《一出好戏》讲述人性，使用Python抓取猫眼近10万条评论并分析，一起揭秘“这出好戏”到底如何？

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了《一出好戏》讲述人性，使用Python抓取猫眼近10万条评论并分析，一起揭秘“这出好戏”到底如何？相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

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黄渤首次导演的电影《一出好戏》自8月10日在全国上映，至今已有10天，其主演阵容强大，相信许多观众也都是冲着明星们去的。
目前《一出好戏》在猫眼上已经获得近60万个评价，评分为8.2分，票房已破10亿。

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作者本人（汤小洋 ）今天也走进了电影院，对这部电影做了亲身的观看，看完后的感觉是有些许失落的，本以为是喜剧片，结果发现笑点一般，从搞笑的角度来看，不如《西虹市首富》，影片更多的是反映人类本性的一部电影，不应当做喜剧片来看，影片中展现的人与人之间的关系倒是值得我们去深思。

今天就跟着 汤老师 一起来揭秘影片《一出好戏》，看看“这出好戏”到底如何？

我们将使用Python抓取猫眼近10万条评论数据，并对获取到的数据进行分析，看看观众对这部电影的评价究竟如何？

整个数据分析的过程分为四步：

  1. 获取数据
  2. 处理数据
  3. 存储数据
  4. 数据可视化

一、获取数据

1. 简介

? 本次获取的是猫眼APP的评论数据，如图所示：

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通过分析发现猫眼APP的评论数据接口为：

http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/1200486.json?_v_=yes&offset=0&startTime=2018-07-28%2022%3A25%3A03

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? 通过对评论数据进行分析，得到如下信息：

  • 返回的是json格式数据

  • 1200486表示电影的专属id；offset表示偏移量；startTime表示获取评论的起始时间，从该时间向前取数据，即获取最新的评论

  • cmts表示评论，每次获取15条，offset偏移量是指每次获取评论时的起始索引，向后取15条

  • hcmts表示热门评论前10条

  • total表示总评论数

2. 代码实现

? 这里先定义一个函数，用来根据指定url获取数据，且只能获取到指定的日期向前获取到15条评论数据

# coding=utf-8
__author__ = ‘汤小洋‘

from urllib import request
import json
import time
from datetime import datetime
from datetime import timedelta

# 获取数据，根据url获取
def get_data(url):
    headers = {
        ‘User-Agent‘: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/64.0.3282.140 Safari/537.36‘
    }
    req = request.Request(url, headers=headers)
    response = request.urlopen(req)
    if response.getcode() == 200:
        return response.read()
    return None

if __name__ == ‘__main__‘:
    html = get_data(‘http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/1200486.json?_v_=yes&offset=0&startTime=2018-07-28%2022%3A25%3A03‘)
    print(html)

二、处理数据

对获取的数据进行处理，转换为json

# 处理数据
def parse_data(html):
    data = json.loads(html)[‘cmts‘]  # 将str转换为json
    comments = []
    for item in data:
        comment = {
            ‘id‘: item[‘id‘],
            ‘nickName‘: item[‘nickName‘],
            ‘cityName‘: item[‘cityName‘] if ‘cityName‘ in item else ‘‘,  # 处理cityName不存在的情况
            ‘content‘: item[‘content‘].replace(‘
‘, ‘ ‘, 10),  # 处理评论内容换行的情况
            ‘score‘: item[‘score‘],
            ‘startTime‘: item[‘startTime‘]
        }
        comments.append(comment)
    return comments

if __name__ == ‘__main__‘:
    html = get_data(‘http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/1200486.json?_v_=yes&offset=0&startTime=2018-07-28%2022%3A25%3A03‘)
    comments = parse_data(html)
    print(comments)

三、存储数据

? 为了能够获取到所有评论数据，方法是：从当前时间开始，向前获取数据，根据url每次获取15条，然后得到末尾评论的时间，从该时间继续向前获取数据，直到影片上映日期(2018-08-10)为止，获取这之间的所有数据。

# 存储数据，存储到文本文件
def save_to_txt():
    start_time = datetime.now().strftime(‘%Y-%m-%d %H:%M:%S‘)  # 获取当前时间，从当前时间向前获取
    end_time = ‘2018-08-10 00:00:00‘
    while start_time > end_time:
        url = ‘http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/1203084.json?_v_=yes&offset=0&startTime=‘ + start_time.replace(‘ ‘, ‘%20‘)
        html = None
        ‘‘‘
            问题：当请求过于频繁时，服务器会拒绝连接，实际上是服务器的反爬虫策略
            解决：1.在每个请求间增加延时0.1秒，尽量减少请求被拒绝
                 2.如果被拒绝，则0.5秒后重试
        ‘‘‘
        try:
            html = get_data(url)
        except Exception as e:
            time.sleep(0.5)
            html = get_data(url)
        else:
            time.sleep(0.1)

        comments = parse_data(html)
        print(comments)
        start_time = comments[14][‘startTime‘]  # 获得末尾评论的时间
        start_time = datetime.strptime(start_time, ‘%Y-%m-%d %H:%M:%S‘) + timedelta(seconds=-1)  # 转换为datetime类型，减1秒，避免获取到重复数据
        start_time = datetime.strftime(start_time, ‘%Y-%m-%d %H:%M:%S‘)  # 转换为str

        for item in comments:
            with open(‘comments.txt‘, ‘a‘, encoding=‘utf-8‘) as f:
                f.write(str(item[‘id‘])+‘,‘+item[‘nickName‘] + ‘,‘ + item[‘cityName‘] + ‘,‘ + item[‘content‘] + ‘,‘ + str(item[‘score‘])+ ‘,‘ + item[‘startTime‘] + ‘
‘)

if __name__ == ‘__main__‘:
    # html = get_data(‘http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/1200486.json?_v_=yes&offset=0&startTime=2018-07-28%2022%3A25%3A03‘)
    # comments = parse_data(html)
    # print(comments)
    save_to_txt()

? 有两点需要说明：

  1. 服务器一般都有反爬虫策略，当请求过于频繁时，服务器会拒绝部分连接，我这里是通过增加每个请求间延时来解决，只是一种简单的解决方案，还望各位看客理解包涵
  2. 根据数据量的多少，抓取数据所需时间会有所不同，我抓取的是2018-8-19到2018-8-10(上映当天)之间的数据，大概花了2个小时，共抓取约9.2万条评论数据

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四、数据可视化

? 这里使用的是pyecharts，pyecharts是一个用于生成Echarts图表的类库，便于在Python中根据数据生成可视化的图表。

? Echarts是百度开源的一个数据可视化JS库，主要用于数据可视化。

? 参考：http://pyecharts.org/

# 安装pyecharts
pip install pyecharts

? pyecharts v0.3.2以后，pyecharts 将不再自带地图 js 文件。如用户需要用到地图图表，可自行安装对应的地图文件包。

# 安装地图文件包
pip install echarts-china-provinces-pypkg # 中国省、市、县、区地图
pip install echarts-china-cities-pypkg
pip install echarts-china-counties-pypkg
pip install echarts-china-misc-pypkg 
pip install echarts-countries-pypkg # 全球国家地图
pip install echarts-united-kingdom-pypkg

1. 粉丝位置分布

? 代码实现

# 导入Style类，用于定义样式风格
from pyecharts import Style
# 导入Geo组件，用于生成地理坐标类图
from pyecharts import Geo
import json
# 导入Geo组件，用于生成柱状图
from pyecharts import Bar
# 导入Counter类，用于统计值出现的次数
from collections import Counter

# 数据可视化
def render():
    # 获取评论中所有城市
    cities = []
    with open(‘comments.txt‘, mode=‘r‘, encoding=‘utf-8‘) as f:
        rows = f.readlines()
        for row in rows:
            city = row.split(‘,‘)[2]
            if city != ‘‘:  # 去掉城市名为空的值
                cities.append(city)

    # 对城市数据和坐标文件中的地名进行处理
    handle(cities)

    # 统计每个城市出现的次数
    # data = []
    # for city in set(cities):
    #     data.append((city, cities.count(city)))
    data = Counter(cities).most_common()  # 使用Counter类统计出现的次数，并转换为元组列表
    # print(data)

    # 定义样式
    style = Style(
        title_color=‘#fff‘,
        title_pos=‘center‘,
        width=1200,
        height=600,
        background_color=‘#404a59‘
    )

    # 根据城市数据生成地理坐标图
    geo = Geo(‘《一出好戏》粉丝位置分布‘, ‘数据来源：猫眼-汤小洋采集‘, **style.init_style)
    attr, value = geo.cast(data)
    geo.add(‘‘, attr, value, visual_range=[0, 3500],
            visual_text_color=‘#fff‘, symbol_size=15,
            is_visualmap=True, is_piecewise=True, visual_split_number=10)
    geo.render(‘粉丝位置分布-地理坐标图.html‘)

    # 根据城市数据生成柱状图
    data_top20 = Counter(cities).most_common(20)  # 返回出现次数最多的20条
    bar = Bar("《一出好戏》粉丝来源排行TOP20", "数据来源：猫眼-汤小洋采集", title_pos=‘center‘, width=1200, height=60)
    attr, value = bar.cast(data_top20)
    bar.add("", attr, value, is_visualmap=True, visual_range=[0, 3500], visual_text_color=‘#fff‘, is_more_utils=True,
            is_label_show=True)
    bar.render("粉丝来源排行-柱状图.html")

? 出现的问题：

  • 报错：ValueError: No coordinate is specified for xxx(地名)

  • 原因：pyecharts的坐标文件中没有该地名，实际上是名称不一致导致的，如数据中地名为‘达州‘，而坐标文件中为‘达州市‘

    坐标文件所在路径：项目/venv/lib/python3.6/site-packages/pyecharts/datasets/city_coordinates.json

  • 解决：修改坐标文件，在原位置下复制个同样的，然后修改下地名
{
  "达州市": [
    107.5,
    31.22
  ],
   "达州": [
    107.5,
    31.22
  ],
}

? 不过由于要修改的地名太多，上面的方法实在是麻烦，所以我定义了一个函数，用来处理地名数据找不到的问题 

# 处理地名数据，解决坐标文件中找不到地名的问题
def handle(cities):
    # print(len(cities), len(set(cities)))

    # 获取坐标文件中所有地名
    data = None
    with open(
            ‘/Users/wangbo/PycharmProjects/python-spider/venv/lib/python3.6/site-packages/pyecharts/datasets/city_coordinates.json‘,
            mode=‘r‘, encoding=‘utf-8‘) as f:
        data = json.loads(f.read())  # 将str转换为json

    # 循环判断处理
    data_new = data.copy()  # 拷贝所有地名数据
    for city in set(cities):  # 使用set去重
        # 处理地名为空的数据
        if city == ‘‘:
            while city in cities:
                cities.remove(city)
        count = 0
        for k in data.keys():
            count += 1
            if k == city:
                break
            if k.startswith(city):  # 处理简写的地名，如 达州市 简写为 达州
                # print(k, city)
                data_new[city] = data[k]
                break
            if k.startswith(city[0:-1]) and len(city) >= 3:  # 处理行政变更的地名，如县改区 或 县改市等
                data_new[city] = data[k]
                break
        # 处理不存在的地名
        if count == len(data):
            while city in cities:
                cities.remove(city)

    # print(len(data), len(data_new))

    # 写入覆盖坐标文件
    with open(
            ‘/Users/wangbo/PycharmProjects/python-spider/venv/lib/python3.6/site-packages/pyecharts/datasets/city_coordinates.json‘,
            mode=‘w‘, encoding=‘utf-8‘) as f:
        f.write(json.dumps(data_new, ensure_ascii=False))  # 将json转换为str

可视化结果：

粉丝人群主要集中在沿海一带

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从上图可以看出，《一出好戏》的观影人群主要集中在沿海一带，这些地方经济相对发达，城市人口基数庞大，极多的荧幕数量和座位、极高密度的排片场次，让观众便捷观影，活跃的观众评论也多，自然也就成为票房的主要贡献者。

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粉丝来源排名前20的城市依次为：北京、深圳、上海、成都、武汉、广州、西安、郑州、重庆、南京、天津、沈阳、长沙、东莞、哈尔滨、青岛、杭州、合肥、大连、苏州

电影消费是城市消费的一部分，从某种角度来看，可以作为考察一个城市购买力的指标。这些城市在近年的GDP排行中大都居上游，消费水平较高。

2. 词云图

? jieba是一个基于Python的分词库，完美支持中文分词，功能强大

pip install jieba

? Matplotlib是一个Python的2D绘图库，能够生成高质量的图形，可以快速生成绘图、直方图、功率谱、柱状图、误差图、散点图等

pip install matplotlib

? wordcloud是一个基于Python的词云生成类库，可以生成词云图

pip install wordcloud

? 代码实现：

# coding=utf-8
__author__ = "汤小洋"

# 导入jieba模块，用于中文分词
import jieba
# 导入matplotlib，用于生成2D图形
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入wordcount，用于制作词云图
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator

# 获取所有评论
comments = []
with open(‘comments.txt‘, mode=‘r‘, encoding=‘utf-8‘) as f:
    rows = f.readlines()
    for row in rows:
        comment = row.split(‘,‘)[3]
        if comment != ‘‘:
            comments.append(comment)

# 设置分词
comment_after_split = jieba.cut(str(comments), cut_all=False)  # 非全模式分词，cut_all=false
words = " ".join(comment_after_split)  # 以空格进行拼接
# print(words)

# 设置屏蔽词
stopwords = STOPWORDS.copy()
stopwords.add("电影")
stopwords.add("一部")
stopwords.add("一个")
stopwords.add("没有")
stopwords.add("什么")
stopwords.add("有点")
stopwords.add("这部")
stopwords.add("这个")
stopwords.add("不是")
stopwords.add("真的")
stopwords.add("感觉")
stopwords.add("觉得")
stopwords.add("还是")
stopwords.add("但是")
stopwords.add("就是")

# 导入背景图
bg_image = plt.imread(‘bg.jpg‘)

# 设置词云参数，参数分别表示：画布宽高、背景颜色、背景图形状、字体、屏蔽词、最大词的字体大小
wc = WordCloud(width=1024, height=768, background_color=‘white‘, mask=bg_image, font_path=‘STKAITI.TTF‘,
               stopwords=stopwords, max_font_size=400, random_state=50)
# 将分词后数据传入云图
wc.generate_from_text(words)
plt.imshow(wc)
plt.axis(‘off‘)  # 不显示坐标轴
plt.show()
# 保存结果到本地
wc.to_file(‘词云图.jpg‘)

可视化结果：

总体评价很不错

? 对评论数据进行分词后制作如下词云图：

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? 从词云图中可以看到：

  • 评论中多次出现“可以”、“好看”、“不错”等热词，说明观众对《一出好戏》的总体评价还是很不错的
  • 同时对该影片中“张艺兴”的“演技”也给予了很大的认可，我本人今天在观看后也有同感，让我们看到了不一样的张艺兴，实力演员
  • 对于初次“导演”电影的“黄渤”，能拍出这样的影片，粉丝们也是比较肯定的，同时其本身就是票房的保障
  • 至于剧情方面，“现实”、“喜剧”、“搞笑”、“故事”等词语，能看出这是一部反映现实的故事片，同时也兼具喜剧搞笑
  • 对于评论中出现的“一般”、“失望”等，这些粉丝或许是和我一样，本以为这是一部爆笑喜剧片，笑点应该会很多（毕竟在我们心中，黄渤、王宝强等就是笑星），没想到笑点并不很多，至少与期待的有差距，导致心里有落差的原因吧^_^

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3. 评分星级

? 代码实现：

# coding=utf-8
__author__ = "汤小洋"

# 导入Pie组件，用于生成饼图
from pyecharts import Pie

# 获取评论中所有评分
rates = []
with open(‘comments.txt‘, mode=‘r‘, encoding=‘utf-8‘) as f:
    rows = f.readlines()
    for row in rows:
        rates.append(row.split(‘,‘)[4])
# print(rates)

# 定义星级，并统计各星级评分数量
attr = ["五星", "四星", "三星", "二星", "一星"]
value = [
    rates.count(‘5‘) + rates.count(‘4.5‘),
    rates.count(‘4‘) + rates.count(‘3.5‘),
    rates.count(‘3‘) + rates.count(‘2.5‘),
    rates.count(‘2‘) + rates.count(‘1.5‘),
    rates.count(‘1‘) + rates.count(‘0.5‘)
]
# print(value)

pie = Pie(‘《一出好戏》评分星级比例‘, title_pos=‘center‘, width=900)
pie.add("7-17", attr, value, center=[75, 50], is_random=True,
        radius=[30, 75], rosetype=‘area‘,
        is_legend_show=False, is_label_show=True)
pie.render(‘评分.html‘)

可视化结果：

四、五星级影评合计高达83%

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? 从图中可以看出，五星比例接近62%，四星比例为21%，两者合计高达83%，可见口碑还是相当不错的，一星占比不足6%

? 《一出好戏》作为黄渤第一次执导的作品，在拍摄过程中导演渤哥对自己的要求也是很严格的，所以有这样的成绩，也是理所当然。

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附：今天看电影的票根 ^_^
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以上是关于《一出好戏》讲述人性，使用Python抓取猫眼近10万条评论并分析，一起揭秘“这出好戏”到底如何？的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

《一出好戏》一中高三学子誓师大会后记

Python爬虫编程思想（37）：项目实战：抓取猫眼电影Top100榜单

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反爬虫2-python3.6 正则表达式抓取猫眼电影TOP100

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