python生成可视化数据（matplotlib）进阶版

 上期我们讲到如何用matplotlib模块将表格里的数据转换成可视化的折线图，但是，这里会有一个问题，表格里的数据是死的，是我随手创建的。在这一期，我将讲解如何通过requests+matplotlib等编写一个真实数据的可视化内容。

今天就来统计一下某网站上作者总榜前20名作者的粉丝数吧

首先，第一步，通过requests模块获取相应的数据

我们先确定我们需要什么数据 1.作者名称   2，作者粉丝数

一，通过fiddler抓包，找到哪个接口有我们想要的数据

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二，将抓取到的接口通过python进行请求

这一步我们将抓取到的内容通过requets模块请求出来 然后获取数据，我将作者名称作为折线图的x轴，将粉丝数作为y轴。

三，将抓取到的数据通过matplotlib模块转换为折线图

我们这里直接将我们获取到的内容传递给我们的matplotlib即可，看下实现代码吧

importrequestsimportmatplotlib.pyplotaspltheaders={
"accept": "application/json, text/plain, */*",
"accept-encoding": "gzip, deflate, br",
"referer": "https://blog.csdn.net/rank/list/total?spm=1001.2014.3001.5476",
"sec-ch-ua": '"Chromium";v="94", "Google Chrome";v="94", ";Not A Brand";v="99"',
"sec-ch-ua-mobile": "?0",
"sec-ch-ua-platform": '"Windows"',
"sec-fetch-dest": "empty",
"sec-fetch-mode": "cors",
"sec-fetch-site": "same-origin",
"user-agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.81 Safari/537.36"}
a=requests.get(url="https://blog.csdn.net/phoenix/web/blog/all-rank?page=0&pageSize=20",headers=headers)
a.content.decode("utf-8")
x=[]
y=[]
print(a.json())
print(a.json()["data"]["allRankListItem"])
fornina.json()["data"]["allRankListItem"]:  #获取作者名称x.append(n["nickName"])
foriina.json()["data"]["allRankListItem"]:  #获取作者粉丝数y.append(i["fansCount"])
print(x)
print(y)
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False#解决因为中文导致乱码现象fig=plt.figure(figsize=(30,8))  #由于内容太多 我们把画布放大，这样就不好导致内容太多出现重叠的问题plt.plot(x,y)##将我们解析到的x轴和y轴的内容放在这里，作为参数传递进去就ok啦plt.show()

看下实现效果吧

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可以支持内容放大的

ctrl+鼠标滑轮可以将图放大

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这里我们可以看到粉丝数最多的是”一个处女座的程序猿“的粉丝数是最多的哦

同时，也可以用柱状图的内容显示，只要更改一个函数内容就行

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看下柱状图效果吧

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今天的分享就在这里，我们下次在进行内容进阶吧，欢迎关注哦 我们一起成长学习 拜拜。