diff --git a/中国500强公司信息爬取.py b/中国500强公司信息爬取.py
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--- a/中国500强公司信息爬取.py
+++ b/中国500强公司信息爬取.py
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-import requests
-# 设置请求头信息
-headers = {
-    "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/101.0.4951.64 Safari/537.36 Edg/101.0.1210.47"
-}
-import re
-# 存储内容
-message = []
-# 总共16个页面的数据
-for page in range(16):
-    # 组装url # 请求的url
-    if page == 0:
-        # https://top.chinaz.com/gongsitop/index_500top.html
-        url = "https://top.chinaz.com/gongsitop/index_500top.html"
-    else:
-        # https://top.chinaz.com/gongsitop/index_500top_2.html
-        url = "https://top.chinaz.com/gongsitop/index_500top_{}.html".format(page + 1)
-    # 使用reqeusts模快发起 GET 请求
-    response = requests.get(url, headers=headers)
-    # 获取请求的返回结果
-    html = response.text
-    # 使用 findall 函数来获取数据
-    # 公司名
-    # <a href="/company/ZhongGuoShiYouHuaGongGuFen.html" target="_blank">中国石油化工股份有限公司</a></h3>
-    company = re.findall('<a.*?target="_blank">(.+?)</a></h3>', html)
-    # 注册资本
-    # 注册资本：</span>1210.71亿元</p>
-    money = re.findall('注册资本：</span>(.*?)</p>', html)
-    # 对应项目的信息进行打包
-    pageOne = list(zip(company, money))
-    # 合并列表
-    message.extend(pageOne)
-import csv
-with open("content01.csv", "w") as f:
-    w = csv.writer(f)
-    w.writerows(message)
-import pandas as pd
-# 读取数据
-df = pd.read_csv("content01.csv", names=["company", "money"], encoding='gbk')
-# 填充空元素
-df = df.fillna('0')
-# 注册资本单位转换
-company_all=list(df['company'])
-money_all=list(df['money'])
-money_all_number=[]
-for i in money_all:
-    p=''
-    for j in i:
-        if j in '0123456789.':
-            p=p+j
-    p=float(p)
-    if '万' in i:
-        p=int(p*10000+0.5)
-    if '亿' in i:
-        p=int(p*100000000+0.5)
-    # 汇率取自2022年5月26日
-    if '美元' in i:
-        p=int(p*6.7388+0.5)
-    if '港' in i:
-        p=int(p*0.8585+0.5)
-    money_all_number.append(p)
-data={'company':company_all,'money':money_all_number}
-df=pd.DataFrame(data)
-df=df.sort_values(by=['money'],ascending=False)
-# 取注册资本最多的前二十公司名称和注册资本
-company_top20=df.iloc[0:20,0]
-money_top20=df.iloc[0:20,1]
-
-#公司名称竖状表示
-company_top20_y=[]
-for i in company_top20:
-    s=''
-    for j in i:
-        p=j
-        if j=='（':
-            p='︵'
-        if j=='）':
-            p='︶'
-        s=s+p+'\n'
-    company_top20_y.append(s)
-
-# 在jupyter中直接展示图像
-import matplotlib.pyplot as plt
-# 步骤一（替换sans-serif字体）
-plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
-# 步骤二（解决坐标轴负数的负号显示问题）
-plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
-plt.bar(range(20),money_top20)
-plt.xticks(range(20),company_top20_y)
-plt.yticks([5e10,10e10,15e10,20e10,25e10,30e10,35e10],['5亿','10亿','15亿','20亿','25亿','30亿','35亿'])
-plt.ylabel('注册资金')
-plt.title('中国500强公司注册资金前二十的公司及注册资金示意图')
+import requests
+# 设置请求头信息
+headers = {
+    "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/101.0.4951.64 Safari/537.36 Edg/101.0.1210.47"
+}
+import re
+# 存储内容
+message = []
+# 总共16个页面的数据
+for page in range(16):
+    # 组装url # 请求的url
+    if page == 0:
+        # https://top.chinaz.com/gongsitop/index_500top.html
+        url = "https://top.chinaz.com/gongsitop/index_500top.html"
+    else:
+        # https://top.chinaz.com/gongsitop/index_500top_2.html
+        url = "https://top.chinaz.com/gongsitop/index_500top_{}.html".format(page + 1)
+    # 使用reqeusts模快发起 GET 请求
+    response = requests.get(url, headers=headers)
+    # 获取请求的返回结果
+    html = response.text
+    # 使用 findall 函数来获取数据
+    # 公司名
+    # <a href="/company/ZhongGuoShiYouHuaGongGuFen.html" target="_blank">中国石油化工股份有限公司</a></h3>
+    company = re.findall('<a.*?target="_blank">(.+?)</a></h3>', html)
+    # 注册资本
+    # 注册资本：</span>1210.71亿元</p>
+    money = re.findall('注册资本：</span>(.*?)</p>', html)
+    # 对应项目的信息进行打包
+    pageOne = list(zip(company, money))
+    # 合并列表
+    message.extend(pageOne)
+import csv
+with open("content01.csv", "w") as f:
+    w = csv.writer(f)
+    w.writerows(message)
+import pandas as pd
+# 读取数据
+df = pd.read_csv("content01.csv", names=["company", "money"], encoding='gbk')
+# 填充空元素
+df = df.fillna('0')
+# 注册资本单位转换
+company_all=list(df['company'])
+money_all=list(df['money'])
+money_all_number=[]
+for i in money_all:
+    p=''
+    for j in i:
+        if j in '0123456789.':
+            p=p+j
+    p=float(p)
+    if '万' in i:
+        p=int(p*10000+0.5)
+    if '亿' in i:
+        p=int(p*100000000+0.5)
+    # 汇率取自2022年5月26日
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+        p=int(p*0.8585+0.5)
+    money_all_number.append(p)
+data={'company':company_all,'money':money_all_number}
+df=pd.DataFrame(data)
+df=df.sort_values(by=['money'],ascending=False)
+# 取注册资本最多的前二十公司名称和注册资本
+company_top20=df.iloc[0:20,0]
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+
+#公司名称竖状表示
+company_top20_y=[]
+for i in company_top20:
+    s=''
+    for j in i:
+        p=j
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+            p='︵'
+        if j=='）':
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+        s=s+p+'\n'
+    company_top20_y.append(s)
+
+# 在jupyter中直接展示图像
+import matplotlib.pyplot as plt
+# 步骤一（替换sans-serif字体）
+plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
+# 步骤二（解决坐标轴负数的负号显示问题）
+plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
+plt.bar(range(20),money_top20)
+plt.xticks(range(20),company_top20_y)
+plt.yticks([5e10,10e10,15e10,20e10,25e10,30e10,35e10],['500亿','1000亿','1500亿','2000亿','2500亿','3000亿','3500亿'])
+plt.ylabel('注册资金')
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 plt.show()
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