全球最美Top100女神出爐，國內六人上榜，用Python發現了這些祕密...
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。這一訊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資訊。可是現在還沒有最美小姐姐的文字榜單資訊。但是小編卻查到了2019年年底釋出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、國籍和職業等資訊。
有這麼詳盡的榜單，我們怎麼能不拿來好好的探究一波？小編馬上爬取了資料，並進行了資料的視覺化分析，一起來看看吧。
評價指標
對於排行榜的評比，不單單是對於美貌的評選。榜單是根據下面公式進行打分。
總分=0.3粉絲投票+0.5官方針對入圍明星的五官比例給出的分數+0.2*（個性、身材、慈善工作等）
可以看到，打分成績中，綜合的考慮了許多方面的因素，能從選手的全方位進行綜合的分析和打分評比。明白了打分的評價指標後，我們接下來就看一下如何獲取該份榜單的資料吧。
女神資料獲取
首先，我們要獲取到想要的資料，包括小姐姐的照片，姓名以及國籍等資訊。由於網頁屬於靜態網頁，因此可以直接分析網頁原始碼，獲取到我們需要的資料即可。程式如下圖所示：
很多人學習python，不知道從何學起。
很多人學習python，掌握了基本語法過後，不知道在哪裡尋找案例上手。
很多已經做案例的人，卻不知道如何去學習更加高深的知識。
那麼針對這三類人，我給大家提供一個好的學習平臺，免費領取視訊教程，電子書籍，以及課程的原始碼！
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上述的程式中，我們首先利用requests請求網頁，然後利用BeautifulSoup解析網頁。這裡需要注意的是，不同的li標籤的“id"是根據排名來進行變化的。
所以我們要通過迴圈來構建不同的id屬性，以此來抓取對應的li標籤，並提取姓名、國籍等資訊。
利用self.downloadImg函式將圖片下載到本地，將抓取到的姓名和國籍等資訊儲存到本地。抓取到的資訊如下所示：
對頂級女神資料分析
獲取到資料後，我們來對資料進行一下清晰，並看一下從資料中能獲得什麼資訊。
1).大洲資訊統計
可以看到，美女們來自全球各地，這裡我們以國家為統計單位，統計各個大洲上國家出現的次數，注意，上面的”Filipina-American“，我們將其統計兩次，即既是菲律賓人也是美國人。通過下面的程式，我們可以視覺化的展示出不同大洲國家出現的次數。
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後。
2).國籍資訊統計
對於美女國籍的統計和視覺化處理，是一件非常麻煩的事情，這裡需要針對資料進行耐心的判斷處理，雖然非常消耗時間，但是好在數量並不是很多，如下圖所示：
我們針對於不同美女的不同國家資訊，只需要進行迴圈判斷，例如如果美女的國家是”Thai"，我們就將其國家補充為“Thailand”。因為在後續利用pyecharts視覺化過程中，我們需要利用pyecharts自帶的標準國家名稱來顯示，否則的話就沒有辦法進行數字的顯示。經過判斷統計後，其視覺化結果如下。
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。從全球的分佈範圍來看，非洲和歐洲的人數直觀看上去非常的少，尤其是義大利、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
對於榜單中美女們的職業，這裡也是非常的集中，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。
而在職業的佔比中，可以看到演員的佔比是最高的，因為顏值是一個演員的名片，也是打分成績中佔比最高的一項，因此在前100名中，演員佔比最高也就不足為奇了。
4).顏值打分
既然這個榜單是關於全球最美的100名女性，那顏值自然是逃不開的話題，最後，我們來利用百度的人臉識別來為100名美女的顏值做一個打分，來看一下究竟在AI的眼中，誰是最美的女明星。
上述程式中，通過向FaceScore函式傳遞圖片的路徑，在FaceScore函式中，通過get_file_content函式將圖片以二進位制形式讀取；
並通過base64庫進行編碼後，作為params引數post給請求url連結。並解析url連結返回的資訊，提取返回資訊中的顏值打分資料；
執行上述的程式後，我們就會得到關於100名美女的AI顏值打分。這裡 我們為大家展示一下，顏值打分前五名都有哪些明星。
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