视化图：
结论：百富榜中占比最多的行业分别是：房地产、医药、投资、化工等。
2.3.6 组织结构分布
代码：
df_Relations = df['组织结构'].value_counts()
# 绘图
df_Relations.plot.pie(
figsize=(8, 8), # 图片大小
legend=True, # 显示图例
autopct='%1.2f%%', # 百分比格式
title='组织结构分布-饼图', # 图片标题
)
# 保存图片
plt.savefig('组织结构分布-饼图.png')
可视化图：
结论：半数以上是未知，企业未对外开放，或榜单没有统计到；家族和夫妇占据前两类。
2.3.7 公司名称词云图
代码：
ComName_list = df['公司名称_中文'].values.tolist()
ComName_str = ' '.join(ComName_list)
stopwords = [] # 停用词
# backgroud_Image = np.array(Image.open('幻灯片2.png')) # 读取背景图片
wc = WordCloud(
scale=3, # 清晰度
background_color="white", # 背景颜色
max_words=1000,#最大字符数
width=800, # 图宽
height=500, # 图高
font_path='/System/Library/Fonts/SimHei.ttf', # 字体文件路径，根据实际情况替换
stopwords=stopwords, # 停用词
# mask=backgroud_Image, # 背景图片
)
wc.generate_from_text(ComName_str) # 生成词云图
wc.to_file('2021胡润百富榜_公司名称_词云图.png') # 保存图片
wc.to_image() # 显示图片
可视化图：
结论：阿里系公司占据榜首，其次是海天味业等。
三、整体结论
综上所述，针对2021年胡润百富榜的榜单数据，得出如下结论：
财富分布：大部分的富豪的财富集中在20亿~400亿之间，个别*富豪的财富在3000亿以上。
年龄分布：大部分富豪的年龄在50-60岁，其次是60-70和40-50岁。极少数富豪在20-30岁（年轻有为????）
城市分布：公司分布城市，大多集中在北上广深等一线城市，另外杭州、香港、苏州也位列前茅
性别分布：男性富豪占据绝大多数，个别女性在列（巾帼不让须眉????）
行业分布：百富榜中占比最多的行业分别是：房地产、医药、投资、化工等
组织结构分布：半数以上是未知，企业未对外开放，或榜单没有统计到；家族和夫妇占据前两类。
公司名称分布：阿里系公司占据榜首，其次是海天味业等。
四、同步视频讲解
4.1 上集（爬虫讲解）
爬虫讲解视频：
https://www.zhihu.com/zvideo/1492523459087896577
4.2 下集（数据分析讲解）
可视化讲解视频：
https://www.zhihu.com/zvideo/1492525821340729344