【玩转Python系列】【小白必看】使用Python爬取双色球历史数据并可视化分析-摩杜云开发者社区

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前言

本文介绍了如何使用Python编程语言获取双色球历史数据，并使用数据可视化工具Matplotlib绘制了红球数量的折线图。通过对双色球历史数据的分析，我们可以更好地了解双色球的开奖规律和趋势。

导入库

import requests
from lxml import etree
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties

这部分代码导入了需要使用的库。requests库用于发送网络请求，lxml库用于解析HTML，csv库用于处理CSV文件，matplotlib.pyplot库用于绘制图表，matplotlib.font_manager.FontProperties库用于加载自定义字体。

发送请求给指定网址

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url = 'https://datachart.500.com/ssq/'

在这段代码中，将指定的网址赋值给变量url，该网址是获取双色球历史数据的网站。

伪装自己

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headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.70 Safari/537.36'}

这里通过设置headers字典来模拟浏览器的请求头，其中User-Agent字段指定了伪装的浏览器信息。

发送请求并获取响应

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resp = requests.get(url, headers=headers)

使用requests.get()方法发送GET请求，并将响应结果赋值给变量resp。

设置编码

resp.encoding = 'gbk'

这里将响应的编码方式设为gbk，以确保正确解析网页内容。

解析HTML并获取结果

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e = etree.HTML(resp.text)
reds = [tr.xpath('./td[contains(@class,"chartBall01")]/text()') for tr in e.xpath('//tbody[@id="tdata"]/tr[not(contains(@class,"tdbck"))]')]
blues = e.xpath('//tbody[@id="tdata"]/tr[not(contains(@class,"tdbck"))]/td[contains(@class,"chartBall02")]/text()')

使用etree.HTML()方法对响应的文本进行解析，并通过XPath表达式提取出红球和篮球的数据。

对于红球的提取，首先通过e.xpath('//tbody[@id="tdata"]/tr[not(contains(@class,"tdbck"))]')获取到所有包含红球号码的行元素；然后在每行元素基础上，使用tr.xpath('./td[contains(@class,"chartBall01")]/text()')提取红球的文本内容。最终将所有红球号码保存在reds列表中。
对于篮球的提取，通过e.xpath('//tbody[@id="tdata"]/tr[not(contains(@class,"tdbck"))]/td[contains(@class,"chartBall02")]/text()')直接提取所有篮球号码的文本内容，保存在blues列表中。

创建CSV文件并写入数据

with open('history.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerow(['红球', '篮球'])  # 写入表头
    for r, b in zip(reds, blues):
        writer.writerow([r, b])  # 写入数据

使用open()函数创建一个名为history.csv的CSV文件，并以写入的模式打开。然后使用csv.writer()创建一个writer对象，将红球和篮球的数据写入CSV文件。

with open('history.csv', 'w', newline='') as csvfile:：打开文件history.csv，使用'w'模式表示写入，newline=''表示写入的行与行之间没有额外的空行。
writer = csv.writer(csvfile)：创建一个writer对象，用于写入CSV文件。
writer.writerow(['红球', '篮球'])：写入表头，即CSV文件的第一行数据。
for r, b in zip(reds, blues):：使用zip()函数将红球和篮球的数据进行配对。
writer.writerow([r, b])：将每一期的红球和篮球号码写入CSV文件。

打印输出结果

print("数据保存成功！")

简单地打印出"数据保存成功！"的提示信息。

加载自定义字体

font_path = '../caisemenghuanjingyu.ttf'
custom_font = FontProperties(fname=font_path)

指定自定义字体文件的路径，并使用FontProperties()函数创建一个custom_font对象，以便在图表中使用自定义字体。

绘制折线图

red_counts = [len(r) for r in reds]
blue_counts = len(blues)

plt.plot(red_counts, color='red', label='红球'  )
plt.axhline(y=blue_counts, color='blue', linestyle='--', label='篮球' )

# 设置使用自定义字体
plt.xlabel('期数', fontproperties=custom_font)
plt.ylabel('数量', fontproperties=custom_font)
plt.title('双色球历史数据', fontproperties=custom_font)

plt.legend( )
plt.show()

使用plt.plot()方法绘制红球的折线图，将red_counts作为纵坐标的数据，设置线条颜色为红色，并指定标签为"红球"。

使用plt.axhline()方法绘制一条水平虚线，表示篮球的数量，将blue_counts作为水平线的位置，设置线条颜色为蓝色，并指定标签为"篮球"。

然后，通过plt.xlabel()和plt.ylabel()方法设定横纵坐标的标签文本，并通过plt.title()方法设定图表的标题。

最后，使用plt.legend()方法显示图例，以及plt.show()方法展示绘制的图表。

完整代码

import requests  # 导入requests库，用于发送HTTP请求
from lxml import etree  # 导入lxml库，用于解析HTML
import csv  # 导入csv库，用于操作CSV文件
import matplotlib.pyplot as plt  # 导入matplotlib库，用于绘图
from matplotlib.font_manager import FontProperties  # 导入FontProperties类，用于设置字体

url = 'https://datachart.500.com/ssq/'  # 设置目标网址

headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.70 Safari/537.36'}
# 设置请求头信息，伪装成浏览器发送请求

resp = requests.get(url, headers=headers)  # 发送HTTP GET请求，获取响应

resp.encoding ='gbk'  # 设置响应的编码格式为gbk

e = etree.HTML(resp.text)  # 将响应的内容解析为HTML对象

reds = [tr.xpath('./td[contains(@class,"chartBall01")]/text()') for tr in e.xpath('//tbody[@id="tdata"]/tr[not(contains(@class,"tdbck"))]')]
# 从HTML对象中提取红球数据，使用XPath路径进行定位并提取文本内容，并将结果保存到reds列表中

blues = e.xpath('//tbody[@id="tdata"]/tr[not(contains(@class,"tdbck"))]/td[contains(@class,"chartBall02")]/text()')
# 从HTML对象中提取蓝球数据，使用XPath路径进行定位并提取文本内容，并将结果保存到blues列表中

with open('history.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    # 打开名为history.csv的文件，如果文件不存在，则新建一个
    writer = csv.writer(csvfile)
    # 创建一个csv写入对象
    writer.writerow(['红球', '篮球'])
    # 写入表头 ['红球', '篮球']
    for r, b in zip(reds, blues):
        # 使用zip函数同时遍历reds和blues两个列表
        # 将红球和蓝球配对，并按行写入CSV文件中
        writer.writerow([r, b])

print("数据保存成功！")  # 输出保存成功的提示信息

font_path = '../caisemenghuanjingyu.ttf'  # 设置自定义字体文件的路径
custom_font = FontProperties(fname=font_path)  # 创建自定义字体对象

red_counts = [len(r) for r in reds]  # 计算每期红球数量，并保存到red_counts列表中
blue_counts = len(blues)  # 计算篮球数量

plt.plot(red_counts, color='red', label='红球')  # 绘制红球数量折线图，设置线条颜色为红色，添加标签"红球"
plt.axhline(y=blue_counts, color='blue', linestyle='--', label='篮球')  # 绘制横线，表示篮球数量，设置线条颜色为蓝色，虚线样式，添加标签"篮球"

plt.xlabel('期数', fontproperties=custom_font)  # 设置横坐标标签为"期数"，使用自定义字体
plt.ylabel('数量', fontproperties=custom_font)  # 设置纵坐标标签为"数量"，使用自定义字体
plt.title('双色球历史数据', fontproperties=custom_font)  # 设置图表标题为"双色球历史数据"，使用自定义字体

plt.legend()  # 显示图例
plt.show()  # 显示图表

##运行效果截图

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结束语

通过本文的学习，我们了解到了如何利用Python编程语言来获取网页数据、解析HTML内容，并将数据存储到CSV文件中。同时，我们还学会了使用Matplotlib库进行数据可视化，通过绘制折线图来展示红球数量的变化趋势。