实践应用|快来pick你喜欢的小姐姐吧，Python爬取青春有你2和创造营2020小姐姐数据

本文将对比《青春有你2》和《创造营2020》全体小姐姐，鉴于两个节目的数据采集和处理过程基本相似，在使用Python做数据爬虫采集的章节中将只以《创造营2020》为例做详细介绍。感兴趣的同学可以照猫画虎去实操一下《青春有你2》的数据爬虫采集，我会在章节中放上其数据源地址。

先看结果

①创造营2020撑腰榜前三甲

创造营2020撑腰榜前三名分别是 希林娜依·高、陈卓璇 、郑乃馨

>>>df1[df1['排名']<=3 ][['排名','姓名','身高','体重','生日','出生地']]
    排名      姓名     身高    体重           生日 出生地
0  1.0  希林娜依·高    NaN   NaN  1998年07月31日  新疆
1  2.0     陈卓璇  168.0  42.0  1997年08月13日  贵州
2  3.0     郑乃馨    NaN   NaN  1997年06月25日  泰国

②青春有你2当前官方榜前三甲

青春有你2官方榜(35进20)前三名分别是 刘雨昕、虞书欣、喻言

>>>df2[df2['排名']<=3 ][['排名','姓名','身高','体重','生日','出生地']]
      排名   姓名     身高    体重           生日 出生地
107  1.0  刘雨昕  168.0  48.0  1997年04月20日  贵阳
117  2.0  虞书欣  169.0  50.0  1995年12月18日  上海
118  3.0   喻言  172.0  50.0  1997年05月26日  北京

③Face++男女视角颜值最高

女性视角颜值第一名

得分95.23，来自《创造营2020》的黄若元（已经告别舞台）

>>>df.sort_values(by = 'face++女性眼中颜值',ascending = False).head(1)[['face++女性眼中颜值','姓名','来源','身高','体重','生日','出生地']]
    face++女性眼中颜值   姓名       来源  身高  体重         生日  出生地
95         95.23  黄若元  创造营2020 NaN NaN 1996-03-01  NaN

男性视角颜值第一名

得分93.773，来自《创造营2020》的孙珍妮（目前位列撑腰榜第19）

>>>df.sort_values(by = 'face++男性眼中颜值',ascending = False).head(1)[['face++男性眼中颜值','姓名','来源','身高','体重','生日','出生地']]
    face++男性眼中颜值   姓名       来源     身高  体重         生日 出生地
18        93.773  孙珍妮  创造营2020  165.0 NaN 2000-05-05  上海

④小姐姐们籍贯分布（pyecharts作图）

创造营小姐姐都来自哪里呀？

创造营2020的小姐姐有籍贯记录的41位中，来自四川的有7位，江西、浙江、湖南和湖北的各3位

青春有你小姐姐都来自哪里呀？

青春有你2小姐姐来自最多的省市分别是北京、台湾 各9名，重庆、成都各6名

0、再看下统计分析结果吧

以下是整体数据部分截图（Spyder变量查看器）

因为整合的信息较多，共17个字段，我们在做分 数据指标 统分的时候只需要用到部分即可。
在做统计分析时，这里核心就是一个 分组统计 （df.groupby()）。

>>>df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 210 entries, 0 to 209
Data columns (total 17 columns):
 #   Column        Non-Null Count  Dtype  
---  ------        --------------  -----  
 0   排名            136 non-null    float64
 1   编号            210 non-null    int64  
 2   姓名            210 non-null    object 
 3   照片            210 non-null    object 
 4   状态            210 non-null    object 
 5   粉丝数           101 non-null    object 
 6   星座            168 non-null    object 
 7   身高            137 non-null    float64
 8   体重            120 non-null    float64
 9   出生地           149 non-null    object 
 10  生日            160 non-null    object 
 11  AI预测年龄        210 non-null    int64  
 12  AI颜值评分        210 non-null    int64  
 13  face++AI预测年龄  210 non-null    int64  
 14  face++女性眼中颜值  210 non-null    float64
 15  face++男性眼中颜值  210 non-null    float64
 16  来源            210 non-null    object 
dtypes: float64(5), int64(4), object(8)
memory usage: 28.0+ KB

0.1小姐姐出生地分布

《创造营2020》小姐姐官方信息数据中，出生地只有41/101个，且多以省为标尺，我们统计结果如下：

>>>pro = df1.groupby('出生地')['编号'].count().to_frame('count').sort_values(by = 'count',ascending = False).reset_index()
>>>pro.head() 
   出生地  count
0   四川   7
1   江西   3
2   浙江   3
3   湖南   3
4   湖北   3

《青春有你2》小姐姐官方数据比较全，出生地有108/109，且多以市为标尺，我们统计结果如下：

>>>city = df2.groupby('出生地')['编号'].count().to_frame('count').sort_values(by = 'count',ascending = False).reset_index()
>>>city.head()
   出生地  count
0   北京   9
1   台湾   9
2   重庆   6
3   成都   6
4   上海   5

0.2小姐姐的出生年份分布

出生年份我们合并数据做统一处理吧，一共有160/210份数据，我们统计结果如下：

>>>year = df.groupby('year')['编号'].count().to_frame('count').sort_values(by = 'count',ascending = False).reset_index()
>>>year.head() 
     year  count
0  1997.0     27
1  1995.0     25
2  1996.0     24
3  1998.0     20
4  1999.0     19

0.3小姐姐星座分布

星座分布我们合并数据做统一处理吧，一共有168/210份数据，我们统计结果如下：

>>>conste = df.groupby('星座')['编号'].count().to_frame('count').sort_values(by = 'count',ascending = False).reset_index()
>>>conste
     星座  count
0   狮子座     23
1   天秤座     19
2   摩羯座     19
3   白羊座     16
4   双子座     14
5   射手座     13
6   金牛座     13
7   双鱼座     11
8   天蝎座     11
9   巨蟹座     11
10  水瓶座     10
11  处女座      8

0.4小姐姐身高分布

身高分布我们合并数据做统一处理吧，一共有137/210份数据，我们统计结果如下：

>>>height = df.groupby('身高')['编号'].count().to_frame('count').sort_values(by = 'count',ascending = False).reset_index()
>>>height
       身高  count
0   168.0     27
1   170.0     11
2   165.0     11
3   166.0     11
4   163.0     10
5   167.0      9

身高这种属性，咱们还可以做简单的描述统计分析如下：
(可以看到，最高175cm，最低158cm，平均167.12cm，中位数168cm)

>>>df['身高'].describe()
count    137.000000
mean     167.124088
std        4.080883
min      158.000000
25%      165.000000
50%      168.000000
75%      170.000000
max      175.000000
Name: 身高, dtype: float64

0.5小姐姐体重分布

体重分布我们合并数据做统一处理吧，一共有120/210份数据，我们统计结果如下：

>>>weight = df.groupby('体重')['编号'].count().to_frame('count').sort_values(by = 'count',ascending = False).reset_index()
>>>weight.head() 
     体重  count
0  48.0     20
1  46.0     15
2  50.0     13
3  47.0     13
4  49.0     12

身高这种属性，咱们还可以做简单的描述统计分析如下：
(可以看到，最高87kg???，最低40kg，平均48kg，中位数48kg)

>>>df['体重'].describe()
count    120.000000
mean      48.012500
std        5.081877
min       40.000000
25%       46.000000
50%       48.000000
75%       50.000000
max       87.000000
Name: 体重, dtype: float64

赶快查一下这个87KG的妹子是谁，看了下照片，感觉是官网数据填错了吧，应该47kg或者87斤？才对吧，算了不改了~

>>>df[df['体重']==87][['编号','姓名','来源']] 
            编号   姓名     来源
170  540476547  孙美楠  青春有你2

0.5小姐姐颜值分布

因为腾讯云ai评分，过百的就有40来个，咱们还是用Face++吧
颜值评分这个因为是精确到了小数点后3位，所以咱们在做统分的时候，更适合先进行分箱操作

0.5.1女性角度颜值评分

先看描述统计分析结果：
(可以看到，最高95.23，最低65.596，平均83.742，中位数84.837)

>>>df['face++女性眼中颜值'].describe() 
count    210.000000
mean      83.742038
std        5.340208
min       65.596000
25%       81.028000
50%       84.837500
75%       87.449750
max       95.230000
Name: face++女性眼中颜值, dtype: float64

颜值按照60-100每10分一个档位，我们统计结果如下：
90分以上颜值居然高达16位~

>>>beauty_bins = [60,70,80,90,100] 
>>>beauty_labels = ['60-70', '70-80', '80-90', '90-100']
>>>df['face++女-颜值区间'] = pd.cut(df['face++女性眼中颜值'], bins=beauty_bins, labels=beauty_labels)
>>>df['face++女-颜值区间'].value_counts() 
80-90     155
70-80      34
90-100     16
60-70       5
Name: face++女-颜值区间, dtype: int64

0.5.2女性角度颜值评分

先看描述统计分析结果：
(可以看到，最高93.77，最低66.404，平均82.606，中位数83.482)

>>>df['face++男性眼中颜值'].describe() 
count    210.000000
mean      82.605929
std        5.055116
min       66.404000
25%       79.699250
50%       83.482500
75%       86.409000
max       93.773000
Name: face++男性眼中颜值, dtype: float64

颜值按照60-100每10分一个档位，我们统计结果如下：
90分以上颜值居然只有6位~【难道男性对颜值的要求更高？？？】

>>>df['face++男-颜值区间'].value_counts() 
80-90     147
70-80      52
90-100      6
60-70       5
Name: face++男-颜值区间, dtype: int64

1、载入需要的库

import requests
from fake_useragent import UserAgent
import pandas as pd
import json
from lxml import etree

2、使用requests+json获取小姐姐列表

《创造营2020》撑腰榜地址：
https://m.v.qq.com/activity/h5/303_index/index.html?ovscroll=0&autoplay=1&actityId=107015

通过F12在开发者界面Network—>XHR中我们可以发现真实数据请求地址（见Headers里的General），以及请求响应的数据格式 是 json。

真实数据请求地址：

https://zbaccess.video.qq.com/fcgi/getVoteActityRankList?（你应该点不开，因为请求的时候需要附带一些参数）

参数可以在Headers里的Query String Parameters 里找到
于是我们可以编写以下代码进行数据爬取

def get_Girllist():    
    url = 'https://zbaccess.video.qq.com/fcgi/getVoteActityRankList?'    
    headers = {"User-Agent": UserAgent(verify_ssl=False).random}    
    params = {'raw': 1,
               'vappid': 51902973,
               'vsecret': '14816bd3d3bb7c03d6fd123b47541a77d0c7ff859fb85f21',
               'actityId': 107015,
               'pageSize': 101,
               'vplatform': 3,
               'listFlag': 0,
               'pageContext':'' ,
               'ver': 1,
               #以下两个时间戳参数可以省略
               '_t': 1590324974706,
               '_': 1590324974708
        }
    #请求数据
    re = requests.get(url,headers = headers,params = params) 
    #用json解析json数据成字典   
    data = json.loads(re.text)
    
    Li_list = data['data']['itemList']
    
    rank = 0
    data_list = []
    
    #获取每个选手的基础信息
    for li in Li_list:
        rank += 1
        item = {}
        #获取基础信息
        item['当前排名'] = rank
        item['选手编号'] = li['itemInfo']['id']
        item['选手姓名'] = li['itemInfo']['name']
        item['选手照片'] = li['itemInfo']['mapData']['poster_pic']
        item['选手状态'] = li['statusInfo']['voteBtnTxt']
        
        #获取选手doki页，需要传递选手编号id信息用于循环请求
        #根据选手编号id到选手doki页面获取粉丝数、星座、身高、生日等基础个人信息
        #简单的静态页面，这里用到xpath做解析
        id_ = item['选手编号']
        #调用获取选手doki页数据的函数，具体见get_Girlinfo函数
        html = get_Girlinfo(id_)
        item['粉丝数'] = html.xpath('.//div[@class="followers_count"]/text()')[0]
        info = html.xpath('.//div[@class="wiki_info_1"]//span[@class="content"]/text()')
        item['星座'] = info[-5]
        item['身高'] = info[-3]
        item['体重'] = info[-2]
        item['出生地'] = info[-1]
        info2 = html.xpath('.//div[@class="wiki_info_2"]//span[@class="content"]/text()')
        item['生日'] = info2[0]

        url_ai = item['选手照片']
        #获取腾讯云AI颜值评分
        age,beauty = txfaceScore(url_ai) 
        item['AI预测年龄'] = age
        item['AI颜值评分'] = beauty
        #获取face++颜值评分
        faceage,beauty_w,beauty_m  = ksfaceScore(url_ai) 
        item['face++AI预测年龄'] = faceage
        item['face++女性眼中颜值'] = beauty_w
        item['face++男性眼中颜值'] = beauty_m   
        data_list.append(item)
        
    return data_list

3、使用requests+xpath获取小姐姐基础信息

《创造营2020》选手详情页地址：
https://v.qq.com/x/star/8262415?tabid=2

以上这个地址是刘些宁同学的个人资料页百科info，我们可以看到这个网页动态变化的是8262415，这个数字是个啥？不难发现，这是选手编号id呀，我们在获取小姐姐列表的时候已经记录了。基于此，我们可以创建获取小姐姐百科info的函数如下：

def get_Girlinfo(id_):
    url_ = f'https://v.qq.com/x/star/{id_}?tabid=2'
    headers = {"User-Agent": UserAgent(verify_ssl=False).random} 
    re_ = requests.get(url_,headers = headers)
    #直接获取的数据中中文是乱码，我们转化一下编码格式即可
    re_.encoding='utf-8'
    #因本次爬虫我们解析网站源码用到的是xpath，所以需要处理一下
    html = etree.HTML(re_.text)
    #返回处理后的网站数据源码，在小姐姐列表中我们再行处理
    return html

4、使用requests调用api接口获取小姐姐颜值评分

一开始我用的是腾讯云的人脸识别，跑完数据发现101个创造营小姐姐里有21个颜值得了满分，而我喜欢的一个小姐姐朱主爱居然得分最低，那怎么行。所以，本次我们新增了旷视的FACE++人脸识别做颜值评分对比。

4.1腾讯云人脸识别

腾讯云人脸识别需要使用到第三方库tencentcloud-sdk-python

pip install tencentcloud-sdk-python

在进行调用的时候，需要先加载有关包

from tencentcloud.common import credential
from tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfile
from tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfile
from tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception import TencentCloudSDKException 
from tencentcloud.iai.v20180301 import iai_client, models 

#腾讯云人脸检测与分析
#检测给定图片中的人脸（Face）的位置、相应的面部属性和人脸质量信息
#位置包括 (x，y，w，h)
#面部属性包括性别（gender）、年龄（age）、表情（expression）、魅力（beauty）、眼镜（glass）、发型（hair）、口罩（mask）和姿态 (pitch，roll，yaw)
#人脸质量信息包括整体质量分（score）、模糊分（sharpness）、光照分（brightness）和五官遮挡分（completeness）

在第一次使用云 API 之前，用户首先需要在腾讯云控制台上申请安全凭证，安全凭证包括 SecretID 和 SecretKey, SecretID 是用于标识 API 调用者的身份，SecretKey 是用于加密签名字符串和服务器端验证签名字符串的密钥。SecretKey 必须严格保管，避免泄露。
由于我们只需要年龄和颜值评分，因此创建函数时只需要返回age和beauty两个字段即可。

def txfaceScore(url):
    try: 
    	# 实例化一个认证对象，入参需要传入腾讯云账户 secretId，secretKey
        cred = credential.Credential("secretId", "secretKey") 
        httpProfile = HttpProfile()
        httpProfile.endpoint = "iai.tencentcloudapi.com"
    
        clientProfile = ClientProfile()
        clientProfile.httpProfile = httpProfile
        client = iai_client.IaiClient(cred, "ap-beijing", clientProfile) 
    
        req = models.DetectFaceRequest()
        #url即我们需要做颜值评分的小姐姐照片所在网页地址url
        param = {"Url":url,"NeedFaceAttributes":1}
        params = json.dumps(param)
        req.from_json_string(params)
    
        resp = client.DetectFace(req) 
        respstr = resp.to_json_string().replace('false','0').replace('true','1')
        respdic = eval(respstr)
        #返回的数据格式是json，所以在转化为字典后很简单就能找到你需要的数据
        age = respdic['FaceInfos'][0]['FaceAttributesInfo']['Age']
        beauty = respdic['FaceInfos'][0]['FaceAttributesInfo']['Beauty']
        
    except TencentCloudSDKException as err: 
        print(err)
    
    return age,beauty

4.2Face++人脸识别

Face++人工智能开放平台文档中心Detect
API地址：https://console.faceplusplus.com.cn/documents/4888373

接口调用很简单，设置好你需要的请求参数（这里我们选择年龄和颜值：age,beauty），由于Face++颜值评分分为男女视角下的颜值分两种，所以我们需要返回三个值：年龄、男/女视角颜值分。
具体函数见下方：

def ksfaceScore(pic_url):
    url = 'https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/detect'
    
    APIKey = '你的key' 
    APISecret = '你的secret'
    
    data = {"api_key":APIKey,
            "api_secret":APISecret,
            "image_url":pic_url,
            "return_attributes":"age,beauty"
            }
    res = requests.post(url,data = data)
    dic_ = eval(res.text)
    #返回的数据格式是json，所以在转化为字典后很简单就能找到你需要的数据
    age = dic_['faces'][0]['attributes']['age']['value']
    beauty_w = dic_['faces'][0]['attributes']['beauty']['female_score']
    beauty_m = dic_['faces'][0]['attributes']['beauty']['male_score']
    
    return age,beauty_w,beauty_m