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1. 项目简介
本文介绍了一项基于Python的B站排行榜大数据分析与可视化系统的研究。通过网络爬虫技术，系统能够自动分析B站网址，提取大量相关文本信息并存储在系统中。通过对这些信息进行统计分析，系统实现了B站排行榜热度的整体分析，热门版块的词云分析以及不同版块热度的详细分析。通过可视化的方式，用户可以清晰直观地了解B站各个排行榜的动态和热度趋势。本系统不仅提供了对B站内容的全面分析，还为用户提供了一种方便、直观的方式来探索和了解B站平台上的热门内容和趋势。
2. 排行榜数据网络爬虫
利用Python网络爬虫，采集排行榜数据：
python
# 爬取所有类别的排行榜数据
for cate in rank_urls:
print('抓取{}栏目的排名TOP100的作品'.format(cate))
rank_url = rank_urls[cate]
resp = requests.get(rank_url, headers=headers)
resp.encoding = 'utf8'
soup = BeautifulSoup(resp.text, 'lxml')
rank_list = soup.find(name='ul', attrs={'class': 'rank-list'})
lis = rank_list.find_all(name='li')
for li in lis:
rank = li['data-rank']
# ..........
# title
title = li.find('a', attrs={'class': 'title'})
title = title.text.strip()
detail = li.find('div', attrs={'class': 'detail-state'})
spans = detail.find_all('span', attrs={'class': 'data-box'})
# 播放次数
play_count = spans[0].text.strip()
# 点赞次数
like_count = spans[1].text.strip()
# 数据清洗，亿为单位的，统一为"万"为单位
# ..........
item_info = {
'cate': cate,
'rank': rank,
'title': title,
'play_count': play_count,
'like_count': like_count
}
print(json.dumps(item_info, ensure_ascii=False))
all_item_info.append(item_info)
# 数据存储
# ..........3. B站排行榜大数据分析与可视化系统
3.1 首页与注册登陆
3.2 排行榜热度整体分析
3.2.1 不同版块播放热度分布情况
3.2.2 不同版块点赞热度分布情况
3.3 版块热门作品词云可视化
3.5 版块热门作品播放次数与点赞次数
4. 总结
基于Python的B站排行榜大数据分析与可视化系统通过网络爬虫技术，自动采集B站网址热门排行榜，提取大量相关文本信息并存储在系统中。通过对这些信息进行统计分析，系统实现了B站排行榜热度的整体分析，热门版块的词云分析以及不同版块热度的详细分析。通过可视化的方式，用户可以清晰直观地了解B站各个排行榜的动态和热度趋势。本系统不仅提供了对B站内容的全面分析，还为用户提供了一种方便、直观的方式来探索和了解B站平台上的热门内容和趋势。
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