豆瓣电影top250榜单想必大家都不陌生，上榜的电影都是经过时间的沉淀留下来比较经典。本次教程就是利用requests库实现对于top250榜单电影数据爬取，并对爬取的数据绘制图表进行可视化，做简单的数据分析。文章将分为两个部分：top250数据爬取和数据可视化。
top250数据爬取：
首先，打开豆瓣电影top250的网页，利用开发者工具对页面的数据进行简单的分析，用开发者选择项来选取要提取的数据（电影名字、上映时间、上映地区、评分、电影主题标语等等）
其次，要爬取全部数据，需要实现翻页功能；这里提供两种思路：第一种是每个页面的url是类似的，都有相似的构造结构，因此这里可以利用for循环实现翻页操作；第二种因为每一页（除了最后一页）都会有 下一页 标签，可以提取网页源码中标签隐藏的 链接进而访问。这里我采取的是第一种方式。
进而，后续我需要关于一些参演演员的名字，所以需要访问每部电影的二级网页，提取每部电影的导演和参演人员；
最后，爬取的时候加一下相应的headers（User-Agent、Cookies），设置一下爬取频率（time.sleep(5)）会更为保险一点。最终爬取结果如下:
数据可视化
为了后续更好实现数据可视化，我将取的数据储存到mongodb中，将以电影评分、上映时间、上映地区、类型......方面来对这250部电影进行简单的数据分析，这里实现可视化利用的是pyecharts包。
这些经典电影的上映时间基本是从1990年开始到现在，每年都会产生一些不错的电影，其中2010年上映的好片数量最多，有13部之多（很尴尬，图中的标题写错了）。
产生这个现象可能取决于两个方面，一方面是源于制作电影技术的发展，不仅在场景转换，还是特效加成方面都能给片子加一些不一样的感觉；第二方面就是娱乐占比在人类社会中越来越大，当我们物质基本需求得到满足时，就要转向精神方面的层次，而对于电影的质量的追求也越来越高。
这张图展示的时豆瓣平台给某一部电影评价的人数统计，这里我筛选出来了评价人数最多的20部的电影；位居第一的是《肖申克的救赎》，共有1430010位网友评价；位于第最后一名的时《阿凡达》共有750249位网友评价。
从爬取的数据中对这些经典电影的导演做了一个简单的统计，对于导演作品数量进行了一个排名，取了前十名；本人对于导演大咖并不熟悉，在这个名单中只认识3名：宫崎骏作品7部（很牛），王家卫5部（了不起），李安4部（厚积薄发）。
上图是根据演员的参演作品数量做了一个“漏斗图”，在这250部经典电影中，参演作品数量最多就是哥哥张国荣，一共8部之多，我们这个时代的偶像，接下来就是张曼玉，参演过7部，而星爷跟刘嘉玲一共参演过4部，在当今时代演员的标杆。
在获取 电影来源国家 时，有些电影是两个或两个国家以上合拍的，所以在统计时，每当涉及一个国家时我都会对这个国家出的作品加一。电影数量最多的产源地是美国，共有138部，一方面时这个国家处于一个多元形态，能够碰撞不一样的题材，另一方面是美国的电影制作技术较为成熟，能够产出刺激视觉的片子；排在其后的是日本、英国等。
从上图我们可以了解到 爱情 题材的电影一直影迷的最爱，压力负行的时代 喜剧 题材的电影也变得越来越受欢迎，相对来说 科幻 跟 战争 的题材就不太符合大众的口味（在这里猜测一下，具有理性思维的工科男性还是比较喜欢这一题材）。
最后以一张词云图来对这篇文章做个结尾，这张词云图收录的是top250电影的全部qoute，也就是主题，这张图并不是借助python模块，是在wordArt网站上绘制的。
文中涉及所有源码的获取方式，关注公众号：Z先生点记；后天回复关键词：豆瓣top250 即可。