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爬取豆瓣电影内容，并将其写入excel，对数据进行数据分析
方法：requests，BeautifulSoup，pandas
一、 爬取
爬取豆瓣电影内容方法是：先在主页面（每页25部电影，一共10页）上爬取每部电影的网址，然后依次进入每部电影的网址爬取内容。
1. 爬取主页面
在爬取之前，需要找到headers和url。
headers主要是由User-Agent构成，其作用是告诉HTTP服务器， 客户端使用的操作系统和浏览器的名称和版本。在爬取一般的网站只需要一个User-Agent就够了。
url 第一页主页网站https://movie.douban.com/top250?start=0&filter= ，每页的网站就是前一页start=后面加上25。
接下来就是运用requests开始访问网站了。requests一般有两种方法get和post，如下图就是确定使用get或者使用post。在这里就是使用get。
下面就开始访问网站了。输出response如果得到的是200那么就是访问成功了，反之可以根据错误的编号找到错误源 点击查看错误代码大全 。
response = requests.get(url=url, headers=headers)下一步就是运用BeautifulSoup开始解析网页。
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')这里的html.parser，是四种解析器中的一种，也是经常使的。得到的soup就是HTML。所以后面我们可以直接使用soup找到我们需要的属性。
做到了这里就完成了爬虫工作的一半。
2. BeautifulSoup查找元素
俗话说磨刀不误砍柴工，在我们进行查找元素时，我们先对BeautifulSoup查找元素方法了解一下。
接下来就介绍以下soup的使用方法，功能强大的CSS选择器能完成我们绝大多数的功能，下面我们就着重介绍一下：
1. find_all
格式为：soup.find_all('标签',attrs={'属性名':'属性值'}) 这种格式可以运用绝大多数的情况下，重点记忆！
例如对主页电影名进行爬取，可以看到，标签为span，属性名为class，属性值为title，那么就可以应用find_all了。
list_name = soup.find_all('span',attrs={'class':'title'}) # 结果为一个列表
for i in list_name:
print(i.get_text()) # 类型为Tag，需要用get_text()得到的部分结果为：
可以看到得到的结果是在一个网页中的所有的标签为span，属性名为class，属性值为title。所以这里引出find_all就是查找网页中所有满足条件的内容。
2. find
find_all是找所有满足条件的内容，那么可想而知find也就是查找第一个满足条件的。
name = soup.find('span',attrs={'class':'title'})
print(name.get_text())
print(name.string) # string与get_text()一样还可以直接find或者find_all 字符串，只会找到满足条件的，例如：
name = soup.find('span',attrs={'class':'title'},string='肖申克的救赎')
print(name.get_text())
print(name.string) # string与get_text()一样3. select
select一般有两种方法爬取内容，第一，复制selector。第二，查找标签。
select可以直接在找到所要爬取的内容，复制selector，如下所示：
names = soup.select('#content > div > div.article > ol > li:nth-child(1) > div > div.info > div.hd > a > span:nth-child(1)')
for name in names:
print(name.get_text())
得到的结果只是每个主页的第一部的第一个名字。所以我们要删除第一个:nth-child(1)，才会爬取全部的信息，因为selector是精确定位某个元素的，所以我们要想爬取全部内容就必须删除一部分定位。
删除之后得到的部分结果为：
select的第二种方法和find类似，重点就是class 换成点（因为class是类），id换成#。但是我们完全可以不用直接去找标签，以下方法就是确定标签的，如图：
这里我们看见了电影名的标签为“span.title”，所以查找网页中符合标签的全部内容，如下：
names = soup.select('span.title')
for name in names:
print(name.get_text())总结：BeautifulSoup查找元素主要运用find_all和select这两种方法，查找元素注意找到爬取内容的标签和这两种方法的优缺点。
下面我们就正式开始爬取元素信息：
首先，在每页的主页面将每部电影的网址爬取下来，我们可以直接去每部电影中分析。
找到含有电影网址的标签href，这里使用的方法就是复制selector爬取
分析：如果用find_all会得到很多的并且不是需要的href，十分的麻烦，所以我们可以精确定位。
url_mv_list = soup.select('#content > div > div.article > ol > li > div > div.info > div.hd > a')
print(url_mv_list)
输出url_mv_list 得到的是一个列表，列表里面的元素都是一部电影的所有信息，如下图，
所以我们只需要对每一个元素的href读取就行了
for index_url in range(len(url_mv_list)):
url_mv = url_mv_list[index_url]['href']
list_url_mv.append(url_mv)
print(url_mv)得到的结果就是每部电影网址
3. 爬取每部电影信息
然后就是进入根据得到的每部电影网址，解析网页，然后爬取元素。方法和爬取主页面方法一样，这里就直接贴代码了。
在此之前，需要考虑爬取内容输出格式，因为我们最后要将爬取得到的结果输入到Excel中，运用到的方法是先将数据换成dataframe，然后写入Excel。举个例子就能很好说明怎样转换成dataframe。
a = [['a', '1', '2'], ['b', '3', '4'], ['c', '5', '6']]
df = pd.DataFrame(a, columns=['pan', 'panda', 'fan'])
print(df)
根据上面的例子得到的结果，我们需要将每一部电影的信息做成一个列表，作为函数的返回值，然后再将返回值添加到一个列表中，这样就可以转换成dataframe了。
# 对每部电影进行处理
def loading_mv(url,number):
list_mv = [] # 将爬取每部电影信息加入到其中
print('-----正在处理第{}部电影-----'.format(number+1))
list_mv.append(number+1) # 排名
# 解析网页
response_mv = requests.get(url=url,headers=headers)
soup_mv = BeautifulSoup(response_mv.text,'html.parser')
# 爬取电影名
mv_name = soup_mv.find_all('span',attrs={'property':'v:itemreviewed'}) # 电影名
mv_name = mv_name[0].get_text()
list_mv.append(mv_name)
# print(mv_name)
# 爬取电影的上映时间
mv_year = soup_mv.select('span.year') # 电影上映时间
mv_year = mv_year[0].get_text()[1:5]
list_mv.append(mv_year)
# print(mv_year)
# 爬取导演信息
list_mv_director = [] # 导演
mv_director = soup_mv.find_all('a',attrs={'rel':"v:directedBy"})
for director in mv_director:
list_mv_director.append(director.get_text())
string_director = '/'.join(list_mv_director) # 重新定义格式
list_mv.append(string_director)
# print(list_mv_director)
# 爬取主演信息
list_mv_star = [] # 主演
mv_star = soup_mv.find_all('span',attrs={'class':'actor'})
if mv_star == []: # 在第210部时没有主演
list_mv.append(None)
else :
mv_star = mv_star[0].get_text().strip().split('/')
mv_first_star = mv_star[0].split(':')
list_mv_star.append(mv_first_star[-1].strip())
del mv_star[0] # 去除'主演'字段
for star in mv_star:
list_mv_star.append(star.strip())
string = '/'.join(list_mv_star) # 重新定义格式
list_mv.append(string)
# 爬取电影类型
list_mv_type = [] # 电影类型
mv_type = soup_mv.find_all('span',attrs={'property':'v:genre'})
for type in mv_type:
list_mv_type.append(type.get_text())
string_type = '/'.join(list_mv_type)
list_mv.append(string_type)
# print(list_mv_type)
# 爬取电影评分
mv_score = soup_mv.select('strong.ll.rating_num') # 评分
mv_score = mv_score[0].get_text()
list_mv.append(mv_score)
# 爬取评价人数
mv_evaluation_num = soup_mv.select('a.rating_people') # 评价人数
mv_evaluation_num = mv_evaluation_num[0].get_text().strip()
list_mv.append(mv_evaluation_num)
# 爬取剧情简介
mv_plot = soup_mv.find_all('span',attrs={"class":"all hidden"}) # 剧情简介
if mv_plot == []:
list_mv.append(None)
else:
string_plot = mv_plot[0].get_text().strip().split()
new_string_plot = ' '.join(string_plot)
list_mv.append(new_string_plot)
# 加入电影网址
list_mv.append(url)
return list_mv定义了个爬取每部电影内容，下面就开始调用函数：
先创建了一个list_all_mv的列表，用来存储调用函数的返回值，即存储每部电影的信息，如下图，
list_all_mv = []
dict_mv_info = {}
for number in range(len(list_url_mv)):
mv_info = loading_mv(list_url_mv[number],number)
list_all_mv.append(mv_info)
print('-----运行结束-----')
pd = DataFrame(list_all_mv,columns=['电影排名','电影名','上映时间','导演','主演','电影类型','电影评分','评价人数','电影简介','电影链接'])
# print(pd)
pd.to_excel(r'C:\Users\86178\Desktop\豆瓣电影Top250.xlsx')最后得到了豆瓣电影Top250excel表，如下图：
附：当你用同一个IP 访问次数过多时，网站可能会将你的IP封了，类似于：
HTTPSConnectionPool(host='movie.douban.com', port=443): Max retries exceeded with url: /subject/1292052/ (Caused by NewConnectionError('<urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x000002B3FBAB05C0>: Failed to establish a new connection: [Errno 11001] getaddrinfo failed'))解决办法：
1. 换一个WiFi，就能够解决，因为不同的WiFi会有不同的外部IP，所以当我们的IP被封了，换一个就好了WiFi就好了。
2. 代建代理IP池。代理IP池原理就是找到一些可用的IP加入在requests中，也就是指定一个IP去访问网站
IP格式为 : 'http':'http://IP:端口' ， 如： 'http':'http://119.14.253.128:8088'
response = requests.get(url=url,headers=headers,proxies=ip,timeout=3) # 在0.1秒之内请求百度的服务器
获取IP有很多种途径
免费代理IP http://ip.yqie.com/ipproxy.htm 66免费代理网 http://www.66ip.cn/ 89免费代理 http://www.89ip.cn/ 无忧代理 http://www.data5u.com/ 云代理 http://www.ip3366.net/ 快代理 https://www.kuaidaili.com/free/ 极速专享代理 http://www.superfastip.com/ HTTP代理IP https://www.xicidaili.com/wt/ 小舒代理 http://www.xsdaili.com 西拉免费代理IP http://www.xiladaili.com/ 小幻HTTP代理 https://ip.ihuan.me/ 全网代理IP http://www.goubanjia.com/ 飞龙代理IP http://www.feilongip.com/
搭建代理IP池就是爬取这些网站上面的IP和端口，然后将爬取得到的内容做成标准格式。后续我会出一搭建代理IP池的博客。
二、 数据分析
有句话说得好，数据就是金钱，我们得到了数据，还需要进一步的分析，才能发挥更大的作用。读取excel和写入的方法一样，得到的结果就是dataframe。
def excel_to_dataframe(excel_path):
df = pd.read_excel(excel_path,keep_default_na=False) # keep_default_na=False 得到的结果是''，而不是nan
return df
excel_path = r'C:\Users\86178\Desktop\豆瓣电影Top250.xlsx'
data_mv = excel_to_dataframe(excel_path)下面就对爬取的内容进行处理，如上映时间，电影类型，主演或者导演。
1. 对上映时间分析
绘制直方图
绘制饼图
绘制折线图
1. 综合以上三个图得到主要上榜的电影集中在1993-2016左右。
2. 可以得出在1994、2004、2010这三年上映的电影上榜次数达12部及以上。
3. 不能得出随时间的增长，上榜的电影就越多。
2. 对电影类型分析
绘制词云图
将所有电影类型统计记数，绘制词云图，如下图
分析某种电影类型随时间变化的折线图
对“剧情”分析
对”科幻“分析
综合以上得出结论：
1. 电影类型为”剧情“一直都是人们所爱好的，特别是在1994年的电影达到了巅峰12部，结合上一步对时间的分析可以得出1994上映的全部电影都是”剧情“类型的，并且直到现在为止，仍然堪称经典。
2. ”科幻”类型的电影，在早期科技不发达时，拍摄不到那么好的效果。但是随时间的发展，科技的进步，“科技”类型的电影得到了发展。
3. 分析演员或者导演
判断演员或者导演的排名主要是根据电影评分为依据，因为在Top250榜上，都是人们所认可的，所以我们粗略的根据总的评分高低判断演员排名。
1. 排名前十的演员
2. 对某个演员出演的电影得分分析
综合以上的结果可以得出结论：
1. 前十的演员为：张国荣，梁朝伟........
2. 分析某个演员出演的电影得分
三、完整代码
1. 爬取代码
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from pandas import DataFrame
'''
最后成功提取了
'电影排名','电影名','上映时间','导演','主演','电影类型','电影评分','评价人数','电影链接'
最后将结果输出到了 豆瓣电影Top250.xlsx
但是还存在问题：就是提取语言和制片国家/地区时，出现没有selector的情况。
要解决该问题可能需要xpath
'''
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.107 Safari/537.36 Edg/92.0.902.55'}
start_num = [i for i in range(0,226,25)]
list_url_mv = [] # 所有电影的URL
for start in start_num:
url = 'https://movie.douban.com/top250?start={}&filter='.format(start)
print('正在处理url：',url)
response = requests.get(url=url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
url_mv_list = soup.select('#content > div > div.article > ol > li > div > div.info > div.hd > a')
# print(url_mv_list)
for index_url in range(len(url_mv_list)):
url_mv = url_mv_list[index_url]['href']
list_url_mv.append(url_mv)
# print(url_mv)
# 对每部电影进行处理
def loading_mv(url,number):
list_mv = []
print('-----正在处理第{}部电影-----'.format(number+1))
list_mv.append(number+1) # 排名
# 解析网页
response_mv = requests.get(url=url,headers=headers)
soup_mv = BeautifulSoup(response_mv.text,'html.parser')
# 爬取电影名
mv_name = soup_mv.find_all('span',attrs={'property':'v:itemreviewed'}) # 电影名
mv_name = mv_name[0].get_text()
list_mv.append(mv_name)
# print(mv_name)
# 爬取电影的上映时间
mv_year = soup_mv.select('span.year') # 电影上映时间
mv_year = mv_year[0].get_text()[1:5]
list_mv.append(mv_year)
# print(mv_year)
# 爬取导演信息
list_mv_director = [] # 导演
mv_director = soup_mv.find_all('a',attrs={'rel':"v:directedBy"})
for director in mv_director:
list_mv_director.append(director.get_text())
string_director = '/'.join(list_mv_director) # 重新定义格式
list_mv.append(string_director)
# print(list_mv_director)
# 爬取主演信息
list_mv_star = [] # 主演
mv_star = soup_mv.find_all('span',attrs={'class':'actor'})
if mv_star == []: # 在第210部时没有主演
list_mv.append(None)
else :
mv_star = mv_star[0].get_text().strip().split('/')
mv_first_star = mv_star[0].split(':')
list_mv_star.append(mv_first_star[-1].strip())
del mv_star[0] # 去除'主演'字段
for star in mv_star:
list_mv_star.append(star.strip())
string = '/'.join(list_mv_star) # 重新定义格式
list_mv.append(string)
# 爬取电影类型
list_mv_type = [] # 电影类型
mv_type = soup_mv.find_all('span',attrs={'property':'v:genre'})
for type in mv_type:
list_mv_type.append(type.get_text())
string_type = '/'.join(list_mv_type)
list_mv.append(string_type)
# print(list_mv_type)
# 爬取电影评分
mv_score = soup_mv.select('strong.ll.rating_num') # 评分
mv_score = mv_score[0].get_text()
list_mv.append(mv_score)
# 爬取评价人数
mv_evaluation_num = soup_mv.select('a.rating_people') # 评价人数
mv_evaluation_num = mv_evaluation_num[0].get_text().strip()
list_mv.append(mv_evaluation_num)
# 爬取剧情简介
mv_plot = soup_mv.find_all('span',attrs={"class":"all hidden"}) # 剧情简介
if mv_plot == []:
list_mv.append(None)
else:
string_plot = mv_plot[0].get_text().strip().split()
new_string_plot = ' '.join(string_plot)
list_mv.append(new_string_plot)
# 加入电影网址
list_mv.append(url)
return list_mv
# url1 = 'https://movie.douban.com/subject/1292052/'
# url2 = 'https://movie.douban.com/subject/26430107/' # 210部
# a = loading_mv(url1,1)
# # b = loading_mv(url2,210)
# # list_all_mv.append(a)
# # list_all_mv.append(b)
list_all_mv = []
dict_mv_info = {}
for number in range(len(list_url_mv)):
mv_info = loading_mv(list_url_mv[number],number)
list_all_mv.append(mv_info)
print('-----运行结束-----')
pd = DataFrame(list_all_mv,columns=['电影排名','电影名','上映时间','导演','主演','电影类型','电影评分','评价人数','电影简介','电影链接'])
# print(pd)
pd.to_excel(r'C:\Users\86178\Desktop\豆瓣电影Top250.xlsx')2. 数据分析代码
'''
对爬取得到的豆瓣电影Top250进行数据分析
分析内容：
1. 对时间：对时间分析
绘制直方图
饼图
折线图——电影
2.对类型： 电影类型随时间变化
绘制电影类型随时间变化
电影类型词云图
3.对主演或导演： 以电影评分分析演员或者导演
前十名主演
查询演员/导演出演信息
所有演员导演出演信息
'''
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import wordcloud
import imageio
# csv_path = '豆瓣电影Top250.csv' # 不能用csv进行处理，可能会出现错误
# 读取excel转换成dataframe，方便读取
def excel_to_dataframe(excel_path):
df = pd.read_excel(excel_path,keep_default_na=False) # keep_default_na=False 得到的结果是''，而不是nan
return df
excel_path = r'C:\Users\86178\Desktop\豆瓣电影Top250.xlsx'
data_mv = excel_to_dataframe(excel_path)
dict_time = {}
for time in data_mv['上映时间']:
dict_time[time] = dict_time.get(time,0)+1
list_time = list(dict_time.items())
list_time.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True)
list_year = [] # 年份
list_times = [] # 出现次数
for t in list_time:
list_year.append(t[0])
list_times.append(t[1])
# 绘制直方图
def make_Histogram(list_x,list_y,color):
# 解决中文显示问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.bar(list_x,list_y,width=1,color=color)
plt.title('电影上映时间与所产电影部数直方图')
plt.xlabel('电影上映时间')
plt.ylabel('年产电影部数')
plt.show()
# make_Histogram(list_year,list_times,color=['g','y','m']) # 绘制电影年份出现次数直方图
# 绘制饼图
def make_Pie(list_times,list_year):
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi', 'SimHei', 'FangSong'] # 汉字字体,优先使用楷体，如果找不到楷体，则使用黑体
mpl.rcParams['font.size'] = 12 # 字体大小
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 正常显示负号
plt.figure(figsize=(10,10),dpi=100) # 视图的大小
plt.pie(list_times, # 指定绘图数据
labels=list_year, # 添加饼图圈外的标签
autopct='%1.2f%%', # 设置百分比格式
textprops={'fontsize':10}, # 设置饼图中的属性字体大小、颜色
labeldistance=1.05) # 设置各扇形标签（图例）与圆心的距离
# plt.legend(fontsize=7) # 设置饼图指示
plt.title('年产电影部数占比')
plt.show()
pie_other = len([i for i in list_time if i[1]==1]) # 将年份电影为1的归为其它类
list_pie_year = []
list_pie_times = []
for i in list_time:
if i[1] == 1:
break
else :
list_pie_year.append(i[0])
list_pie_times.append(i[1])
list_pie_year.append('其它电影为1的年份')
list_pie_times.append(pie_other)
#
# make_Pie(list_pie_times,list_pie_year)
# make_Pie(list_times,list_year)
# 绘制折现图
def make_Plot(list_year,list_times):
# 解决中文显示问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.title('年产电影个数折现图')
plt.xlabel('电影上映时间')
plt.ylabel('年产电影部数')
plt.plot(list_year, list_times)
plt.show()
list_plot_year = []
list_plot_times = []
list_time.sort(key=lambda x:int(x[0]))
for t in list_time:
list_plot_year.append(t[0])
list_plot_times.append(t[1])
# make_Plot(list_plot_year,list_plot_times)
mv_type = data_mv['电影类型']
dict_type = {}
for type in mv_type:
line = type.split('/')
for t in line:
dict_type[t] = dict_type.get(t,0) + 1
list_type = list(dict_type.items())
list_type.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True)
# 绘制词云图
def c_wordcloud(ls):
# string1 = ' '.join(ls)
gpc=[]
for i in ls:
gpc.append(i[0])
string1=" ".join('%s' % i for i in gpc)
color_mask=imageio.imread(r"logo.jpg")
wc = wordcloud.WordCloud(random_state=30,
width=600,
height=600,
max_words=30,
background_color='white',
font_path=r'msyh.ttc',
mask=color_mask
)
wc.generate(string1)
plt.imshow(wc)
plt.show()
# wc.to_file(path)
# c_wordcloud(list_type)
# [年份，电影类型]
list_time_type = []
for i in range(250):
line = data_mv['电影类型'][i].split('/')
for j in line:
time_type = []
time_type.append(data_mv['上映时间'][i])
time_type.append(j)
list_time_type.append(time_type)
dict_time_type = {}
for i in list_time_type:
dict_time_type[tuple(i)] = dict_time_type.get(tuple(i),0) + 1
list_num_time_type = list(dict_time_type.items())
list_num_time_type.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True)
# 制作一种电影类型的发展史（以电影类型为单位）
def mv_time_type(type_name):
list_mv_type = []
for num in list_num_time_type:
if num[0][1] == type_name:
list_mv_type.append(num)
list_mv_type.sort(key=lambda x:x[0][0],reverse=False)
list_year = []
list_times = []
for t in list_mv_type:
list_year.append(t[0][0])
list_times.append(t[1])
# 解决中文显示问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.title('电影类型"{}"的发展史'.format(type_name))
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('每年出现的次数')
plt.plot(list_year,list_times)
plt.show()
# mv_time_type('剧情')
# mv_time_type('科幻') # 主要集中在2000以后
# 计算导演和主演的每部作品的得分和总得分
def people_score(peo_dir_star):
list = []
for num in range(250):
if data_mv[peo_dir_star][num] == '':
continue
else:
peoples = data_mv[peo_dir_star][num].split('/')
for people in peoples:
list_p_s = []
list_p_s.append(people)
list_p_s.append(data_mv['电影评分'][num])
list_p_s.append(data_mv['电影排名'][num])
list_p_s.append(data_mv['电影名'][num])
list.append(list_p_s)
return list
list_director = people_score('导演')
list_star = people_score('主演')
# 最佳导演或者演员----根据总分求得
def best_people(list_people):
dict_people = {}
for i in list_people:
dict_people[i[0]] = dict_people.get(i[0],[]) + [(i[1],i[2],i[3])]
for i in dict_people.items():
i[1].append(float('{:.2f}'.format(sum([j[0] for j in i[1]]))))
# ('巩俐', [(9.6, 2, '霸王别姬'), (9.3, 30, '活着'), (8.7, 109, '唐伯虎点秋香 唐伯虎點秋香'), '27.60'])
list_new_people = list(dict_people.items())
list_new_people.sort(key=lambda x:x[1][-1],reverse=True)
print('搜索结束，请开始您的操作（输入数字）!\n---输入1排名前十的主演---\n---输入2搜索演员的出演情况---\n---输入3输出所有演员---')
print('-----输入enter退出-----')
select_number = input('开始输入操作：')
while select_number != '':
if select_number == '1':
print('前十演员出演信息:')
list_all_score = [] # 总分
list_prople_name = []
for i in list_new_people[0:10]:
print(i)
list_prople_name.append(i[0])
list_all_score.append(i[1][-1])
# 解决中文显示问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# plt.figure(figsize=(10, 10), dpi=100) # 视图的大小
plt.title('前十演员总评分')
plt.xlabel('演员')
plt.ylabel('总评分')
plt.bar(list_prople_name,list_all_score,width=0.5)
plt.show()
elif select_number == '2':
# star_name = input('输入您想要知道的演员名：')
star_name = ' '
while star_name != '':
star_name = input('输入您想要知道的演员名：')
list_mv_name = [] # 电影名
list_mv_score = [] # 电影评分
for number,i in enumerate(list_new_people):
if star_name == i[0]:
all_score = i[1][-1] # 总分
del i[1][-1]
for j in i[1]:
list_mv_name.append(j[2])
list_mv_score.append(j[0])
print('{} 主演豆瓣电影Top250中排名{}的《{}》评分为 {}'.format(star_name,j[1],j[2],j[0]))
print("{}共主演了{}部电影，所有总分为{}，在所有演员中排名第{}".format(star_name,len(i[1]),all_score,number+1))
print('查询结束！')
# 计算饼图
def pie_mv_score():
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi', 'SimHei','FangSong'] # 汉字字体,优先使用楷体，如果找不到楷体，则使用黑体
mpl.rcParams['font.size'] = 12 # 字体大小
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 正常显示负号
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.pie(list_mv_score,
labels=list_mv_name,
autopct='%1.2f%%', # 计算百分比，设置及格式
textprops={'fontsize': 10})
plt.title('{}的主演电影总分比---总排名为{}'.format(star_name,number+1))
plt.show()
pie_mv_score()
break
else:
print('查无此人！')
break
elif select_number == '3':
for i in list_new_people:
print(i)
else :
print('无此项操作！')
select_number = input('查询结束，您还可以继续输入查询序号：')
print('-----查询结束-----')
best_people(list_star)