Python采集猫眼两万条数据 对《无名之辈》影评进行分析

Python采集猫眼两万条数据对《无名之辈》影评进行分析

1. 确定要采集的数据

首先，我们需要确定要采集的数据。本攻略中，我们需要采集的数据为猫眼电影《无名之辈》的影评数据，包括用户的评分、评论内容、点赞数、评论时间等信息。

2. 使用Python进行网页爬取

我们可以使用Python编写爬虫程序，通过网络爬取猫眼电影《无名之辈》的影评数据。在Python中，我们可以使用requests库进行网页爬取，使用BeautifulSoup库进行解析。

以下是一个示例代码，可以爬取猫眼电影《无名之辈》的第一页影评信息：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://maoyan.com/films/1218029'
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('div', {'class': 'comment'})

for comment in comments:
    score = comment.find('div', {'class': 'score'}).text.strip()
    content = comment.find('div', {'class': 'comment-content'}).text.strip()
    time = comment.find('div', {'class': 'comment-time'}).text.strip()
    print(score, content, time)

上述代码通过requests库向网页发送请求，并使用BeautifulSoup库解析网页内容。其中，通过find_all方法选取所有的评论(div元素，class为comment)，分别从其中抽取评分、评论内容、评论时间三个信息，并输出到屏幕上。

3. 爬取多页数据

如果需要爬取多页的数据，可以在程序中添加循环，不断向下一页网页发送请求，并抽取相应的数据。例如，以下示例代码可以爬取猫眼电影《无名之辈》的前10页数据：

for i in range(10):
    url = f'http://maoyan.com/films/1218029/comments?offset={i*15}&limit=15'
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    comments = soup.find_all('div', {'class': 'comment'})

    for comment in comments:
        score = comment.find('div', {'class': 'score'}).text.strip()
        content = comment.find('div', {'class': 'comment-content'}).text.strip()
        time = comment.find('div', {'class': 'comment-time'}).text.strip()
        print(score, content, time)

上述代码使用了range循环，设置了需要爬取的页数。在每一页循环中，我们需要修改url的参数(offset和limit)，确定当前要爬取的评论的起始位置和数量。在评论解析中，抽取的信息与单页爬取的代码相同。

4. 数据分析

通过采集到的数据可以进行各种分析，比如绘制影评得分分布图、计算评论中出现最多的词汇、评分与评论内容之间的相关性等等。

例如，我们可以使用pandas库对采集到的数据进行分析并绘制图表，代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('comments.csv')

# 统计每个得分对应的评论数量
score_count = df.groupby('score').size()

# 绘制得分分布图
plt.bar(score_count.index, score_count.values, width=0.5)
plt.xlabel('Score')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

上述代码使用了pandas库读取了采集到的数据文件，统计了每个得分对应的评论数量，并使用matplotlib库绘制了得分分布图。

5. 总结

以上就是采集猫眼两万条数据对《无名之辈》影评进行分析的完整攻略。通过网页爬取、数据分析等步骤，我们可以获得大量的影评数据，从中发掘有价值的信息，提升我们对电影市场的认识。