用Python采集了几千条相亲文案,终于发现了告别单身的秘密

前不久,小编刷到这样一条短视频,“1.7亿的90后仅有约1000万对结婚, 结婚率不到10%”,当然我们也无法查实当中数据的来源以及真实性,不过小编倒是总能听说身边的朋友在抱怨脱单难、找不到合适的对象。

今天小编通过Python写了一个简单的脚本在抓取公开的相亲文案,看看 在相亲的都是些什么样的人?他们的 择偶标准又是什么样子的?什么样子的人更加容易脱单?

代码的编写过程

我们引入需要用到的库,这里用到 Python 当中的 requests 库来发送和接受请求,通过正则表达式 re 这个库来解析数据

import requests

from tenacity import *

import re

import time

很多时候对遇到 请求超时的情况,因此当出现一次错的时候,我们会多尝试几次,因此这里使用 retry 装饰器来多次尝试

@retry(stop=stop_after_attempt(5))

def do_requests(url):

response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10)

returnresponse.text

我们抓取的数据包括 出生年份、身高/体重、学历、收入、职业、自我介绍、择偶标准、车房情况等等,都是通过正则表达式 re 库来实现的,

date_of_birth = re.compile( "<br/>①出生年月/星座(.*?)<br/>", re.M | re.S)

sex = re.compile( "<br/>【基本资料】(.*?)<br/>")

height = re.compile( "<br/>②身高/体重(.*?)<br/>")

education = re.compile( "<br/>⑤学历(.*?)<br/>")

jobs_1 = re.compile( "<br/>⑥职业(.*?)<br/>")

income = re.compile( "<br/>⑦月均收入(.*?)<br/>")

married = re.compile( "<br/>⑨有无婚史(.*?)<br/>")

house_cars = re.compile( "<br/>⑧车房情况(.*?)<br/>")

self_intro = re.compile( "<br/>⑪ 自我介绍(.*?)<br/>")

requirements = re.compile( "<br/>【择偶标准】<br/>(.*?)</a>")

family_member = re.compile( "<br/>⑩家庭成员(.*?)<br/>")

下面我们通过 pyecharts 库来绘制一下分析的结果,对了,要是读者朋友不知道怎么使用 pyecharts 这个库,可以阅读一下小编写的上几篇文章,都是非常干货的

  • 20个精美图表,教你玩转Pyecharts可视化

  • 干货分享 | 用Pyecharts制作炫酷的可视化大屏

  • 分享一个Pyecharts中非常重要的组件,可以大大提高绘制图表的效率

  • Pyecharts绘制22种超实用精美图表

我们先来看一下性别比例,从分布来看, 女生前来相亲的比例更高,主要也是因为数据源是来自北京、上海、杭州等 大城市的相亲介绍,大城市中似乎女生脱单更加困难一些,

我们再来看一下单身的女性的特征,首先她们的年龄主要集中在 94、93以及95年左右,正好都是处在适婚的年龄

而她们的学历, 本科占到了绝大多数,基本上都有本科的学历,而 大专的占比排在第二,硕士和博士处于少数

另外小编也对单身女性的星座做了一个统计,发现 处女座、天秤座以及 射手座、白羊座的女性 单身率略高一些

最后,我们来看一下她们的择偶标准吧,小编将她们的 择偶标准单独提取出来,然后绘制成了词云图

review_list =

reviews = get_cut_words( "".join(df_girls[ "requirements"].astype(str).tolist))

reviews_counter = Counter(reviews).most_common(200)

print(reviews_counter)

forreview inreviews_counter:

review_list.append(( " "+ review[0] + " ") * review[1])

stylecloud.gen_stylecloud(text= " ".join(review_list), max_words=500, collocations=False,

font_path= "KAITI.ttf", icon_name= "fab fa-apple", size=653,

output_name= "4.png")

最后呈现出来的样子如下图所示

  一次偶然的机会,受朋友的邀请听了一次哈佛博士Python课程演讲感觉真的受益匪,很多东西讲得特别的透彻明了。事后朋友将这位教授亲授的Python教程600集+学习路线+练手项目发给了我,我现将这份落灰的资料给大家拿出来希望对你们学习有所帮助!

正文:视频资料+学习路线+练手项目

视频资料

 学习路线

70个Python项目:

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