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  • Python爬取、分析全球最美Top100女神榜单的数据

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作者:菜鸟大叔

来源:程序员GitHub

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最近一段时间,国外媒体TOP BEAUTY WORLD选取了全球最帅男性和最美女性前100名,肖战成为了该排行榜历届以来首位登顶的亚洲人。这一消息立刻成为了流量的热点。

小编特地去查了一下,想看一下榜单中的最美小姐姐的信息。可是现在还没有最美小姐姐的文字榜单信息。但是小编却查到了2019年年底发布的上一届的全球最美女性前一百名的详细榜单,包含了姓名、国籍和职业等信息。

 

有这么详尽的榜单,我们怎么能不拿来好好的探究一波?小编马上爬取了数据,并进行了数据的可视化分析,一起来看看吧。

 

评价指标

对于排行榜的评比,不单单是对于美貌的评选。榜单是根据下面公式进行打分。

总分=0.3粉丝投票+0.5官方针对入围明星的五官比例给出的分数+0.2*(个性、身材、慈善工作等)

可以看到,打分成绩中,综合的考虑了许多方面的因素,能从选手的全方位进行综合的分析和打分评比。明白了打分的评价指标后,我们接下来就看一下如何获取该份榜单的数据吧。

 

女神数据获取

 

首先,我们要获取到想要的数据,包括小姐姐的照片,姓名以及国籍等信息。由于网页属于静态网页,因此可以直接分析网页源代码,获取到我们需要的数据即可。程序如下图所示:

 

上述的程序中,我们首先利用requests请求网页,然后利用BeautifulSoup解析网页。这里需要注意的是,不同的li标签的“id"是根据排名来进行变化的。

所以我们要通过循环来构建不同的id属性,以此来抓取对应的li标签,并提取姓名、国籍等信息。

利用self.downloadImg函数将图片下载到本地,将抓取到的姓名和国籍等信息保存到本地。抓取到的信息如下所示:

 

对顶级女神数据分析

获取到数据后,我们来对数据进行一下清晰,并看一下从数据中能获得什么信息。

1).大洲信息统计

 

可以看到,美女们来自全球各地,这里我们以国家为统计单位,统计各个大洲上国家出现的次数,注意,上面的”Filipina-American“,我们将其统计两次,即既是菲律宾人也是美国人。通过下面的程序,我们可以可视化的展示出不同大洲国家出现的次数。

 

可以看到,全球一百名美女来自了除南极洲之外的其他六个大洲,其中来自亚洲的国家是最多的,欧洲和北美洲紧随其后。

 

2).国籍信息统计

对于美女国籍的统计和可视化处理,是一件非常麻烦的事情,这里需要针对数据进行耐心的判断处理,虽然非常消耗时间,但是好在数量并不是很多,如下图所示:

 

我们针对于不同美女的不同国家信息,只需要进行循环判断,例如如果美女的国家是”Thai",我们就将其国家补充为“Thailand”。因为在后续利用pyecharts可视化过程中,我们需要利用pyecharts自带的标准国家名称来显示,否则的话就没有办法进行数字的显示。经过判断统计后,其可视化结果如下。

 

可以看到,这一百名美女中,来自美国的是最多的,当然,不可否认的是很多都是持有美国和其他国家的双重国籍身份的。来自英国的是13名美女,当然也是有许多是持有双重国籍的身份。

而第三名的中国和韩国则是完全不存在双重国籍的问题。从全球的分布范围来看,非洲和欧洲的人数直观看上去非常的少,尤其是意大利、法国等一些欧洲国家,都没有如选前100名的美女出现。

 

3).职业分析

对于榜单中美女们的职业,这里也是非常的集中,只有三种职业:模特、演员、歌手。毫无疑问,每一个职业都是需要自身的条件非常的完美。

 

而在职业的占比中,可以看到演员的占比是最高的,因为颜值是一个演员的名片,也是打分成绩中占比最高的一项,因此在前100名中,演员占比最高也就不足为奇了。

4).颜值打分

既然这个榜单是关于全球最美的100名女性,那颜值自然是逃不开的话题,最后,我们来利用百度的人脸识别来为100名美女的颜值做一个打分,来看一下究竟在AI的眼中,谁是最美的女明星。

 

上述程序中,通过向FaceScore函数传递图片的路径,在FaceScore函数中,通过get_file_content函数将图片以二进制形式读取;

并通过base64库进行编码后,作为params参数post给请求url链接。并解析url链接返回的信息,提取返回信息中的颜值打分数据;

运行上述的程序后,我们就会得到关于100名美女的AI颜值打分。这里 我们为大家展示一下,颜值打分前五名都有哪些明星。

 

以上就是小编今天为大家带来的关于全球最美100名女性的分享,欢迎大家在留言区吱一声,说说你最喜欢哪一位女神哦!


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