使用Python编程分析火爆全网的鱿鱼游戏豆瓣影评

使用Python编程分析火爆全网的鱿鱼游戏豆瓣影评

鱿鱼游戏是近期非常火爆的一部电视剧，豆瓣上也有大量的用户对其进行了评价。本攻略将介绍如何使用Python编程分析鱿鱼游戏的豆瓣影评，包括如何获取影评数据、如何进行数据清洗和分析等。

获取影评数据

我们可以使用Python的requests库来获取豆瓣影评数据。以下是一个示例代码，用于获取鱿鱼游戏的豆瓣影评数据：

import requests

url = 'https://movie.douban.com/subject/34894753/comments?status=P'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)

print(response.text)

在上面的代码中，我们使用requests库发送了一个HTTP请求，获取了鱿鱼游戏的豆瓣影评数据。我们指定了请求的URL和请求头，使用get方法发送了请求，并使用text属性获取了响应内容。

数据清洗和分析

获取到影评数据后，我们需要对其进行清洗和分析。以下是一个示例代码，用于清洗和分析鱿鱼游戏的豆瓣影评数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://movie.douban.com/subject/34894753/comments?status=P'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
comments = soup.find_all('span', class_='short')

for comment in comments:
    print(comment.text)

在上面的代码中，我们使用BeautifulSoup库对影评数据进行了清洗和分析。我们使用find_all方法选择了所有class为'short'的span标签，并使用text属性获取了标签的文本内容。我们遍历了所有的影评，并输出了它们的文本内容。

示例1：统计影评数量

以下是一个示例代码，用于统计鱿鱼游戏的豆瓣影评数量：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://movie.douban.com/subject/34894753/comments?status=P'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
comments = soup.find_all('span', class_='short')

print(f'鱿鱼游戏的豆瓣影评数量为：{len(comments)}')

在上面的代码中，我们使用BeautifulSoup库对影评数据进行了清洗和分析。我们使用find_all方法选择了所有class为'short'的span标签，并使用len函数获取了标签的数量。我们输出了鱿鱼游戏的豆瓣影评数量。

示例2：统计影评中的关键词

以下是一个示例代码，用于统计鱿鱼游戏的豆瓣影评中的关键词：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import jieba

url = 'https://movie.douban.com/subject/34894753/comments?status=P'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
comments = soup.find_all('span', class_='short')

words = []
for comment in comments:
    words += jieba.lcut(comment.text)

keywords = {}
for word in words:
    if len(word) > 1:
        keywords[word] = keywords.get(word, 0) + 1

sorted_keywords = sorted(keywords.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
for keyword, count in sorted_keywords[:10]:
    print(f'{keyword}: {count}')

在上面的代码中，我们使用BeautifulSoup库对影评数据进行了清洗和分析。我们使用find_all方法选择了所有class为'short'的span标签，并使用jieba库对标签的文本内容进行了分词。我们遍历了所有的分词，并统计了它们的出现次数。我们使用sorted函数对关键词进行了排序，并输出了出现次数最多的前10个关键词。

总结

本攻略介绍了如何使用Python编程分析鱿鱼游戏的豆瓣影评，包括如何获取影评数据、如何进行数据清洗和分析等。我们可以使用requests库来获取豆瓣影评数据，使用BeautifulSoup库来进行数据清洗和分析。我们还提供了两个示例，分别用于统计影评数量和统计影评中的关键词。这些技巧可以帮助我们更好地了解用户对电视剧的评价，从而提高我们的工作效率。