妖魅星座nan(12星座男谁越长越帅)

故事开始：一条微博热搜引发的行动

第一章：故事起源

那是一个深夜，我在卫生间度过了一段不平凡的时光。记得那是3月29日，我正沉浸在厕所蹲坑的乐趣中，手机不离手地刷着微博。突然，一条引人注目的微博热搜你出生那天的宇宙跃入眼帘。

评论区里，人们纷纷讨论着无法访问NASA官网的困扰，或许是因为访问量过大导致了网络极高延时。作为一位心怀正义的青年，我怎能坐视不理？于是，我决定行动起来！一场奇妙的冒险就此展开。

第二章：搜集图片之旅

我的第一步是想要为大家搜集那些美丽的宇宙图片。我知道，如果直接前往NASA官网下载图片可能会遇到障碍。于是，我决定尝试使用爬虫技术来搜集数据。我满怀信心地打开NASA官网，准备发起一波数据请求。现实给了我一记响亮的耳光，我也无法加载出图片。

第三章：展示图片的挑战

面对困境，我并没有放弃。我开始思考其他的办法。既然无法直接下载图片，那我就去寻找其他的图片来源。我开始在网络上搜索，寻找那些与出生那天宇宙相关的图片。经过一番努力，我终于找到了一些令人惊艳的图片。

第四章：推广与分享

接下来，我决定将这些图片分享给大家。我开始制作一个推广链接，将图片分享到微博、朋友圈等社交媒体上。我还积极与网友们互动，鼓励他们一起参与分享和讨论。通过不断的努力，我的分享逐渐引起了大家的关注。

第五章：统计分析之旅

随着关注的增多，我意识到可以对这次活动进行更深入的分析。于是，我开始进行数据统计和分析工作。我对收集到的数据进行处理，筛选出有用的信息。然后，我统计了各天、各星座、各月份的频率。我将数据可视化，通过条形图展示出来。这样更直观地展现了数据的分布情况。

面对困难，我怎能退缩？于是，我开始了在微博评论下的寻找之旅。在寻找的过程中，我得知豆瓣上有一位大佬已经搜集了所有图片。秉持着“拿来主义”的信念，我决定前往豆瓣相册寻找我的答案。经过一番深入研究，我发现可以通过一个名为m_start的参数来翻页，每一页有20张图片。那么，一个简单的循环就可以帮我解决所有问题。

我迅速开始行动，先设置好爬虫所需的各种头部信息，用以模拟浏览器访问。然后初始化一个Selenium的Chrome浏览器驱动，以无头模式运行，这样可以避免界面干扰，提高爬取效率。

接下来，就是下载图片的关键步骤。我定义了一个函数donimg()，用来处理图片下载任务。当图片队列不为空时，就从中取出一张图片的信息，包括图片名称和URL。然后使用requests库发起GET请求，获取图片内容，并保存到本地文件夹中。每下载一张图片，就会打印出图片的名称。

网站的参数设置和爬取链接也是关键的一环。我根据豆瓣相册的页面结构，构造了爬取的连接，并通过循环遍历每一页的内容。使用Chrome浏览器驱动访问这些链接，然后找到包含图片的元素，提取出图片的URL和发布日期，将它们放入图片队列中。当所有页面爬取完成后，关闭浏览器驱动。

为了加速下载过程，我使用了多线程技术。创建了五个线程，每个线程都执行donimg()函数来下载图片。这样，多个线程可以同时工作，大大提高了下载速度。

这段代码利用Selenium访问页面获取图片地址，然后通过多线程和requests库下载并保存图片。面对这一挑战，我不仅找到了解决问题的方法，还成功实现了自动化爬取图片的任务。这是一次既有趣又有成就感的经历！至此，图片搜集任务圆满完成！

三、展现图片风采的时刻

手握珍贵的图片资源，如何与大家共享呢？私信传递？过于繁琐且耗时。聪明的我决定开发一个小巧玲珑的网页，让大家随时访问，轻松获取图片。效果如何呢？犹如你生日那天遨游在璀璨的宇宙中，美不胜收。

四、推广之旅的起点分享链接

谈到推广，我这个小白确实捉襟见肘。满怀信心的我决定尝试发布一条微博，心想这么实用的工具肯定能吸引大家的目光。现实总是残酷的。微博的海洋茫茫无边，我的帖子犹如石沉海底。几经波折，幸运的是遇到了一位热门话题的博主鼎力相助，终于引来了一些流量。虽然效果远未达到我心中的预期，但每一步都是成长。

五、深入分析，洞悉奥秘统计分析环节

接着，我们对筛选后的数据进行统计，分别计算各天的频率、星座的频率以及月份的频率。在统计过程中，我们定义了一个函数来判断星座，并根据日期统计各星座的访问量。我们根据统计数据计算了各天的频率以及星座和月份的频率。我们对统计数据进行了排序。

数据筛选

数据统计与分析

筛选出相关数据后，我们开始了紧张而有趣的数据统计工作。我们统计了各天的访问频率，详细记录了每一天的浏览量和访客量。接着，通过定义的星座判断函数，我们统计了各星座的访问频率，详细分析了不同星座用户的访问习惯。我们还统计了各月份的访问频率，进一步挖掘了用户访问的规律。在这个过程中，我们使用了丰富的数据处理技巧，确保了数据的准确性和可靠性。

数据可视化

为了更直观地展示统计数据，我们选择了条形图进行数据可视化。我们根据访客量UV统计了生日查询TOP10的条形图，展示了最受欢迎的日期。接着，我们绘制了星座查询排名的条形图，展示了各星座的访问量排名。我们绘制了月份查询排名的条形图，展示了各月份的访问量对比。这些图表以直观的方式展示了我们的统计数据，便于我们更好地理解和分析数据。

经过数据筛选、统计和分析，我们对NASA相关页面的访问数据有了全面的了解。在这个过程中，我们运用了丰富的数据处理技巧和数据可视化方法，将数据转化为直观、易懂的信息。希望这些数据和图表能为我们带来有价值的信息和启示。我们也附上了一些本次NASA活动中个人觉得比较好看的图片，与大家共同欣赏。在无数次的键盘敲击声中，我们创造出所谓的“极致浪漫”，这就是数据的魅力所在！