前不久，小编刷到这样一条短视频，“1.7亿的90后仅有约1000万对结婚，结婚率不到10%”，当然我们也无法查实当中数据的来源以及真实性，不过小编倒是总能听说身边的朋友在抱怨脱单难、找不到合适的对象。
今天小编通过Python写了一个简单的脚本在抓取公开的相亲文案，看看在相亲的都是些什么样的人？他们的择偶标准又是什么样子的？什么样子的人更加容易脱单？
代码的编写过程我们引入需要用到的库，这里用到Python当中的requests库来发送和接受请求，通过正则表达式re这个库来解析数据
import requests from tenacity import * import re import time
很多时候对遇到请求超时的情况，因此当出现一次错的时候，我们会多尝试几次，因此这里使用retry装饰器来多次尝试
@retry(stop=stop_after_attempt(5)) def do_requests(url): response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10) return response.text
我们抓取的数据包括出生年份、身高/体重、学历、收入、职业、自我介绍、择偶标准、车房情况等等，都是通过正则表达式re库来实现的，
date_of_birth = re.compile("
①出生年月/星座(.*?)
", re.M | re.S)
sex = re.compile("
【基本资料】(.*?)
")
height = re.compile("
②身高/体重(.*?)
")
education = re.compile("
⑤学历(.*?)
")
jobs_1 = re.compile("
⑥职业(.*?)
")
income = re.compile("
⑦月均收入(.*?)
")
married = re.compile("
⑨有无婚史(.*?)
")
house_cars = re.compile("
⑧车房情况(.*?)
")
self_intro = re.compile("
⑪ 自我介绍(.*?)
")
requirements = re.compile("
【择偶标准】
(.*?)")
family_member = re.compile("
⑩家庭成员(.*?)
")
下面我们通过pyecharts库来绘制一下分析的结果，对了，要是读者朋友不知道怎么使用pyecharts这个库，可以阅读一下小编写的上几篇文章，都是非常干货的
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我们先来看一下性别比例，从分布来看，女生前来相亲的比例更高，主要也是因为数据源是来自北京、上海、杭州等大城市的相亲介绍，大城市中似乎女生脱单更加困难一些，
我们再来看一下单身的女性的特征，首先她们的年龄主要集中在94、93以及95年左右，正好都是处在适婚的年龄
而她们的学历，本科占到了绝大多数，基本上都有本科的学历，而大专的占比排在第二，硕士和博士处于少数
另外小编也对单身女性的星座做了一个统计，发现处女座、天秤座以及射手座、白羊座的女性单身率略高一些
最后，我们来看一下她们的择偶标准吧，小编将她们的择偶标准单独提取出来，然后绘制成了词云图
review_list = []
reviews = get_cut_words("".join(df_girls["requirements"].astype(str).tolist()))
reviews_counter = Counter(reviews).most_common(200)
print(reviews_counter)
for review in reviews_counter:
review_list.append((" " + review[0] + " ") * review[1])
stylecloud.gen_stylecloud(text=" ".join(review_list), max_words=500, collocations=False,
font_path="KAITI.ttf", icon_name="fab fa-apple", size=653,
output_name="4.png")
最后呈现出来的样子如下图所示
可见相亲市场上的女生，她们首先是希望男方是要有房有车的，其次要是男方之前存在婚史，女生会比较介意，然后要是有稳定的工作、有能力有责任心，通常都会给女生留下比较好的印象，而至于外在条件上，大多数女生的回答则是身高在175-180左右，年龄在90-97年之间。
写在最后近年来，随着人们思想观念的改变，相亲也逐渐得到年轻人的接受与认可，特别是对于那些圈子比较窄，接触不到异性的人而言。小编希望每个人都能够在最后收获爱情，拥有美好的生活。
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