前言
文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。
作者： 数据森麟
PS：如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取
python免费学习资料以及群交流解答点击即可加入
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 jsonimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas as pdimport reimport osos.chdir('D:/爬虫/女神')id_list = []title_list = []pic_list = []date_list=[]for i in range(1,6):url= '/search?keywords=%E5%A5%B3%E7%A5%9E%E5%A4%A7%E4%BC%9A&type=all&page='+str(i)html = requests.get(url=url).contentnews = 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_idtitle_list = title_list+this_titlepic_list = pic_list+this_picdate_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 = '/archive/{k}.html'.format(k=id) header = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win32; x32; rv:54.0) Gecko/0101 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).contenttry:content = BeautifulSoup(html.decode('utf-8'),"html.parser")score = content.find('span',attrs={'style':"color:#ff0000"}).textprev_title = content.find('a',attrs={"target": "_self"}).textprev_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
后记
懂球帝目前的女神大会做到了90期，并没有十分完整地囊括广大女神，比如“四旦双冰”就都没有出现，使得这次的数据并不能完全地表述广大“钢铁直男”心中的女神标准，未来随着期数的增加，相信会有更加完善的分析
最后，小编突发奇想，想要看下在一周中不同时间出场的女神评分是否会有区别：
.
