宅男必看！av女星排行前十名都有哪些？

今天跟大家聊聊我搞的那个“av女星排行”的小项目，别想歪了，不是真的搞那种排行，是技术上的探索！

我就是好奇，想看看能不能用爬虫抓点公开信息，然后自己做个简单的排序。

得选目标网站。我随便找了几个看着还行的，就开始用Python的requests库去请求页面。结果，有的网站反爬做得厉害，直接给我403，有的，倒是能拿到HTML，但是乱七八糟的，根本没法看。

折腾了一下午，终于找到一个反爬不那么变态的网站。然后就开始分析它的HTML结构。用BeautifulSoup把页面解析成DOM树，然后就开始定位我需要的信息。

名字、图片、出道年份…… 这些信息散落在不同的标签里，得一个一个找，然后用CSS选择器或者XPath把它们提取出来。这步挺烦的，眼睛都看花了。

提取出来的数据，我先存到CSV文件里，方便查看和调试。然后，就开始考虑排序的问题。

排序的依据是什么？我一开始想用出道年份，但后来想想，这玩意儿没啥意义。然后我又想，要不搞个评分系统？但是评分的标准又不好定，总不能我自己 subjective 地去评？

我决定用“作品数量”来排序。这个数据相对客观，也容易获取。我又写了个爬虫，专门去统计每个女星的作品数量。

拿到作品数量后，我用Python的pandas库把数据读进来，然后用sort_values方法按照作品数量降序排列。

排好序的数据，我把它保存到一个新的CSV文件里。然后，我又用HTML和CSS写了个简单的页面，把排行结果展示出来。

页面很简单，就是一个表格，里面列出女星的名字、图片和作品数量。样式也很丑，就是随便搞搞。

整个过程，从爬虫到数据处理，再到页面展示，前前后后花了三天时间。虽然做出来的东西很简陋，但是也让我学到了不少东西。

爬虫方面： 了解了不同网站的反爬机制，学会了用不同的方法来应对。

数据处理方面： 熟悉了BeautifulSoup和pandas的使用，学会了数据清洗和排序。

前端方面： 稍微复习了一下HTML和CSS，虽然还是只会写一些简单的页面。

这回实践还是很有意义的。虽然做的东西见不了人，但是积累了一些经验，也让我对技术更有热情了。以后有机会，我还会尝试做一些更有意思的项目！

• 第一步：确定目标，找了个不太变态的网站。
• 第二步：用requests 爬取页面，然后用 BeautifulSoup 解析 HTML。
• 第三步：提取名字、图片、出道年份等信息，存到 CSV 文件里。
• 第四步：写爬虫统计作品数量。



• 第五步：用 pandas 排序，并保存到新的 CSV 文件。
• 第六步：用 HTML 和 CSS 写个页面展示排行结果。

这回瞎搞，让我对爬虫、数据处理和前端都有了更深的理解。以后继续努力，争取做出更牛逼的东西！