python爬虫登录动态网址，python，堆积图代码

Python爬虫登录动态网站与Python堆积图的绘制，都是Python爬虫和可视化技术中的重要内容。下面将从以下三个方面进行深入讲解：

1. 爬虫登录动态网站的原理与实现

2. Python堆积图基础知识与绘制实现

3. 实例演示

一、爬虫登录动态网站的原理与实现

爬虫登录动态网站的原理是通过模拟用户在网页上的操作，来实现登录网站并获取数据。其实现过程可以分为以下几个步骤：

1. 获取登录页面：使用Python的requests库向目标网站发送HTTP请求，获取登录页面的HTML源代码；

2. 解析HTML源代码：使用BeautifulSoup库解析HTML源代码，找到表单元素，获取登录需要的相关参数；

3. 模拟登录：使用requests库以POST方式向目标网站提交登录请求，提交用户名、密码和其他必要参数；

4. 获取信息：登录成功后，使用requests库向目标网站发送请求，获取需要的信息。

需要注意的是，某些动态网站可能使用了复杂的登录方式，如JS加密等，此时需要使用Selenium等工具模拟用户登录操作。

二、Python堆积图基础知识与绘制实现

Python堆积图是一种可视化方式，可以将数据按照不同的层次分组展示和比较。它的绘制过程可以利用Matplotlib库进行实现。下面介绍几种绘制堆积图的基本方法：

1. 使用折线图绘制堆积图：将堆积图中的每一层的数据按照X轴的顺序排列,然后采用不同颜色的线条依次绘制各层数据；

2. 使用面积图绘制堆积图：将每一层的数据在Y轴上累计，绘制出多个阶梯形面积，然后通过颜色区分各层数据；

3. 使用条形图绘制堆积图：与折线图类似，只是将统计数据的结果用条形图的形式展现，条形图的高度表示数值大小，条形图的宽度表示数据层次。

三、实例演示

下面以豆瓣网登录和Top250电影的评分分布堆积图为例进行Python爬虫登录和Python堆积图的实现。

1. 登录豆瓣网获取访问权限

使用requests库模拟登录，需要先登录获取Cookie和用户邮箱等信息，再使用获取到的Cookie和其他信息进一步访问相关网页，以实现爬虫登录动态网站目的。具体实现过程如下：

```python

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

LOGIN_URL = 'https://accounts.douban.com/login'

MY_URL = 'https://www.douban.com/people/xxx/'

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

login_data = {

'source': 'None',

'redir': 'https://www.douban.com',

'form_email': 'yourname@gmail.com',

'form_password': 'yourpassword',

}

session = requests.Session()

res = session.get(LOGIN_URL, headers=headers)

soup = BeautifulSoup(res.content, 'html.parser')

captcha_url = soup.find('img', {'id': 'captcha_image'}).get('src') # 需要输入验证码

# 其他未添加的验证码识别

print(captcha_url)

login_data['captcha-solution'] = input('Please input the solution of captcha-url [%s]:' % captcha_url)

login_data['captcha-id'] = captcha_url.split('?')[1].split('=')[1]

session.post(LOGIN_URL, data=login_data, headers=headers)

res = session.get(MY_URL, headers=headers)

print(res.url) # 输出结果：https://www.douban.com/

print(res.text) # 输出结果：...

```

2. 获取电影评分，并绘制堆积图

使用requests库获取Top250电影的评分，解析HTML代码，最后调用Matplotlib库绘制评分分布堆积图。具体实现过程如下：

```python

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import matplotlib.pyplot as plt

URL = 'https://movie.douban.com/top250'

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

movie_score = {

'9-10': 0,

'8-9': 0,

'7-8': 0,

'6-7': 0,

'below 6': 0

}

for i in range(10):

res = requests.get(URL + '?start=' + str(i*25), headers=headers)

soup = BeautifulSoup(res.content, 'html.parser')

movie_items = soup.find_all('div', {'class': 'info'})

for item in movie_items:

score = float(item.select('div > span.rating_num')[0].get_text())

if score >= 9:

movie_score['9-10'] += 1

elif score >= 8:

movie_score['8-9'] += 1

elif score >= 7:

movie_score['7-8'] += 1

elif score >= 6:

movie_score['6-7'] += 1

else:

movie_score['below 6'] += 1

fig = plt.figure(figsize=(7, 5))

ax = fig.add_subplot(111)

ax.bar(range(len(movie_score)), movie_score.values(), tick_label=movie_score.keys(), align="center", color="steelblue", alpha=0.8)

ax.set_ylabel("Number of Movies")

ax.set_title("Distribution of Movie Scores")

ax.set_ylim([0, 100])

plt.show()

```

以上就是Python爬虫登录动态网站和Python堆积图的基础知识和实现方法。无论是哪种技术，都需要掌握一定的编程技巧，并具备较好的数据处理和可视化能力。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.ynyuzhu.com/