作业一：编程设计电影海报的色彩

作业一：设计电影海报的色彩可视化作品。模仿课程PPT第四章第43页上的1914年以来电影海报的颜色做进行可视化的作品，设计实现中国从2008年到2018年这十年间的国产电影海报的颜色可视化作品。具体要求如下：

采用Python语言编写从互联网上去获取自2008年-2018年中国国产电影的宣传海报图片的爬虫程序，并按年度分类存储；

针对这些图片，获取每幅图片上的每个像素的色彩值；

统计每幅海报图片中出现的像素颜色值数据；

纵坐标方向自上往下表示从2008年到2018年，横坐标表示当年电影海报中所包含的色彩（简单地以7色光为统计单位）

按自左至右红橙黄绿青蓝紫的顺序

对该作品进行一下感知和认知层面上的分析和解读

按本章课程PPT第四页的一般性流程，描述作品完成的过程及撰写体会

一、使用Python爬取1905网站的数据

此代码使用了zhaoolee写的爬取豆瓣TOP250的代码《进击的虫师》爬取豆瓣电影海报(Top250)

我在此基础上做了一些修改来实现老师的需求

import os
import requests
from lxml import etree
import re # 负责下载电影海报
def download_img(title, img_addr, headers, time):# 如果不存在图片文件夹,则自动创建if os.path.exists("./Top250_movie_images/"):passelse:os.makedirs("./Top250_movie_images/")if os.path.exists("./Top250_movie_images/" + time + "/"):passelse:os.makedirs("./Top250_movie_images/" + time + "/")# 获取图片二进制数据image_data = requests.get(img_addr, headers=headers).content# 设置海报存存储的路径和名称image_path = "./Top250_movie_images/" + time + "/" + title[0] + '.jpg'# 存储海报图片with open(image_path, "wb+") as f:f.write(image_data)# 根据url获取数据,并打印到屏幕上,并保存为文件
def get_movies_data(url, headers):# 获取页面的响应内容db_response = requests.get(url, headers=headers)# 将获得的源码转换为etreedb_reponse_etree = etree.HTML(db_response.content)# 提取所有电影数据db_movie_items = db_reponse_etree.xpath('//*[@class="fl line"]/a')print(len(db_movie_items))# 遍历电影数据列表,for db_movie_item in db_movie_items:# 这里用到了xpath的知识db_title = db_movie_item.xpath('img/@alt')print(db_title)db_date = db_movie_item.xpath('img/@data-original')db_img_addr = db_movie_item.xpath('img/@src')word = 'uploadfile' index = [m.start() + 11 for m in re.finditer(word, str(db_date[0]))]print(index)db_movie_date = db_date[0][index[0]:index[0]+4]print("标题:", db_title[0]+" 时间:", db_movie_date + " URL:", db_date[0])# a表示追加模式, b表示以二进制方式写入, + 表示如果文件不存在则自动创建with open("./douban_movie_top250.txt", "ab+") as f:tmp_data = "标题:"+str(db_title)+ "-" + str(db_movie_date) + "\n"f.write(tmp_data.encode("utf-8"))db_img_addr = str(db_img_addr[0].replace("\'", ""))download_img(db_title, db_img_addr, headers, str(db_movie_date))def main():# 使用列表生成式,生成待爬取的页面url的列表urls = []for i in range(5, 107):urls.append("http://www.1905.com/mdb/film/list/country-China/o0d0p"+str(i)+".html")# urls = ["[图片]http://www.1905.com/mdb/film/list/country-China/o0d0p"+str(i*1) for i in range(5,108)+".html"]# 设置请求头headers = {# 设置用户代理头"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36",}# 为避免重复运行程序,造成内容重复,这里把上次的文件清除(可跳过)if os.path.isfile("./douban_movie_top250.txt"):os.remove("./douban_movie_top250.txt")# 从列表取出url进行爬取for url in urls:get_movies_data(url, headers)if __name__ == '__main__':main()

二、针对这些图片，获取每幅图片上的每个像素的色彩值

使用list_all_files(’./Top250_movie_images’)遍历生成的海报
导入from PIL import Image并使用toRGB(name)对于每一张海报都生成对应的色彩值
使用data_write_csv(file_name, datas)或text_save(filename, data)生成对应的文件

from PIL import Image
import numpy
import csv
import codecs
import os
import redef data_write_csv(file_name, datas):  # file_name为写入CSV文件的路径，datas为要写入数据列表file_csv = codecs.open(file_name, 'w+', 'utf-8')  # 追加writer = csv.writer(file_csv, delimiter=' ',quotechar=' ', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)for data in datas:writer.writerow(data)print("保存文件成功，处理结束")def text_save(filename, data):  # filename为写入CSV文件的路径，data为要写入数据列表.file = open(filename, 'a')for i in range(len(data)):s = str(data[i]).replace('[', '').replace(']', '')  # 去除[],这两行按数据不同，可以选择s = s.replace("'", '').replace(',', '') + '\n'  # 去除单引号，逗号，每行末尾追加换行符file.write(s)file.close()print("保存文件成功")def list_all_files(rootdir):import os_files = []list = os.listdir(rootdir)  # 列出文件夹下所有的目录与文件for i in range(0, len(list)):path = os.path.join(rootdir, list[i])if os.path.isdir(path):_files.extend(list_all_files(path))if os.path.isfile(path):_files.append(path)print(path)name = path[22:]toRGB(name)# print(name)return _filesdef toRGB(name):time = name[:4]title = name[5:-4]print(title + " " + time)img = Image.open("C:\\Users\\Ifand\\Top250_movie_images\\" + name)img_array = img.load()width, height = img.sizeall_pixels = []for x in range(width):for y in range(height):cpixel = img_array[x, y]all_pixels.append(cpixel)# print(img_array[6, 4])print(len(all_pixels))# 如果不存在文件夹,则自动创建if os.path.exists("./Top250_movie_images/RGBFiles"):passelse:os.makedirs("./Top250_movie_images/RGBFiles")if os.path.exists("./Top250_movie_images/RGBFiles/" + time + "/"):passelse:os.makedirs("./Top250_movie_images/RGBFiles/" + time + "/")# data_write_csv("./Top250_movie_images/RGBFiles/" + time + "/" + title + ".csv", all_pixels)text_save("./Top250_movie_images/RGBFiles/" + time + "/" + title + ".txt", all_pixels)def main():_fs = list_all_files('./Top250_movie_images')print(len(_fs))if __name__ == '__main__':main()

未完待续
作业地址(GitHub)

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