python 豆瓣评论数据分析_Python爬虫实战案例：豆瓣影评大数据分析报告之网页分析...

个人希望，通过这个完整的爬虫案例(预计总共4篇短文)，能够让爬虫小白学会怎么做爬虫的开发，所以在高手们看来，会有很多浅显的废话，如果觉得啰嗦，可以跳过一些内容~

上一篇文章给大家简单介绍了Python做爬虫所需要的环境、豆瓣影评分析的步骤以及豆瓣影评分析报告。本文将介绍制作影评分析的第一步：网页分析。以往的教程通常会忽略这一步，直接告诉怎么做，我希望多分享一些，便于大家尽快熟悉怎么从网页上爬数据。

以往我们做得比较多的分析，基础数据一般来自于企业内部的数据库所存储数据(通常我们称之为结构化数据)，或者是来自于手工文档存储的有一定格式的数据文件(通常称之为半结构化数据)。而今天我们要做的数据分析，数据基础来自于网页数据，可以认为其是非结构化数据。非结构化数据的采集，和前两者的区别在于，你需要从一堆看似无规律的数据中找出有规律的数据，然后再按照需求来处理。

回到起点，我们要对豆瓣影评进行分析，豆瓣影评所涉及的网页有许多，每页上的文字及图片更是数不胜数。怎么才能让大数据分析报告更有针对性、更准确呢？难道真要从大海里捞一堆垃圾，然后再从垃圾中寻找出规律么？

过往的工作经历，告诉我，这么瞎干的话，是要累死人不赔命的。静下心来理一理工作思路。还是和以前一样，先理个大的步骤出来：

报表需求数据统计数据需求豆瓣模块网页分析

按顺序走就好了，和以前做项目区别不大嘛~

报表需求：如前文所述，我们需要展现的报表包括电影评分排名表、分区域电影热度表、电影热度(评论数量)排名表、电影词频分析表；

数据统计：电影评分、电影热度、分区域电影热度、电影评论

数据需求：电影名称、电影ID、电影评分、电影评论数、电影评论文字、电影区域。当然你还可以拿其他的一些数据备用，比如导演、演员、上映时间、片长等等。

OK，搞清楚数据需求，下一步要做的就是对豆瓣网电影模块进行分析，在哪里可以拿到我们所需要的数据。

限于数据要求，我们本次就只对正在热映的电影数据进行抓取和分析。网页路径为：豆瓣电影首页——>全部正在热映(https://movie.douban.com/cinema/nowplaying/chengdu/，我在成都，所以系统默认是成都目前热映的电影页面，就是它了)。就下面这个页面。

接下来，是到了分析网页数据的时候了。在刚才的网页页面上，按下“F12”键，进入该网页的开发者工具部分，其实就是形成网页的元素及代码。相信做过网页前端的朋友都清楚，没做过的也没关系，在网上找找资料看一看就明白，这儿就不展开来说了。

开发者工具——>调试程序，你看到的就是网页源码，如下图：

现在我们开始查找我们要的数据。举个例子更容易懂些，比如网页上的电影名称“狂暴巨兽”，我们需要看看如何在网页中找到。在开发者工具的右上角输入“

狂暴巨兽

”，然后回车查找，看到如下信息：

大家有点明白没？正在热映的电影《狂暴巨兽》，在网页背后的信息(姑且这么理解哈)就是这样存起来的。关于HTML页面的结构和语言，本文就不详细阐述了，有兴趣的朋友可以自行研究哈。下面将尽可能的用小白文而不是IT语言，把我们要抓取的内容所涉及的内容给阐述清除，做过Web前端的朋友应该可以直接忽略这一段了。

我们所看到的Web页面，其背后是由多层容器嵌套而成，你可以想象成超市里买的组合装保鲜盒，大的套小的，小的再套小的，每个容器里装的就是我们在网页上看到的内容。容器有个官方名称叫“标签”(英文tag)。上图看到的《头号玩家》的信息，包括演员啦、导演啦、地区啦等等，都是被装在

...

这个标签中的。对了，通常标签会是成双成对出现，有开始有结束，比如也可以写成简化版的

。只要通过开始结束标签，你就能很容易分清楚容器包含的内容。记住咯，容器是可以嵌套的，里三层外三层，我们要做的就是通过抽丝剥茧，将需要的数据给扒拉出来。

OK，找到最底层数据了，开始向外扒拉：

1、在

标签外面，是

标签，该标签有一个属性“class='lists'”，记住了，后续我们的程序会用到的哈~

2、继续往外扒拉，是属性为“class='mod-bd'”的div标签

3、继续往外扒拉，依然是div标签，只是属性变成了“id='nowplaying'”，这个单词熟悉不？好像是“正在上映”哦，哈哈，得来完全不费工夫啊

4、额外还得提一个，就是图下方的href='...'，那就是每部电影详细信息的链接地址，这个也要扒拉下来，就靠它在程序里进到下一步处理咯

在开发者工具，滚动条往下拉一拉，另一部电影《头号玩家》的信息也出来了。

继续往下拉，一部一部电影都出来了，是不是看起来特别像我们熟悉的结构化数据了啊，电影ID、电影名、评分、上映时间、片长、地区、导演、演员、点评数、地址等等。我们把一部部电影的数据存起来，是不是就是我们熟悉的关系型数据模型了呢。终于回到我们熟悉的情景了。

看明白没？没明白倒回去再瞅瞅，看明白了我们往下吧。。。刚才只是看到了电影的基础信息，我们最想要的评论还没看到呢，评论在哪里呢？在网页上点击电影缩略图，会跳转到电影详细页面，其实呢，网址就是上面扒拉下来的href啦。往下啦，看到我们需要的评论了。。。

继续上一个页面的动作，一言不合就按F12键。。。以后你们会上瘾的，打开网页就想按F12键。。。一样的，在查询栏输入“全部 5884 条”，记得数字前后有空格，不然查不到的。

找到了吧，记住其前后的标签哈。大家多尝试，我就不一个一个列了。下一步是找到影迷对电影的评论了。点击“更多短评”，跳到详细评论页面：

详细评论每页只有20条，所以要获得更多的评论，需要翻页啦。怎么在程序里实现翻页？请点击“后一页”，跳转后仔细看IE地址栏中的地址：https://movie.douban.com/subject/26430636/comments?start=20&limit=20&sort=new_score&status=P&percent_type=，中间的start=20以及limit=20，就是从第20条开始，每页显示20条，明白了么？未来在程序中，你需要自动改变start的数字来打开详细评论网页。

下一步，继续获取评论数据，依然是F12，没创意。网页上找个影迷的昵称，输入查找，看到了评论数据所在的位置和标签。

OK，我们已经把我们想要的数据都找到了，大家学会了怎么在网页上找自己想要的内容了么？不光是豆瓣哦，其他网站也可以的，比如看小说的网站，先把所有小说扒拉下来再慢慢看，甚至于电影，你都可以的。当然，涉及版权的问题，大家要注意的哈；涉及肾的问题，大家就自己保重了哈~

今天我们主要就讲了怎么样获取数据需求，并手工去扒拉所需数据信息，流程像不像以前我们做企业管理报表的数据需求及满足度分析啊？大家很多时候可以触类旁通的。下一篇，我给大家讲解在Python中，怎么样获取、分析并读取网页上所需的数据。