《戰(zhàn)狼Ⅱ》破50億 Python爬蟲抓取獲取12萬條影評分析看它在說

來源：奇酷教育發(fā)表于：2017-08-23 10:03:46

《戰(zhàn)狼Ⅱ》破50億了，你還不知道它在說啥？本文通過Python爬蟲抓取獲取12萬條影評分析，告訴你《戰(zhàn)狼Ⅱ》用什么撩到了你。

　　先上一張炸裂的海報。

　　數(shù)據(jù)的獲取

　　對于數(shù)據(jù)的獲取，本文采用的是Python爬蟲的方式獲取的數(shù)據(jù)。用到的主要是requests包與正則包re。該程序并未對驗證碼進(jìn)行處理。

　　之前也爬取過豆瓣的網(wǎng)頁，當(dāng)時由于爬取的內(nèi)容少，所以并沒有遇到驗證碼的事情。在寫本文爬蟲的時候，原以為也不會有驗證碼，但是當(dāng)爬取到大概15000個評論的時候跳出來驗證碼。然后我就想不就是十二萬嗎?最多我也就是輸入大概十幾次驗證碼，所以就沒有處理驗證碼的事情。

　　但是接下來的事情就有點坑到我了。爬取15000左右評論并輸入驗證碼的時候，我以為會接下來爬取到30000左右，可是才爬了3000左右就不行了，還是要輸驗證碼。然后就一直這樣，跌跌撞撞，有時候爬取好長時間才需要驗證碼，有時候則不是。不過最后還是把評論爬取下來了。

　　爬取的內(nèi)容主要是：用戶名，是否看過，評論的星星點數(shù)，評論時間，認(rèn)為有用的人數(shù)，評論內(nèi)容。參看下圖（用戶名已隱藏）：

　　這個是影評的起始頁：豆瓣影評

　　以下是Python爬蟲的代碼

import requests
import re
import pandas as pd
url_first='https://movie.douban.com/subject/26363254/comments?start=0'
head={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)Ubuntu Chromium/59.0.3071.109 Chrome/59.0.3071.109 Safari/537.36'}
html=requests.get(url_first,headers=head,cookies=cookies)

cookies={'cookie':'你自己的cookie'}  #也就是找到你的賬號對應(yīng)的cookie

reg=re.compile(r'.*?.*?(.*?).*?(.*?).*?title="(.*?)">.*?title="(.*?)">.*?class=""> (.*?)\n',re.S)  #評論等內(nèi)容
while html.status_code==200:
    url_next='https://movie.douban.com/subject/26363254/comments'+re.findall(reg,html.text)[0]                             
    zhanlang=re.findall(ren,html.text)
    data=pd.DataFrame(zhanlang)
    data.to_csv('/home/wajuejiprince/文檔/zhanlang/zhanlangpinglun.csv', header=False,index=False,mode='a+') #寫入csv文件,'a+'是追加模式
    data=[]
    zhanlang=[]
    html=requests.get(url_next,cookies=cookies,headers=head)

　　以上代碼注意設(shè)置你自己的User-Agent，Cookie，CSV保存路徑等。

　　爬取的內(nèi)容保存成CSV格式的文件。保存的文件內(nèi)容如下

　　數(shù)據(jù)清洗

　　本文用R語言來處理數(shù)據(jù)。雖然在爬取的時候已經(jīng)非常注意爬取內(nèi)容的結(jié)構(gòu)了，但是還是不可避免的有一些值不是我們想要的，比如有的評論內(nèi)容會出現(xiàn)在評論者這一項中。所以還是有必要進(jìn)行一下數(shù)據(jù)的清洗。

　　首先加載要用到的所有包：


library(data.table)
library(plotly)
library(stringr)
library(jiebaR)
library(wordcloud2)
library(magrittr)

導(dǎo)入數(shù)據(jù)并清洗：


dt<-fread(file.choose()) #導(dǎo)入數(shù)據(jù)
dt[,c("V8","V9","V10","V11","V12","V13"):=NULL] #刪除空列

#一條命令清洗數(shù)據(jù)

my_dt<-dt[str_detect(贊成評論數(shù),"\\d+")][評論有用=='有用'][是否看過=="看過"][五星數(shù)%in%c("很差","較差","還行","推薦","力薦")]

　　數(shù)據(jù)淺析

　　先來看一看通過星星數(shù)評論的情況：

　　五星數(shù))],type = 'bar',x=~五星數(shù)

　　五角星的個數(shù)對應(yīng)5個等級，5顆星代表力薦，4顆星代表推薦，3顆星代表還行，2顆星代表較差，1顆星代表很差。通過五角星的評論顯而易見。我們有理由相信絕大部分觀看者對這部影片持滿意態(tài)度。

　　對評論結(jié)果的云圖展示：

首先我們應(yīng)該先進(jìn)行評論的分詞


wk <- worker()
sw<-function(x){wk<=x}
segwords<-lapply(my_dt[,評論內(nèi)容],sw)
my_segwords<-unlist(segwords) #不要列表

#去除停止詞

st<-readLines(file.choose()) #讀取停止詞
stopwords<-c(NULL)

for(i in 1:length(st))
{
  stopwords[i]<-st[i]
}

seg_Words<-filter_segment(my_segwords,stopwords)  #去除中文停止詞

總體評論云圖展示


words<-table(seg_Words)%>%data.table()

setnames(words,"N","pinshu")

words[pinshu>1000] #去除較低頻數(shù)的詞匯（小于1000的）

wordcloud2(words[pinshu>1000], size = 2, fontFamily = "微軟雅黑",color = "random-light", backgroundColor = "grey")

由于數(shù)據(jù)太多，導(dǎo)致我的破電腦卡頓，所以在制作云圖的時候去掉了頻數(shù)低于1000的詞匯。

云圖結(jié)果如下：