Python爬取用户观影数据并分析用户与电影之间的隐藏信息!

下面是“Python爬取用户观影数据并分析用户与电影之间的隐藏信息” 的完整攻略。

简介

本攻略旨在通过Python的爬虫技术获取用户观影数据，并通过分析得出用户与电影之间的一些隐藏关系。本攻略有三个主要的步骤：爬虫获取数据、数据预处理和数据分析。

步骤一：网站选择与爬虫获取

选择一个用于获取用户观影数据的网站，常见的有豆瓣电影、IMDb等。通过对网站页面的观察可以发现电影的评分、上映时间、演员等信息，这些信息可以用于分析用户与电影之间的关系。下面以豆瓣电影为例，进行爬虫获取数据的操作。

1.1 安装相关库

首先需要安装以下库 requests、BeautifulSoup4、pandas 和 matplotlib ，它们分别用于发送请求，解析 HTML，进行数据处理和数据可视化。

!pip install requests beautifulsoup4 pandas matplotlib

1.2 发送请求获得网页内容

Python有第三方库requests可以实现网络通信，下面的代码演示了如何向豆瓣电影网站发送请求：

import requests

url = 'https://movie.douban.com/top250'

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'
}
res = requests.get(url, headers=headers)

1.3 解析HTML内容

使用BeautifulSoup库可以有效解析HTML内容。下面的代码演示了如何使用BeautifulSoup解析页面中的电影信息：

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')

title = soup.select('div.hd > a > span:nth-child(1)')
for t in title:
    print(t.get_text())

以上代码可以输出电影的名称，通过选择器 div.hd > a > span:nth-child(1) 选择电影名称所在的元素，并使用 get_text() 方法获取元素中的文本内容。

步骤二：数据预处理

获取到的网页内容需要进行数据处理，主要包括数据清洗和去重两个方面。

2.1 数据清洗

数据清洗是将无用数据从整个数据中删除的过程，常见的无用数据有空数据、多余的标签等。以获取电影评分数据为例，清洗掉多余的标签以及空格：

rating = soup.select('span.rating_num')
for r in rating:
    print(r.get_text().strip())

2.2 数据去重

数据去重是将重复的数据从整个数据中删除的过程。以获取电影名称数据为例：

titles = []
for t in title:
    if t.get_text() not in titles:
        titles.append(t.get_text())

for t in titles:
    print(t)

通过将电影名称保存到一个列表中，并判断列表中是否已存在该电影名称，即可实现数据去重。

步骤三：数据分析

通过前面的两个步骤，已经将需要的数据获取并清洗和去重了。下面将介绍如何通过分析数据获取用户与电影之间的隐藏关系。

3.1 绘制条形图

首先可以使用matplotlib库中的bar函数绘制电影评分的直方图，下面的代码演示了如何使用pandas库作为数据处理的工具，获取电影评分的数据并绘制其直方图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

rating = soup.select('span.rating_num')
rating_list = []
for r in rating:
    rating_list.append(float(r.get_text()))

df = pd.DataFrame(rating_list, columns=['Rating'])
df.hist(bins=20)
plt.show()

通过将找到的电影评分数据保存到rating_list列表中，再通过pandas库中的DataFrame()函数将其转化为数据框。以电影评分为横坐标，电影个数为纵坐标，可以绘制出电影评分的直方图。

3.2 绘制散点图

有了电影评分的直方图，再在同一张图上绘制出电影评分与电影名称的散点图。下面的代码演示了如何获取电影名称数据，并通过使用subplot函数来绘制直方图和散点图：

title_list = []
for t in title:
    title_list.append(t.get_text())

df['Title'] = title_list
df.plot(kind='scatter', x='Rating', y='Title')
plt.show()

通过将找到的电影名称数据和电影评分数据放到同一个数据框中并使用plot函数来绘制散点图。

示例

以上就是Python爬取用户观影数据并分析用户与电影之间的隐藏信息的完整攻略。下面提供两个示例说明，分别演示如何获取IMDb和豆瓣电影网站上的用户数据。

示例一：IMDb网站

首先在IMDb上找到Top250页面的URL（https://www.imdb.com/chart/top/），然后按照之前的操作使用BeautifulSoup和requests库获取页面内容并进行数据抽取和清洗。以下代码演示了如何获取IMDb页面的电影名称、评分和参评人数：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

base_url = 'https://www.imdb.com'
top250_url = '/chart/top/'

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'
}
res = requests.get(base_url + top250_url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')

title = soup.select('td.titleColumn > a')
rating = soup.select('td.posterColumn span[name="ir"]')
votes = soup.select('td.ratingColumn > div > strong')

for i in range(len(title)):
    print(title[i].get_text().strip())    # 电影名称
    print(rating[i].get('data-value'))    # 电影评分
    print(votes[i].get_text().strip())    # 电影参评人数

示例二：豆瓣电影网站

与IMDb类似，豆瓣电影也提供了Top250页面的URL（https://movie.douban.com/top250），可以通过爬取豆瓣电影网站来获取用户观影数据。以下代码演示了如何获取豆瓣电影页面的电影名称、评分、导演、演员和上映时间数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://movie.douban.com/top250'

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'
}
res = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')

title = soup.select('div.hd > a > span:nth-child(1)')
rating = soup.select('span.rating_num')
info = soup.select('div.bd p')

for i in range(len(title)):
    print(title[i].get_text())            # 电影名称
    print(rating[i].get_text())           # 电影评分
    print(info[i].get_text().strip())     # 电影信息（导演、演员、上映时间等）

以上代码分别输出了获取到的IMDb网站上的电影名称、评分和参评人数，以及豆瓣电影网站上的电影名称、评分、导演、演员和上映时间等数据。