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Python爬取并分析全球最美Top100女神榜單的數據，相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。
最近一段時間，國外媒體TOP BEAUTY WORLD選取了全球最帥男性和最美女性前100名，肖戰成為了該排行榜歷屆以來首位登頂的亞洲人。這一消息立刻成為了流量的熱點。
小編特地去查了一下，想看一下榜單中的最美小姐姐的信息。可是現在還沒有最美小姐姐的文字榜單信息。但是小編卻查到了2019年年底發布的上一屆的全球最美女性前一百名的詳細榜單，包含了姓名、國籍和職業等信息。
首先，我們要獲取到想要的數據，包括小姐姐的照片，姓名以及國籍等信息。由于網頁屬于靜態網頁，因此可以直接分析網頁源代碼，獲取到我們需要的數據即可。程序如下圖所示：
獲取到數據后，我們來對數據進行一下清晰，并看一下從數據中能獲得什么信息。
1).大洲信息統計
可以看到，全球一百名美女來自了除南極洲之外的其他六個大洲，其中來自亞洲的國家是最多的，歐洲和北美洲緊隨其后。
2).國籍信息統計
對于美女國籍的統計和可視化處理，是一件非常麻煩的事情，這里需要針對數據進行耐心的判斷處理，雖然非常消耗時間，但是好在數量并不是很多，如下圖所示：
可以看到，這一百名美女中，來自美國的是最多的，當然，不可否認的是很多都是持有美國和其他國家的雙重國籍身份的。來自英國的是13名美女，當然也是有許多是持有雙重國籍的身份。
而第三名的中國和韓國則是完全不存在雙重國籍的問題。從全球的分布范圍來看，非洲和歐洲的人數直觀看上去非常的少，尤其是意大利、法國等一些歐洲國家，都沒有如選前100名的美女出現。
3).職業分析
對于榜單中美女們的職業，這里也是非常的集中，只有三種職業：模特、演員、歌手。毫無疑問，每一個職業都是需要自身的條件非常的完美。
上述程序中，通過向FaceScore函數傳遞圖片的路徑，在FaceScore函數中，通過get_file_content函數將圖片以二進制形式讀取；
并通過base64庫進行編碼后，作為params參數post給請求url鏈接。并解析url鏈接返回的信息，提取返回信息中的顏值打分數據；
運行上述的程序后，我們就會得到關于100名美女的AI顏值打分。這里 我們為大家展示一下，顏值打分前五名都有哪些明星。
看完上述內容，你們掌握Python爬取并分析全球最美Top100女神榜單的數據的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！
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