百度python小白逆袭大神系列课程day5——爱奇艺《青你2》评论爬取并分析

取)

薛之谦/郁可唯-纸船

作业要求说明

第一步：爱奇艺《青春有你2》评论数据爬取
(参考链接：https://www.iqiyi.com/v_19ryfkiv8w.html#curid=15068699100_9f9bab7e0d1e30c494622af777f4ba39)

• 爬取任意一期正片视频下评论
• 评论条数不少于1000条

第二步：词频统计并可视化展示

• 数据预处理：清理清洗评论中特殊字符（如：@#￥%、emoji表情符）,清洗后结果存储为txt文档
  中文分词：添加新增词（如：青你、奥利给、冲鸭），去除停用词（如：哦、因此、不然、也好、但是）
• 统计top10高频词
• 可视化展示高频词

第三步：绘制词云

• 根据词频生成词云
• 可选项-添加背景图片，根据背景图片轮廓生成词云

第四步：结合PaddleHub，对评论进行内容审核

完成作业所需要的准备

1. 中文分词需要jieba
2. 词云绘制需要wordcloud
3. 可视化展示中需要的中文字体
4. 网上公开资源中找一个中文停用词表
5. 根据分词结果自己制作新增词表
6. 准备一张词云背景图（附加项，不做要求，可用hub抠图实现）
7. paddlehub配置

完整代码展示及说明

# 安装jieba和词云，分别用于中文分词和词云绘制
!pip install jieba
!pip install wordcloud

#安装中文字体，可以本地上传，也可以在线安装
#如果是本地上传的话，需要注意上传的文件名和你所引用的文件名是否一致，
# 下载中文字体
#!wgethttps://mydueros.cdn.bcebos.com/font/simhei.ttf 

# 查看系统可用的ttf格式中文字体
!fc-list :lang=zh | grep ".ttf"
# 创建系统字体文件路径
!mkdir .fonts
# 复制文件到该路径
!cp simhei.ttf .fonts/
#添加可视化所需要的字体
!rm -rf .cache/matplotlib
#字体的调用
from matplotlib.font_manager import _rebuild
_rebuild()

#安装模型，解析LSTM所用
!hub install porn_detection_lstm == 1.1.0
# !pip install --upgrade paddlehub

#调用所需要的库，都懂，不解释
from __future__ import print_function
import requests
import json
import re #正则匹配
import time #时间处理模块
import jieba #中文分词
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as font_manager
from PIL import Image
from wordcloud import WordCloud  #绘制词云模块
import paddlehub as hub

#请求爱奇艺评论接口，返回response信息
def getMovieinfo(url):
    '''
        请求爱奇艺评论接口，返回response信息
        参数  url: 评论的url
        :return: response信息
    '''
    session = requests.Session()
    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",
        #"User-Agent": "Mozilla/5.0",
        "Accept": "application/json",
        "Referer": "http://m.iqiyi.com/v_19rqriflzg.html",
        "Origin": "http://m.iqiyi.com",
        "Host": "sns-comment.iqiyi.com",
        "Connection": "keep-alive",
        "Accept-Language":"en-US,en;q=0.9,zh-CN;q=0.8,zh;q=0.7,zh-TW;q=0.6",
        "Accept-Encoding":"gzip, deflate"
        ""
    }
    response = session.get(url,headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    return None

#解析json数据，获取评论
def saveMovieInfoToFile(lastId,arr):
    '''
        解析json数据，获取评论
        参数  lastId:最后一条评论ID  arr:存放文本的list
    
    '''

    url = "https://sns-comment.iqiyi.com/v3/comment/get_comments.action?agent_type=118&\
    agent_version=9.11.5&authcookie=null&business_type=17&content_id=15068699100&page=&page_size=10&types=time&last_id="
    url += str(lastId)
    responseTxt = getMovieinfo(url)
    responseJson = json.loads(responseTxt)
    comments = responseJson['data']['comments']

    for val in comments:
        #print(val.keys())
        if 'content' in val.keys():
            print(val['content'])
            arr.append(val['content'])
        lastId = str(val['id'])
    return lastId

#使用正则去除文本中特殊字符，相关用法自行百度
def clear_special_char(content):
    '''
	    正则处理特殊字符
	    参数 content:原文本
	    return: 清除后的文本
    '''
    s = re.sub(r"| |\t|\r",  "",content)
    s = re.compile('[a-zA-Z]')
    s = re.compile('^\d+(\.\d+)?$')    
    s = re.compile('[^A-Z^a-z^0-9^\u4e00-\u9fa5]')
    return s.sub('', content)

#对上面获取的评论进行分词
def fenci(text):
    '''
	    利用jieba进行分词
	    参数 text:需要分词的句子或文本
	    return：分词结果
    '''
    #添加自定义字典，增加词库的内容，可以使分词的效果更好
    jieba.load_userdict('add_words.txt')
    
    seg = jieba.lcut(text, cut_all=False)
    return seg

#中文停用词的使用，对文本进行优化。所需要的文件可以百度下载
def stopwordslist(file_path):
    '''
    创建停用词表
    参数 file_path:停用词文本路径
    return：停用词list
    '''
    stopwords = [line.strip() for line in open(file_path, encoding='UTF-8').readline()]
    return stopwords

#词频数量统计
def movestopwords(sentence,stopwords,counts):
    '''
	    去除停用词,统计词频
	    参数 file_path:停用词文本路径 stopwords:停用词list counts: 词频统计结果
	    return：None
    '''
    #out = []
    for word in sentence:
        if word not in stopwords:
            if len(word) != 1:
                counts[word] = counts.get(word,0) + 1
    return None

#对上面的词频统计进行可视化输出
def drawcounts(counts,num):
    '''
    绘制词频统计表
    参数 counts: 词频统计结果 num:绘制topN
    return：none
    '''
    x_aixs = []
    y_aixs = []
    c_order = sorted(counts.items(),key=lambda x:x[1],reverse = True)
    for c in c_order[:num]:
        x_aixs.append(c[0])
        y_aixs.append(c[1])

    #设置显示中文
    matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#指定默认字体
    matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #j解决保存图像是负号‘-’显示为方块的问题
    plt.bar(x_aixs,y_aixs)
    plt.title('词频统计结果')
    plt.show()
    

#根据词频统计来绘制词云
import jieba  # 分词
from wordcloud import WordCloud  # 词云图
import matplotlib.colors as colors  # 处理图片相关内容
import numpy
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
def drawcloud(word_f):
    '''
    根据词频绘制词云图
    参数 word_f:统计出的词频结果
    return：none
    '''  
    with open(r'aqy.txt', 'r', encoding='utf-8') as txt:
        data = txt.read()
    words_list = jieba.lcut(data)
    # 用空格分隔词语
    tokenstr = ' '.join(words_list)  
    cloud_mask=np.array(Image.open('map.png'))
    st=set(['东西', '这是'])
     # 自定义文字颜色
    colormaps = colors.ListedColormap(['#FF0000','#FF7F50','#FFE4C4'])
    wc=WordCloud(background_color='white',
    mask=cloud_mask,
    max_words=250,
    font_path='simhei.ttf',
    min_font_size=10,
    max_font_size=100,
    width=400,
    relative_scaling=0.3,
    stopwords=st)
    wc.fit_words(word_f)
    plt.axis('off')
    plt.show()
    wc.to_file('pic.png')  # 生成词云图片

def text_detection(text,file_path):
    '''
    使用hub对评论进行内容分析
    return：分析结果

    '''
    porn_detection_lstm = hub.Module(name='porn_detection_lstm')
    f = open('aqy.txt','r',encoding='utf-8')
    for line in f:
        if len(line.strip()) == 1:
            continue
        else:
            test_text.append(line)
    f.close()
    input_dict = {"text": test_text}
    results = porn_detection_lstm.detection(data=input_dict,use_gpu=False, batch_size=1)
    # print(results)
    for index, item in enumerate(results):
        if item['porn_detection_key'] == 'porn':
            print(item['text'],':',item['porn_probs'])

#评论是多分页的，得多次请求爱奇艺的评论接口才能获取多页评论,有些评论含有表情、特殊字符之类的
#num 是页数，一页10条评论，假如爬取1000条评论，设置num=100
## 转换数据
if __name__ == '__main__':
    num=120
    lastId='0'
    arr=[]
    with open('aqy.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
        for i in range(num):
            lastId=saveMovieInfoToFile(lastId, arr)
            time.sleep(0.5)
        for item in arr:
            item=clear_special_char(item)
            if item.strip()!='':
                try:
                    f.write(item+'\n')
                except  e:
                    print('含有特殊字符')
    print("共获取评论：", len(arr))
    f=open('aqy.txt', 'r', encoding='utf-8')
    counts={}
    for line in f:
        words=fenci(line)
        stopwords=stopwordslist(r'./stopwords/中文停用词表.txt')
        movestopwords(words, stopwords, counts)
    drawcounts(counts, 10)
    drawcloud(counts)
    f.close()

    file_path='aqy.txt'
    test_text=[]
    text_detection(test_text, file_path)

display(Image.open('pic.png')) #显示生成的词云图像

最终结果展示

所用到的文件

可能遇到的问题（重点）

1. 文字乱码

原因是因为上传的字体没安装，解决办法见上面代码部分。

2. 上传了图片，但是词云显示任然是矩形
   类似这样：
   
   解决办法：词云用的图四面都不能挨边，就是说四边都要是底色，所以你上传的图片无论内容是啥，但背景必须是白底的。可以参考上面的代码。

3. TypeError: getMovieinfo() takes 0 positional arguments but 1 was given
   
   解决办法：getMovieinfo()这个函数的参数没有加进去，你查看下这个函数的源代码。

4.文本格式问题

解决办法：将文本TXT格式改成UTF-8

5. 获取评论数量太少的问题
   
   可能有人这里获得的评论数量只有199，但作业要求是1000条以上，所以我们需要做的是检查一下代码。
   
   适当增大这里的num值。

好了，问题就先写到这里了，当然，代码的思想可能相同，但出现的bug千千万万，出现了问题大家还是要多查查资料，多问问大神，代码写的多了，bug自然就少了！哈哈！！！

人生苦短，我选python！

day5的分析就先写到这里了！下次再写心得和day4和比赛项目的分享，谢谢！