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程序設計報告

1.爬取數(shù)據(jù)的意義
富豪榜的出現(xiàn)，體現(xiàn)了人們思想的變化:由保守藏富向正向面對財富的轉變;由保守向文明開放(–說明了大眾媒體的進步與教育的普及等思想工具的極大地提高);標志著人們對財富對經(jīng)濟正在走向新紀元。
2.程序詳細設計
(1)設計思路流程圖：

(2)設計代碼實現(xiàn)：
①導入相關數(shù)據(jù)庫

②獲取網(wǎng)頁的url，并模擬向網(wǎng)頁放出請求，并獲取響應。按f12進入控制臺獲取頁面的代碼，使用正則提取進行具體代碼塊的尋找，并把對應的代碼放入到集合中，方便下面存儲時候使用數(shù)據(jù)。

③創(chuàng)建一個新的工作表，命名相關的屬性，并將上述集合中的數(shù)據(jù)導入其中

④運行檢驗已經(jīng)可以生成盛放信息的excel表格，下一步實現(xiàn)數(shù)據(jù)篩選和可視化處理

⑤創(chuàng)建函數(shù)，對富豪前十名和富豪所在國家進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計，然后分別畫出餅狀圖和條形圖

⑥通過條形圖和餅狀圖實現(xiàn)數(shù)據(jù)的客觀的可視化

表 1餅狀圖

表 2 條形圖

3.報告總結
企業(yè)財富的增長，源于國家經(jīng)濟的發(fā)展。可以相信，中國福布斯上榜人數(shù)很快就會超過美國，隨著中美兩國經(jīng)濟規(guī)模差距縮小，中美富豪榜財富總額差距也會逐步縮小，直至逆轉.中美之間的博弈將會長期存在，但中國超越美國成為世界第一大經(jīng)濟體的趨勢不可阻擋，中國只不過是時隔100多年重新回到她原來的位置；我們個人的財富命運與國運（國家發(fā)展）是息息相關的，沒有一個人能夠超脫于國家大的發(fā)展背景而能超然存在。未來十年中國財富增長的方式主要通過資本市場體現(xiàn)，投資中國會成為主旋律，期待“富豪為廣大的股民打工”早日到來。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-504414.html

代碼

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import xlwt
import xlrd
import pandas as ps
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt

## 讀取所有福布斯排行榜數(shù)據(jù)
def loadalldata():
   alldata = []
   for i in range(1,16,1):
      url = "https://www.phb123.com/renwu/fuhao/shishi_"+str(i)+".html"
      data = loaddata(url)
      alldata = alldata + data
   return alldata
## 將爬取的數(shù)據(jù)保存到文件
def savedata(path,persionlist):
   workbook = xlwt.Workbook()
   worksheet = workbook.add_sheet('test')
   worksheet.write(0, 0, '排名')
   worksheet.write(0, 1, '姓名')
   worksheet.write(0, 2, '財富')
   worksheet.write(0, 3, '企業(yè)')
   worksheet.write(0, 4, '國家')
   for i in range(1,len(persionlist)+1,1):
      worksheet.write(i, 0, persionlist[i-1]['num'])
      worksheet.write(i, 1, persionlist[i-1]['name'])
      worksheet.write(i, 2, persionlist[i-1]['money'])
      worksheet.write(i, 3, persionlist[i-1]['company'])
      worksheet.write(i, 4, persionlist[i-1]['country'])
   workbook.save(path)
   print("數(shù)據(jù)保存成功："+path)

## 讀取網(wǎng)站數(shù)據(jù)
def loaddata(url):
   headers = {
       'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
                    'Chrome/72.0.3626.121 Safari/537.36'
   }
   f = requests.get(url,headers=headers)   #Get該網(wǎng)頁從而獲取該html內(nèi)容
   soup = BeautifulSoup(f.content, "lxml")  #用lxml解析器解析該網(wǎng)頁的內(nèi)容, 好像f.text也是返回的html
   # print(f.content.decode())        #嘗試打印出網(wǎng)頁內(nèi)容,看是否獲取成功
   ranktable = soup.find_all('table',class_="rank-table" )[0]   #獲取排行榜表格
   trlist = ranktable.find_all('tr') #獲取表格中所有tr標簽
   trlist.pop(0) #去掉第一個元素
   persionlist = []
   for tr in trlist:
      persion = {}
      persion['num'] = tr.find_all('td')[0].string  #編號
      persion['name'] = tr.find_all('td')[1].p.string #名稱
      persion['money'] = tr.find_all('td')[2].string #財產(chǎn)
      persion['company'] = tr.find_all('td')[3].string #企業(yè)
      persion['country'] = tr.find_all('td')[4].a.string #國家
      persionlist.append(persion)
   print("頁面"+url+"爬取成功")
   return persionlist


## 取出排行榜前十的姓名和財富數(shù)據(jù) 以兩個list返回
def loadtop10(path):
    book = xlrd.open_workbook(path)
    sheet1 = book.sheets()[0]
    namelist = sheet1.col_values(1)
    moneylist = sheet1.col_values(2)
    namelist = namelist[1:11]
    moneylist = moneylist[1:11]

    moneylist2 = []
    for a in moneylist:
        a = int(a[0:-3])
        moneylist2.append(a)
    print("取出排行榜前十的姓名和財富數(shù)據(jù)")
    print(namelist)
    print(moneylist2)
    return namelist,moneylist2

## 統(tǒng)計排行榜中每個國家的上榜人數(shù) 以字典list返回
def countcountrynum(path):
   book = xlrd.open_workbook(path)
   sheet1 = book.sheets()[0]
   countrylist = sheet1.col_values(4)[1:-1]
   print(countrylist)
   countryset = list(set(countrylist))
   dictlist = []
   for country in countryset:
      obj = {"name":country,"count":0}
      dictlist.append(obj)
   ## 統(tǒng)計出每個國家對應的數(shù)量
   for obj in dictlist:
      for a in countrylist:
         if obj['name'] == a:
            obj['count'] = obj['count'] + 1
   print(dictlist)
   ## 將dictlist排序 數(shù)量多的放前面 8 5 6 9 3 2 4
   for i in range(0,len(dictlist),1):
      for j in range(0,len(dictlist)-i-1,1):
          if dictlist[j]['count'] < dictlist[j+1]['count']:
             temp = dictlist[j]
             dictlist[j] = dictlist[j+1]
             dictlist[j+1] = temp
   dictlist2 = dictlist[0:5]
   set2 = []
   for a in dictlist2:
      set2.append(a['name'])
   othercount = 0;
   for a in dictlist:
      if a['name'] not in set2:
         othercount = othercount + 1
   dictlist2.append({"name":"其他","count":othercount})
   print('獲取排行榜中每個國家的上榜人數(shù)')
   print(dictlist2)
   return dictlist2

## 繪制條形圖和餅狀圖
def drow():
   plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 設置中文字體
   plt.figure('福布斯前十榜',figsize=(15,5))

   ## 讀取福布斯排行榜前十的數(shù)據(jù)
   listx,listy = loadtop10('rank.xls')
   plt.title('福布斯前十榜', fontsize=16)
   plt.xlabel('人物', fontsize=14)
   plt.ylabel('金額/億美元', fontsize=14)
   plt.tick_params(labelsize=10)
   plt.grid(linestyle=':', axis='y')
   a = plt.bar(listx, listy, color='dodgerblue', label='Apple', align='center')
   # 設置標簽
   for i in a:
      h = i.get_height()
      plt.text(i.get_x() + i.get_width() / 2, h, '%d' % int(h), ha='center', va='bottom')
   ## -------------------------------------------------------------------------
   dictlist = countcountrynum("fuhao.xls")
   plt.figure('各國家上榜人數(shù)所占比例')
   labels = []
   sizes = []
   for a in dictlist:
      labels.append(a['name'])
      sizes.append(a['count'])
   explode = (0.1, 0, 0, 0, 0, 0)
   plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=False, startangle=150)
   plt.title("各國家上榜人數(shù)所占比例", fontsize=16)
   plt.axis('equal')  # 該行代碼使餅圖長寬相等

   plt.show()

if __name__ == '__main__':

   ## 爬取數(shù)據(jù)
   data = loadalldata()
   ## 保存數(shù)據(jù)
   savedata("fuhao.xls",data)    # py文件同級目錄創(chuàng)建rank.xls文件
   ## 展示數(shù)據(jù)
   drow()

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