数据向无分析，评分波动图表

用python写了个抓BGM评分+时间-->.xls的脚本，起因是开始追这个季度的番前，7月番因诸多原因普遍停在3话，直到前天终于补到了十月番，累感不爱。看十月各番第一话时就在想，放送初期的评分与放送完毕后稳定评分有多大差距，期间又是如何变化的。所以就写了这么个玩意。

我记得@upsuper曾经用rb写过一个统计评分分布的脚本。前段时间有念头自己写个抓看过条目数据（名称，评分，时间，各种监督，制作公司以及infobox里各种信息），因为我只会拼写Visual Basic和C++，所以当时考虑是速成rb，然后照猫画虎来个，还是用C++写（太麻烦了），或者干脆搞个别的。最后权衡了一下决定用python。目前没写完，也懒得写了。

想写这个时发现py基本全忘干净了，又拿之前写的看了遍，然后觉得应该只用程序抓数据然后用excel分析比较靠谱。所以写了这个抓评分+时间的脚本

脚本这里

注意：
1、我用的python2.7。
2、运行前请注意是否安装Module Beautifulsoup + xlwt
3、因为我不会写程序，单线程处理，程序效率低下（一页一页读网页分析，1K评分就是快60页）研究完毕，已经简单改写成多线程（目前为4），但依然效率低下，只要一个线程没成功抓到网页就跪了呵呵呵。另外没有断点续传。
4、图表时间轴最小值均设定为开始放送时间，不考虑先行放送。初期样本数量少波动较大。
5、没有抓番组开始放送时间，因为要多分析一个网页，我太懒了。所以手工再查一下吧。
6、列表ID不要有多余的空格和换行，不然会跪

特性：
1、读入目录下MAlist.txt中的条目ID批量抓取
2、同时抓取看过，再看，搁置，抛弃（统一数据）（有些人想看还打分是闹哪样），并统计当天评分人数
3、自动跳过未评分用户，评分时间以显示为准，不考虑中途修改过评分这种情况（视评分为理想状况，即每个人评分后不再改动。另外因为大多数人喜欢看完再评分，显然初期结果将会很不准确）
4、输出到db_Marks.xls，每个id一个sheet，已修改成输出id+title.xls，一个id一个文件）
内容包括：
第1行：日文名，平均分，有效评分人数
第2行：分数，时间（精确到分钟）；时间（精确到天），当天评分人数
第3行开始为第二行所述两组数据，其中C3为平均分计算式，（请手工在输入栏敲下回车，因为我太弱，输出公式老是出错，索性输出str了）
见图

5、Excel请手工处理

我选取了11年的一部分番进行了抓取制图，因为11年BGM人数已有一定积累，且距现在时间差不小（2年）。番组选取从以下几个方面考虑：
1，长度（季番，半年番）
2，原作（原创，轻改，漫改，Gal改）
3，类型（日常/剧情；少年/少女）
4，是否有前作（首季，二季）
5，大众向话题作

抓取时间约为2013年10与18日晚至凌晨
选取列表及图表：

TV番组

评分人数>3000

Fate/Zero 8.3