Python如何获取大量电影影评，做可视化演示

前言

《保你平安》今天上映诶，有朋友看过吗，咋样啊

这是我最近比较想看的电影了，不过不知道这影评怎么样，上周末的点映应该是有蛮多人看的吧，可以采集采集评论看过的朋友发出来的评论，分析分析

这周刚好双休，正正好就可以去看看

okok，话不多说，咱就开始吧

开发环境

• Python 3.8
• Pycharm

代码实现

基本思路

数据来源分析:

1. 明确需求:

• 采集的网站是什么?
• 采集的数据是什么?
  评论相关数据

2. 抓包分析相关数据来源
   通过浏览器自带开发者工具进行抓包分析 <重点>

• 打开开发者工具: F12 或者 鼠标右键点击检查选择network
• 刷新网页: 让本网页的数据内容重新加载一遍
• 关键字搜索: 通过关键字<要的数据>, 搜索查询相对应的数据包

3. 利用获取的数据进行可视化分析

【完整源码文末名片获取】

发送请求

# 请求链接
690643772 ### 源码领取
url = f'https://****/subject/35457272/comments?start=20&limit=20&status=P&sort=new_score'
# 伪装模拟
headers = {
    # User-Agent 用户代理, 表示浏览器基本身份标识
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/101.0.0.0 Safari/537.36'
}
# 发送请求
response = requests.get(url=url, headers=headers)
# 
print(response)

解析数据

# 把获取下来html字符串数据 , 转成可解析对象 
selector = parsel.Selector(response.text)  # ---> 你现金是美元, 没办法在中国使用 <先去银行兑换RMB>
# 第一次提取, 所有div标签
divs = selector.css('div.comment-item')
# for循环遍历, 把列表里面元素一个一个提取出来
for div in divs:
    name = div.css('.comment-info a::text').get()  # 昵称
    rating = div.css('.rating::attr(title)').get()  # 推荐
    date = div.css('.comment-time::attr(title)').get()  # 时间
    area = div.css('.comment-location::text').get()  # 地区
    votes = div.css('.votes::text').get()  # 有用
    short = div.css('.short::text').get().replace('\n', '')  # 评论
    # 数据存字典里面
    dit = {
        '昵称': name,
        '推荐': rating,
        '时间': date,
        '地区': area,
        '有用': votes,
        '评论': short,
        690643772 ### 源码领取
    }

写入数据

f = open('保你平安.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', newline='')
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[
    '昵称',
    '推荐',
    '时间',
    '地区',
    '有用',
    '评论',
])
csv_writer.writeheader()

可视化展示

读取相关数据

df = pd.read_csv('保你平安.csv')
df.head()

推荐分布

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Pie

data_pair = [list(z) for z in zip(evaluate_type, evaluate_num)]
data_pair.sort(key=lambda x: x[1])

c = (
    Pie(init_opts=opts.InitOpts(bg_color="#2c343c"))
    .add(
        series_name="豆瓣影评",
        data_pair=data_pair,
        rosetype="radius",
        radius="55%",
        center=["50%", "50%"],
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False, position="center"),
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(
            title="推荐分布",
            pos_left="center",
            pos_top="20",
            title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff"),
        ),
        legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
    )
    .set_series_opts(
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(
            trigger="item", formatter="{a} 
{b}: {c} ({d}%)"
        ),
        label_opts=opts.LabelOpts(color="rgba(255, 255, 255, 0.3)"),
    )690643772 ### 源码领取
)
c.render_notebook()

地区分布

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Pie

data_pair = [list(z) for z in zip(area_type, area_num)]
data_pair.sort(key=lambda x: x[1])

d = (
    Pie(init_opts=opts.InitOpts(bg_color="#2c343c"))
    .add(
        series_name="豆瓣影评",
        data_pair=data_pair,
        rosetype="radius",
        radius="55%",
        center=["50%", "50%"],
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False, position="center"),
    )690643772 ### 源码领取
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(
            title="地区分布",
            pos_left="center",
            pos_top="20",
            title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff"),
        ),
        legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
    )
    .set_series_opts(
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(
            trigger="item", formatter="{a} 
{b}: {c} ({d}%)"
        ),
        label_opts=opts.LabelOpts(color="rgba(255, 255, 255, 0.3)"),
    )
)
d.render_notebook()

这样分析下来，好像还不错呀，应该是值得一看的

这周末可以冲冲咯

最后

今天的文章分享到这里就结束了，要准备计划明天出去看完电影该吃些啥了哈哈

祝你们有个愉快的周末~

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