作者 | Ryan
责编 | 郭芮
11月，由汤姆·哈迪主演的“毒液：致命守护者”在国内上映，依托漫威的光环以及演员们精湛的演技，这部动作科幻片在猫眼评分得到豆瓣7.4的评分，口碑和票房都高于大多数同期上映的其他影片。
所以周日的时候跟基友去电影院去看了这场正邪共生的电影，100多人的影院座无虚席，不过看完之后对比其他漫威作品，我倒也没觉得有多大的惊喜，觉得猫眼上的9.3评分的感受不符。
头部的几条评论显然有些夸大，那大众对“毒液”感受是怎么呢？于是笔者动手开始分析起来。
1.获取数据首先要获取数据，准备爬取猫眼上的电影评论作为本次分析样本，PC官网上只显示了电影的10条热门短评，显然不够，于是准备从M端抓包找到评论接口。
接口链接：
http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/42964.json?v=yes&offset=15&startTime=2018-11-20 19:17:16。
接口中对我们本次抓取主要有用的参数是offset偏移量以及日期，这两个条件限制了抓取的条数。分析接口结果：
这里有用户评论的相关数据，我们选取了地理位置（用户为授权无法获取）、评论内容、用户名、评分以及评论时间的数据，通过python的requests模块开始爬取。导入本次爬取需要的包，开始抓取数据。
`def get_data(url): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_0 like Mac OS X) AppleWebKit/604.1.38 (KHTML, like Gecko) Version/11.0 Mobile/15A372 Safari/604.1'} html = requests.get(url, headers=headers) if html.status_code ==200: return html.content else: return none`
其次是解析Json数据，每个接口有15条评论数据，10条热门评论数据，我们将评论数据中用户名、城市名、评论内容、评分、评论时间依次解析出来，并返回。
`def parse_data(html): json_data = json.loads(html)['cmts'] comments = [] try: for item in json_data: comment = { 'nickName': item['nickName'], 'cityName': item['cityName'] if 'cityName' in item else '', 'content': item['content'].strip().replace('\n', ''), 'score': item['score'], 'startTime': item['startTime'] } comments.append(comment) return comments except Exception as e: print(e)`
接着我们将获取到的数据保存到本地。此过程中，对接口url中时间的处理借鉴了其他博主的爬虫思路，将每次爬取的15条数据取最后一条的评论时间，减去一秒（防止重复），从该时间向前获取直到影片上映时间，获取所有数据。
`def save(): start_time = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') end_time = '2018-11-09 00:00:00' while start_time > end_time: url = 'http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/42964.json?_v_=yes&offset=15&startTime=' start_time.replace( ' ', ' ') html = None 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) start_time = comments[14]['startTime'] print(start_time) start_time = datetime.strptime(start_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') timedelta(seconds=-1) start_time = datetime.strftime(start_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') for item in comments: print(item) with open('files/comments.txt', 'a', encoding='utf-8')as f: f.write(item['nickName'] ',' item['cityName'] ',' item['content'] ',' str(item['score']) item['startTime'] '\n') if __name__ == '__main__': url = 'http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/42964.json?_v_=yes&offset=15&startTime=2018-11-19 19:36:43' html = get_data(url) reusults = parse_data(html) save()`
最终抓取了48048条评论相关数据作为此次分析样本。
数据可视化采用了pyecharts，按照地理位置制作了毒液观众群的分布图。部分代码如下：
`geo = Geo('《毒液》观众位置分布', '数据来源：猫眼-Ryan采集', **style.init_style) attr, value = geo.cast(data) geo.add('', attr, value, visual_range=[0, 1000], visual_text_color='#fff', symbol_size=15, is_visualmap=True, is_piecewise=False, visual_split_number=10) geo.render('观众位置分布-地理坐标图.html') data_top20 = Counter(cities).most_common(20) bar = Bar('《毒液》观众来源排行TOP20', '数据来源：猫眼-Ryan采集', title_pos='center', width=1200, height=600) 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('观众来源排行-柱状图.html')`
从可视化结果来看，“毒液”观影人群以东部城市为主，观影的top5城市为深圳、北京、上海、广州、成都。
观众地理位置分布图
观众来源排行TOP20
3.用户评论，词云图只看观众分布无法判断大家对电影的喜好，所以我把通过jieba把评论分词，最后通过wordcloud制作词云，作为大众对该电影的综合评价。
` comments = [] with open('files/comments.txt', 'r', encoding='utf-8')as f: rows = f.readlines() try: for row in rows: comment = row.split(',')[2] if comment != '': comments.append(comment) # print(city) except Exception as e: print(e) comment_after_split = jieba.cut(str(comments), cut_all=False) words = ' '.join(comment_after_split) #多虑没用的停止词 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('感觉') stopwords.add('毒液') stopwords.add('就是') stopwords.add('觉得') bg_image = plt.imread('venmo1.jpg') 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) wc.generate_from_text(words) plt.imshow(wc) plt.axis('off') plt.show() `
从最终的词云结果上来看，大多数观众还是对“毒液”很满意的。
作者：Ryan，任职上海某中型互联网公司，关注数据分析以及互联网产品领域，喜欢的关注公众号“格雷福斯”与我交流。
声明：本文为作者投稿，版权归其个人所有。
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