基于ECharts+flask的爬虫可视化

项目效果。

本案例基于python的flask框架,通过爬虫程序将数据存储在csv文件中,在项目运行时会通过render_template映射出对应的页面,并且触发一个函数,该函数会读取csv文件的数据将之交给echarts渲染 ,echarts将之渲染到页面中。

demo.html

复制代码
from flask import Flask,render_template
import pandas as pd

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def show():
    data = pd.read_csv('data.csv',encoding='gbk').to_dict(orient="records")
    return render_template("demo.html",data=data)

if __name__ == '__main__':
    app.run()

movie.py

复制代码
import requests
import re

#获取页面信息
url = "https://movie.douban.com/top250"
headers = {
    "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/105.0.0.0 Safari/537.36 Edg/105.0.1343.27"
}
r = requests.get(url,headers=headers)
r = r.text
#解析页面
obj = re.compile(r'<li>.*?<span class="title">(?P<name>.*?)</span>.*?'
                 r'<span>(?P<num>.*?)人评价',re.S)
#匹配
result = obj.finditer(r)
f = open("data.csv",mode="a")
i = 0
f.write("name,value\n")
#输入
for it in result:
    f.write(str(i)+","+it.group("name")+","+it.group("num")+'\n')
    i += 1
f.close()

demo.html

复制代码
<html>
    <head>
        <style>
            *{
                margin:0;
                padding:0;
              }
        </style>
        <script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/echarts/5.4.2/echarts.min.js"></script>
    </head>
    <body>
    <div id="main" style="width:100%;height:100%;background:gray;"></div>
    <script>
        var chartDom = document.getElementById('main');
        console.log(chartDom);
        var myChart = echarts.init(chartDom);
        var option;

        option = {
          title: {
            text: 'top',
            subtext: 'movie',
            left: 'center'
          },
          tooltip: {
            trigger: 'item'
          },
          legend: {
            orient: 'vertical',
            left: 'left'
          },
          series: [
            {
              name: 'Access From',
              type: 'pie',
              radius: '50%',
              data: {{data|tojson}},
              emphasis: {
                itemStyle: {
                  shadowBlur: 10,
                  shadowOffsetX: 0,
                  shadowColor: 'rgba(0, 0, 0, 0.5)'
                }
              }
            }
          ]
        };

        myChart.setOption(option);
    </script>
    </body>
</html>

data.csv

data.csv由movie.py运行得到。

复制代码
name,value
0,肖申克的救赎,2908819
1,霸王别姬,2147509
2,阿甘正传,2168793
3,泰坦尼克号,2199337
4,这个杀手不太冷,2302579
5,千与千寻,2252354
6,美丽人生,1330888
7,辛德勒的名单,1109486
8,星际穿越,1845221
9,盗梦空间,2068413
10,楚门的世界,1717501
11,忠犬八公的故事,1403302
12,海上钢琴师,1683202
13,三傻大闹宝莱坞,1864702
14,放牛班的春天,1316000
15,机器人总动员,1320349
16,无间道,1368920
17,疯狂动物城,1944723
18,控方证人,563523
19,大话西游之大圣娶亲,1538921
20,熔炉,934045
21,教父,971356
22,触不可及,1117970
23,当幸福来敲门,1524931
24,末代皇帝,888701

当然,我更希望爬虫程序是自动加载的,可以将之封装为一个函数,在页面加载时调用它。

相关推荐
5233AI开发笔记8 分钟前
API 返回 429:先区分限速、并发和配额,再决定是否重试
python
databook8 分钟前
经常听到的透视表是干什么的?
python·数据分析·pandas
特立独行的猫A32 分钟前
我用仓颉写了个多平台发文工具:一份 Markdown,一条命令发六个平台
java·后端·python
陆陆陆六1 小时前
# 五个AI引擎的答案采集:反爬、去重与时间窗对齐的三个工程细节
python·net·ai答案采集
小小张说故事3 小时前
Python 的 a[1:5:2] 到底切出了什么?拆开 slice 对象、__getitem__ 与负步长那次反向
python
wuyk5554 小时前
PyQt6-第15讲-数据可视化QChart
python·ui·信息可视化·pyqt
天天被压力4 小时前
【A股分钟级高频数据完全手册 #04】指数分钟级行情数据接口:沪深指数Pro版最新分时取数
java·人工智能·python
日日大王学编程4 小时前
2026主流AI Agent产品分类、核心差异与技术特性全解析
人工智能·后端·python
天天被压力4 小时前
【A股分钟级高频数据完全手册 #03】股票历史1分钟K线数据接口怎么用:Pro版批量拉取与本地缓存
java·人工智能·python
武天旭19 小时前
AI安全--AI大模型的毒性偏见与安全对齐实践
人工智能·python·深度学习