1.1 爬取目标
代码是爬的《胡润2022榜单》，想爬取《胡润2023榜单》的同学，只需把URL中的 AA777E5L 改为 16BKYYA3 即可。以后年份同理。
本次爬取的目标是，202X年胡润百富榜的榜单数据：
https://www.hurun.net/zh-CN/Rank/HsRankDetails?pagetype=rich
页面上能看到的信息有：
排名、财富值、排名变化、个人信息（姓名、性别、年龄）、企业信息（企业名称、所属行业）
页面结构很整齐，数据也很完整，非常适合爬取和数据分析使用。
1.2 分析页面
老规矩，打开Chrome浏览器，按F12进入开发者模式，依次点击Network->Fetch/XHR，准备好捕获ajax请求。
重新刷新一下页面，发现一条请求：
在预览界面，看到一共20条（0~19）返回数据，正好对应页面上的20个富豪信息。
所以，后面编写爬取代码，针对这个地址发送请求就可以了。
另外，关于翻页，我的个人习惯是，选择每页显示最多的数据量，这样能保证少翻页几次，少发送几次请求，防止被对端服务器反爬。
所以，每页选择200条数据：
以翻到第3页为例，url中的offset（偏移量）为400，limit（每页的条数）为200，所以，可得出规律：
offset = (page - 1) * 200
limit = 200
下面开始编写爬取代码。
1.3 爬取代码
首先，导入需要用到的库：
根据1.2章节分析得出的结论，编写逻辑代码，向页面发送请求：
用json格式解析返回的请求数据：（一行代码即可完成接收）
由于解析的字段较多，这里不再赘述详细过程，字段信息包含：
最后，依然采用我最习惯的保存数据的方法，先拼装Dataframe数据：
再用pandas的to_csv方法保存：
注意，加上这个编码格式选项（utf_8_sig），否则产生乱码哦。
爬取开发完成，下面展示结果数据。
1.4 结果数据
看一下榜单上TOP20的数据吧：
数据一共2916条，19个字段信息，含：
排名、排名变化、全名_中文、全名_英文、年龄、出生地_中文、出生地_英文、性别、公司名称_中文、公司名称_英文、公司总部地_中文、公司总部地_英文、所在行业_中文、所在行业_英文、组织结构、财富值_人民币_亿、财富值变化、 财富值_美元、年份。
数据信息还是很丰富的，希望能够挖掘出一些有价值的结论！
2.1 导入库
首先，导入用于数据分析的库：
增加一个配置项，用于解决matplotlib中文乱码的问题：
读取csv数据：
2.2 数据概况
查看数据形状：
查看前3名富豪：
查看最后3名富豪：
描述性统计：
从描述性统计，可以得出结论：
从最大值3900亿、最小值20亿、方差242来看，分布很零散，各位富豪掌握的财富差距很大，马太效应明显。
2.3 可视化分析
2.3.1 财富分布
结论：大部分的富豪的财富集中在20亿~400亿之间，个别顶级富豪的财富在3000亿以上。
2.3.2 年龄分布
结论：大部分富豪的年龄在50-60岁，其次是60-70和40-50岁。极少数富豪在20-30岁（年轻有为 ）
2.3.3 公司总部分布
结论：公司分布城市，大多集中在北上广深等一线城市，另外杭州、香港、苏州也位列前茅。
2.3.4 性别分布
结论：男性富豪占据绝大多数，个别女性在列（巾帼不让须眉 ）
2.3.5 行业分布
结论：百富榜中占比最多的行业分别是：房地产、医药、投资、化工等。
2.3.6 组织结构分布
结论：半数以上是未知，企业未对外开放，或榜单没有统计到；家族和夫妇占据前两类。
2.3.7 公司名称词云图
结论：阿里系公司占据榜首，其次是海天味业等。
综上所述，针对202X年胡润百富榜的榜单数据，得出如下结论：
财富分布：大部分的富豪的财富集中在20亿~400亿之间，个别顶级富豪的财富在3000亿以上。
年龄分布：大部分富豪的年龄在50-60岁，其次是60-70和40-50岁。极少数富豪在20-30岁（年轻有为 ）
城市分布：公司分布城市，大多集中在北上广深等一线城市，另外杭州、香港、苏州也位列前茅
性别分布：男性富豪占据绝大多数，个别女性在列（巾帼不让须眉 ）
行业分布：百富榜中占比最多的行业分别是：房地产、医药、投资、化工等
组织结构分布：半数以上是未知，企业未对外开放，或榜单没有统计到；家族和夫妇占据前两类。
公司名称分布：阿里系公司占据榜首，其次是海天味业等。
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