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@ -0,0 +1,73 @@
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import requests as rq
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import matplotlib.pyplot as plt
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import re
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import pandas as pd
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#网址
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url='https://www.ip138.com/shoudu/'
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headers = {"user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36"}
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rp = rq.get(url,headers=headers)
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rp.encoding='utf-8' #设置编码为utf-8
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a=rp.text #转文本用正则表达式分析
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x=re.findall('<td>(.+?)</td>|<td class="sc">(.+?)</td>', a)
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#分列表以制作二维数据，分别为国家、面积、英文简称、首都
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country=[]
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square=[]
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english=[]
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capital=[]
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n=1
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for i in x: #遍历循环将个数据分离
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i=str(i)
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for j in ['(',')','\'','\"','约','\\xa0',',',' ','⑦']: #将字符串中多余字符删除
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i=i.replace(j,'')
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if n%4==1:
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country.append(i)
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n+=1
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elif n%4==2:
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i=eval(i)
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square.append(i)
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n+=1
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elif n%4==3:
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english.append(i)
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n+=1
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elif n%4==0:
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capital.append(i)
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if i=='开罗':
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country.append('大阿拉伯利比亚人民社会主义民众国') #此处处理一个正则表达式分析过程中的bug
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n+=1
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n+=1
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#建立二维数据
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df=pd.DataFrame(columns=['国家','面积','英文名称','首都'])
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#将信息填入dataframe数据中
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df.国家=country
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df['面积']=square
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df.英文名称=english
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df.首都=capital
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#将数据按照国家面积大小进行排序
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f=df.sort_values(by=['面积'],axis=0,ascending=[False])
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#绘制饼状图所用编号
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bh=['巨型国家','超大型国家','大型国家','中型国家','小型国家','超小型国家','微型国家']
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#巨型国家面积大于500万平方千米
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jx=f[f['面积']>5000000][['国家','面积']]
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#超大型国家的面积为100万～500万平方千米
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cd=f[f['面积']<5000000][['国家','面积']] ; cdx=cd[cd['面积']>1000000]
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#大型国家的面积为50～100万平方千米
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d=f[f['面积']<1000000][['国家','面积']] ; dx=d[d['面积']>500000]
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#中型国家的面积为10万～50万平方千米
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z=f[f['面积']<500000][['国家','面积']] ; zx=z[z['面积']>100000]
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#小型国家的面积为5万～10万平方千米
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x=f[f['面积']<100000][['国家','面积']] ; xx=x[x['面积']>50000]
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#超小型国家的面积为1万～5万平方千米
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cx=f[f['面积']<50000][['国家','面积']] ; cxx=cx[cx['面积']>10000]
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#微型国家的面积是1万平方千米以下
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wx=f[f['面积']<10000][['国家','面积']]
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#统计各个国家分类中国家数量
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m=[len(jx),len(cdx),len(dx),len(zx),len(xx),len(cxx),len(wx)]
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plt.pie(m, labels=bh,autopct='%.1f%%',explode=[0.4,0,0,0,0.3,0,0],shadow=True,colors=('r','g','b','c','m','y','w'))
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#将饼状图和原表格存储
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plt.savefig('国家比例.png')
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df.to_excel('世界各国.xls')
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start2021/12/14
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end2021/12/15
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auther王永麟 杨镇
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