【技术文】创造101的小姐姐，了解一下？

分类栏目：用户体验 - 前端开发

版权信息：转载作品，来源于腾讯 Deep Ocean ，如需商业用途或转载请与原作者联系。

25351

若水发布于 2018-05-18 暂无评论

在女票的影响下开始看咱们厂自制的综艺节目《创造101》，被里面充满才华和颜值的小姐姐们所吸引。在大饱眼福的同时，不仅萌生了深入了解小姐姐的想法，通过爬虫和数据分析，为大家揭开更多小秘密。

技术栈：Python、MongoDB、PHP
可视化：Echarts

0x1 思路

简单来说，通过爬官方的选手榜得到了 101 位小姐姐们的基础数据，如名字、照片、排名：

1526621458_10_w2470_h1350

然后通过每个选手的详情页得到更详细的信息：星座、身高、体重、出生地、粉丝数等：

1526621510_73_w3078_h1520

使用 Python 爬取数据并做简单的清洗，得到了一份格式化的数据，最后保存在 MongoDB 中：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41

if __name__ == “__main__”:
content = dataRequest(“http://v.qq.com/biu/101_star_web”)
clist = content.select(‘.mod_pic_list .pic_list .list_item’)for item in clist:
dataitem = {}
dataitem[‘avatar’] = ‘http:’+item.select(‘.pic img’)[0][‘src’]
dataitem[‘link’] = ‘http:’+item.select(‘.tit’)[0].attrs[‘href’]
dataitem[‘rank’] = item.select(‘.rank_num .num’)[0].text
dataitem[‘name’] = item.select(‘.tit’)[0].text
print(dataitem[‘name’])detail = dataRequest(dataitem[‘link’]+‘&tabid=2’)
dataitem[‘follower’] = detail.select(‘.star_followers #_banner_fanscount’)[0].attrs[‘data-num’]
dataitem[‘pic’] = ‘http:’+detail.select(‘.star_pic img’)[0].attrs[‘src’]
wiki = detail.select(‘.mod_row_box #infoWrapper’)[0]
wikicnt = wiki.select(‘.wiki_content’)[0].text
wikilist = wiki.select(‘.wiki_info .wiki_info_1 .line, .wiki_info .wiki_info_2 .line’)wikiobj = WikiObj()for item in wikilist:
key = re.sub(‘\s‘, ”, item.select(‘.lable’)[0].text)
value = item.select(‘.content’)[0].text
setattr(wikiobj, key, value)dataitem[‘weight’] = wikiobj.体重
dataitem[‘birthplace’] = wikiobj.出生地
dataitem[‘birthdate’] = wikiobj.出生日期
dataitem[‘alias’] = wikiobj.别名
dataitem[‘location’] = wikiobj.地区
dataitem[‘constellation’] = wikiobj.星座
dataitem[‘nation’] = wikiobj.民族
dataitem[‘hobby’] = wikiobj.爱好
dataitem[‘occupation’] = wikiobj.职业
dataitem[‘blood’] = wikiobj.血型
dataitem[‘height’] = wikiobj.身高
dataitem[‘achievement’] = wikiobj.主要成就.strip()
dataitem[‘works’] = wikiobj.代表作品

collection.update_one({‘name’: dataitem[‘name’]}, {“$set”: dataitem}, True)

格式化后的数据是这样的：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22

{
“_id” : ObjectId(“5afcf8e4dcc481f9bc268ff4”),
“avatar” : “http://puui.qpic.cn/media_img/0/null1524465886/0”,
“link” : “http://v.qq.com/doki/star?id=1503935”,
“rank” : 1,
“name” : “吴宣仪”,
“follower” : “1238880”,
“weight” : “45kg”,
“birthplace” : “中国海南省”,
“birthdate” : “1995年01月26日”,
“alias” : “宣仪”,
“location” : “内地”,
“constellation” : “水瓶座”,
“nation” : “-“,
“hobby” : “-“,
“occupation” : “歌手”,
“blood” : “O型”,
“height” : 166,
“achievement” : “2016年2月25日，荣获”最具潜力组合奖“。”,
“works” : “创造101、闺蜜的完美旅行、创造101悠享版、101进阶练习室、101宿舍日记”,
“pic” : “http://puui.qpic.cn/media_img/0/null1524119204/0”
}

在前端通过 PHP API 接口读取数据后发现问题，出生日期数据并不是非常全：

咋办？在网上搜了一番，最终在百度百科里找到了一份包含了出生日期和经纪公司的表： WX20180518-133342@2x

话不多说，继续爬，将数据追加到数据库里：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17

# 百度百科
baidu = dataRequest(“https://baike.baidu.com/item/%E5%88%9B%E9%80%A0101/22435864”)
table = baidu.select(‘table’)[3].select(‘tr’)# …for td in table[1:]:
name = td.select(‘td:nth-of-type(1)’)[0].text
if name == dataitem[‘name’]:
dataitem[‘birthdate’] = dataitem[‘birthdate’] if dataitem[‘birthdate’] != ‘-‘ else td.select(‘td:nth-of-type(3)’)[0].text
dataitem[‘company’] = td.select(‘td:nth-of-type(4)’)[0].textif dataitem[‘birthdate’] == ‘-‘ or dataitem[‘birthdate’] == ‘—-‘:
dataitem[‘age’] = ‘-‘
else:
now = datetime.datetime.now()
dataitem[‘age’] = now.year – int(dataitem[‘birthdate’].split(‘年’)[0])

最终完整数据呈现是这样的（段奥娟的年龄这么神秘？）：

0x2 数据分析

有了这批原始数据后，就可以开始做一些数据筛分和分析了，选了几个纬度：年龄、星座、身高、经纪公司、颜值来进一步挖掘。

1. 年龄分布

听说这次的选手都很小，但有多小还真不知道，把年龄划分几个阶段：0~16、17~20、21~24、25~28、29~35，通过数据库条件筛选看看都是如何分布的：

可见 17~24 岁已经占了 78% 了，最小 16 岁（2002年出生，而且还有四位！），最大 28 岁。至于 29~35 岁，不好意思不存在的。当然仔细看看，排名靠前的都是岁数相对较大的 90 后，同为 90 后，这也算是作一点安慰吧？

2. 星座分布

有人说冬天出生的孩子比较聪明，这次晋级的小姐姐们能否体现这个规律？当然我知道这个比赛不是拼智商的。通过数据分析可以得出：选手们的星座分布得比较均匀，射手座最少天秤座最多，不懂星座只能解读到这里了。

对了，58 名晋级选手里也是天秤最多，射手全军覆没：

3. 身高分布

第三集的时候对李紫婷这组的《红色高跟鞋》印象很深刻，这个组里面个个都是人才，说话又好听，唱功还很好（吴印香我在中国好声音的时候已经关注了），而且都是大长腿。那这群小姐姐们平均都有多高？

maxresdefault

选定三个区间：150~160cm、160~170cm、170~180cm 进行统计：

女团似乎 160~170cm 会比较吃香（前五名齐刷刷出现在了一起），180cm 的热依娜跳起舞来可真不容易。数据也表明确实大部分选手身高都集中在 160~170cm 这个区间了：

4. 经济公司排名

像这种女团比赛，拼的也是背景。谁家的公司资源多，谁就可以发展得更好。先看看哪家经纪公司派出的选手最多：

乐华娱乐是韩庚、周笔畅、王嘉宁的经纪公司，而王思聪旗下的香蕉娱乐排在第五，旗下的强东玥还是很有实力的。

再看看晋级的选手里，哪家经济公司占比较大（吴宣仪、山支哥两位是我比较熟悉的，她们的排名也在前五，乐华娱乐能否笑到最后？）：

02424022AA2E129E79033F2F3F21AC3D

5. 男性女性的眼中，谁的颜值最高？

女团颜值也是一大吸引点，不过颜值本身就不好判断，既然人的评价太过主观，那就让机器来评价吧。这里我用的是 Face++ 的接口，这家公司为国内很多大公司的 App 提供了底层技术支持，其中有一个颜值检测的能力（说是代表了亚洲男性和女性对人脸评价的平均水平）：

调用的过程大致是这样的（注意不要请求太频繁，加一些延时）：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

let params = {
api_key: ‘xxx’,
api_secret: ‘xxx’,
image_url: avatar,
return_attributes: ‘beauty’
}
this.$http.post(“https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/detect”, qs.stringify(params))
.then((response) => {
let beauty = response.data.faces[0].attributes.beauty
this.newSisterList[index].beauty = beauty
})
.catch(function(error) {
console.log(error);
})

下面看看男性眼中颜值最高的小姐姐排名：