《一出好戏》讲述人性，使用Python抓取猫眼近10万条评论并分析，一起揭秘“这出好戏”到底如何？

黄渤首次导演的电影《一出好戏》自8月10日在全国上映，至今已有10天，其主演阵容强大，相信许多观众也都是冲着明星们去的。
目前《一出好戏》在猫眼上已经获得近60万个评价，评分为8.2分，票房已破10亿。

我们将使用Python抓取猫眼近10万条评论数据，并对获取到的数据进行分析，看看观众对这部电影的评价究竟如何？

整个数据分析的过程分为四步：

1. 获取数据
2. 处理数据
3. 存储数据
4. 数据可视化

一、获取数据

1. 简介

​ 本次获取的是猫眼APP的评论数据，如图所示：

通过分析发现猫眼APP的评论数据接口为：

http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/1200486.json?_v_=yes&offset=0&startTime=2018-08-18%2022%3A25%3A03

​ 通过对评论数据进行分析，得到如下信息：

• 返回的是json格式数据

• 1200486表示电影的专属id；offset表示偏移量；startTime表示获取评论的起始时间，从该时间向前取数据，即获取最新的评论

• cmts表示评论，每次获取15条，offset偏移量是指每次获取评论时的起始索引，向后取15条

• hcmts表示热门评论前10条

• total表示总评论数

2. 代码实现

​ 这里先定义一个函数，用来根据指定url获取数据，且只能获取到指定的日期向前获取到15条评论数据

# coding=utf-8
__author__ = '汤小洋'from urllib import request
import json import time from datetime import datetime from datetime import timedelta # 获取数据，根据url获取 def get_data(url): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/64.0.3282.140 Safari/537.36' } req = request.Request(url, headers=headers) response = request.urlopen(req) if response.getcode() == 200: return response.read() return None if __name__ == '__main__': html = get_data('http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/1200486.json?_v_=yes&offset=0&startTime=2018-07-28%2022%3A25%3A03') print(html)

二、处理数据

对获取的数据进行处理，转换为json

# 处理数据
def parse_data(html): data = json.loads(html)['cmts'] # 将str转换为json comments = [] for item in data: comment = { 'id': item['id'], 'nickName': item['nickName'], 'cityName': item['cityName'] if 'cityName' in item else '', # 处理cityName不存在的情况 'content': item['content'].replace('\n', ' ', 10), # 处理评论内容换行的情况 'score': item['score'], 'startTime': item['startTime'] } comments.append(comment) return comments if __name__ == '__main__': html = get_data('http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/1200486.json?_v_=yes&offset=0&startTime=2018-07-28%2022%3A25%3A03') comments = parse_data(html) print(comments)

三、存储数据

​ 为了能够获取到所有评论数据，方法是：从当前时间开始，向前获取数据，根据url每次获取15条，然后得到末尾评论的时间，从该时间继续向前获取数据，直到影片上映日期(2018-08-10)为止，获取这之间的所有数据。

# 存储数据，存储到文本文件
def save_to_txt(): start_time = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') # 获取当前时间，从当前时间向前获取 end_time = '2018-08-10 00:00:00' while start_time > end_time: url = 'http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/1203084.json?_v_=yes&offset=0&startTime=' + start_time.replace(' ', '%20') html = None ''' 问题：当请求过于频繁时，服务器会拒绝连接，实际上是服务器的反爬虫策略 解决：1.在每个请求间增加延时0.1秒，尽量减少请求被拒绝 2.如果被拒绝，则0.5秒后重试 ''' 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) print(comments) start_time = comments[14]['startTime'] # 获得末尾评论的时间 start_time = datetime.strptime(start_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') + timedelta(seconds=-1) # 转换为datetime类型，减1秒，避免获取到重复数据 start_time = datetime.strftime(start_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') # 转换为str for item in comments: with open('comments.txt', 'a', encoding='utf-8') as f: f.write(str(item['id'])+','+item['nickName'] + ',' + item['cityName'] + ',' + item['content'] + ',' + str(item['score'])+ ',' + item['startTime'] + '\n') if __name__ == '__main__': # html = get_data('http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/1200486.json?_v_=yes&offset=0&startTime=2018-07-28%2022%3A25%3A03') # comments = parse_data(html) # print(comments) save_to_txt()

​ 有两点需要说明：

1. 服务器一般都有反爬虫策略，当请求过于频繁时，服务器会拒绝部分连接，我这里是通过增加每个请求间延时来解决，只是一种简单的解决方案，还望各位看客理解包涵
2. 根据数据量的多少，抓取数据所需时间会有所不同，我抓取的是2018-8-19到2018-8-10(上映当天)之间的数据，大概花了2个小时，共抓取约9.2万条评论数据

四、数据可视化

​ 这里使用的是pyecharts，pyecharts是一个用于生成Echarts图表的类库，便于在Python中根据数据生成可视化的图表。

​ Echarts是百度开源的一个数据可视化JS库，主要用于数据可视化。

​ 参考：http://pyecharts.org/

# 安装pyecharts
pip install pyecharts 

​ pyecharts v0.3.2以后，pyecharts 将不再自带地图 js 文件。如用户需要用到地图图表，可自行安装对应的地图文件包。

# 安装地图文件包
pip install echarts-china-provinces-pypkg # 中国省、市、县、区地图
pip install echarts-china-cities-pypkg
pip install echarts-china-counties-pypkg
pip install echarts-china-misc-pypkg
pip install echarts-countries-pypkg # 全球国家地图
pip install echarts-united-kingdom-pypkg

1. 粉丝位置分布

​ 代码实现

# coding=utf-8
__author__ = '汤小洋'# 导入Style类，用于定义样式风格
from pyecharts import Style # 导入Geo组件，用于生成地理坐标类图 from pyecharts import Geo import json # 导入Geo组件，用于生成柱状图 from pyecharts import Bar # 导入Counter类，用于统计值出现的次数 from collections import Counter # 数据可视化 def render(): # 获取评论中所有城市 cities = [] with open('comments.txt', mode='r', encoding='utf-8') as f: rows = f.readlines() for row in rows: city = row.split(',')[2] if city != '': # 去掉城市名为空的值 cities.append(city) # 对城市数据和坐标文件中的地名进行处理 handle(cities) # 统计每个城市出现的次数 # data = [] # for city in set(cities): # data.append((city, cities.count(city))) data = Counter(cities).most_common() # 使用Counter类统计出现的次数，并转换为元组列表 # print(data) # 定义样式 style = Style( title_color='#fff', title_pos='center', width=1200, height=600, background_color='#404a59' ) # 根据城市数据生成地理坐标图 geo = Geo('《一出好戏》粉丝位置分布', '数据来源：猫眼-汤小洋采集', **style.init_style) attr, value = geo.cast(data) geo.add('', attr, value, visual_range=[0, 3500], visual_text_color='#fff', symbol_size=15, is_visualmap=True, is_piecewise=True, visual_split_number=10) geo.render('粉丝位置分布-地理坐标图.html') # 根据城市数据生成柱状图 data_top20 = Counter(cities).most_common(20) # 返回出现次数最多的20条 bar = Bar('《一出好戏》粉丝来源排行TOP20', '数据来源：猫眼-汤小洋采集', 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('粉丝来源排行-柱状图.html')

​ 出现的问题：

• 报错：ValueError: No coordinate is specified for xxx(地名)

• 原因：pyecharts的坐标文件中没有该地名，实际上是名称不一致导致的，如数据中地名为'达州'，而坐标文件中为'达州市'

  坐标文件所在路径：项目/venv/lib/python3.6/site-packages/pyecharts/datasets/city_coordinates.json

• 解决：修改坐标文件，在原位置下复制个同样的，然后修改下地名

{"达州市": [107.5,31.22],"达州": [107.5, 31.22 ], } 

​ 不过由于要修改的地名太多，上面的方法实在是麻烦，所以我定义了一个函数，用来处理地名数据找不到的问题

# 处理地名数据，解决坐标文件中找不到地名的问题
def handle(cities): # print(len(cities), len(set(cities))) # 获取坐标文件中所有地名 data = None with open( '/Users/wangbo/PycharmProjects/python-spider/venv/lib/python3.6/site-packages/pyecharts/datasets/city_coordinates.json', mode='r', encoding='utf-8') as f: data = json.loads(f.read()) # 将str转换为json # 循环判断处理 data_new = data.copy() # 拷贝所有地名数据 for city in set(cities): # 使用set去重 # 处理地名为空的数据 if city == '': while city in cities: cities.remove(city) count = 0 for k in data.keys(): count += 1 if k == city: break if k.startswith(city): # 处理简写的地名，如 达州市 简写为 达州 # print(k, city) data_new[city] = data[k] break if k.startswith(city[0:-1]) and len(city) >= 3: # 处理行政变更的地名，如县改区 或 县改市等 data_new[city] = data[k] break # 处理不存在的地名 if count == len(data): while city in cities: cities.remove(city) # print(len(data), len(data_new)) # 写入覆盖坐标文件 with open( '/Users/wangbo/PycharmProjects/python-spider/venv/lib/python3.6/site-packages/pyecharts/datasets/city_coordinates.json', mode='w', encoding='utf-8') as f: f.write(json.dumps(data_new, ensure_ascii=False)) # 将json转换为str 

可视化结果：

粉丝人群主要集中在沿海一带

从上图可以看出，《一出好戏》的观影人群主要集中在沿海一带，这些地方经济相对发达，城市人口基数庞大，极多的荧幕数量和座位、极高密度的排片场次，让观众便捷观影，活跃的观众评论也多，自然也就成为票房的主要贡献者。

粉丝来源排名前20的城市依次为：北京、深圳、上海、成都、武汉、广州、西安、郑州、重庆、南京、天津、沈阳、长沙、东莞、哈尔滨、青岛、杭州、合肥、大连、苏州

电影消费是城市消费的一部分，从某种角度来看，可以作为考察一个城市购买力的指标。这些城市在近年的GDP排行中大都居上游，消费水平较高。

2. 词云图

​ jieba是一个基于Python的分词库，完美支持中文分词，功能强大

pip install jieba

​ Matplotlib是一个Python的2D绘图库，能够生成高质量的图形，可以快速生成绘图、直方图、功率谱、柱状图、误差图、散点图等

pip install matplotlib

​ wordcloud是一个基于Python的词云生成类库，可以生成词云图

pip install wordcloud

​ 代码实现：

# coding=utf-8
__author__ = '汤小洋'# 导入jieba模块，用于中文分词
import jieba
# 导入matplotlib，用于生成2D图形 import matplotlib.pyplot as plt # 导入wordcount，用于制作词云图 from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator # 获取所有评论 comments = [] with open('comments.txt', mode='r', encoding='utf-8') as f: rows = f.readlines() for row in rows: comment = row.split(',')[3] if comment != '': comments.append(comment) # 设置分词 comment_after_split = jieba.cut(str(comments), cut_all=False) # 非全模式分词，cut_all=false words = ' '.join(comment_after_split) # 以空格进行拼接 # print(words) # 设置屏蔽词 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('这部') stopwords.add('这个') stopwords.add('不是') stopwords.add('真的') stopwords.add('感觉') stopwords.add('觉得') stopwords.add('还是') stopwords.add('但是') stopwords.add('就是') stopwords.add('一出') stopwords.add('好戏') # 导入背景图 bg_image = plt.imread('bg.jpg') # 设置词云参数，参数分别表示：画布宽高、背景颜色、背景图形状、字体、屏蔽词、最大词的字体大小 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) # 将分词后数据传入云图 wc.generate_from_text(words) plt.imshow(wc) plt.axis('off') # 不显示坐标轴 plt.show() # 保存结果到本地 wc.to_file('词云图.jpg') 

可视化结果：

总体评价很不错

​ 对评论数据进行分词后制作如下词云图：

​ 从词云图中可以看到：

• 评论中多次出现“可以”、“好看”、“不错”等热词，说明观众对《一出好戏》的总体评价还是很不错的
• 同时对该影片中“张艺兴”的“演技”也给予了很大的认可，我本人今天在观看后也有同感，让我们看到了不一样的张艺兴，实力演员
• 对于初次“导演”电影的“黄渤”，能拍出这样的影片，粉丝们也是比较肯定的，同时其本身就是票房的保障
• 至于剧情方面，“现实”、“喜剧”、“搞笑”、“故事”等词语，能看出这是一部反映现实的故事片，同时也兼具喜剧搞笑
• 对于评论中出现的“一般”、“失望”等，这些粉丝或许是和我一样，本以为这是一部爆笑喜剧片，笑点应该会很多（毕竟在我们心中，黄渤、王宝强等就是笑星），没想到笑点并不很多，至少与期待的有差距，导致心里有落差的原因吧^_^

3. 评分星级

​ 代码实现：

# coding=utf-8
__author__ = '汤小洋'# 导入Pie组件，用于生成饼图
from pyecharts import Pie # 获取评论中所有评分 rates = [] with open('comments.txt', mode='r', encoding='utf-8') as f: rows = f.readlines() for row in rows: rates.append(row.split(',')[4]) # print(rates) # 定义星级，并统计各星级评分数量 attr = ['五星', '四星', '三星', '二星', '一星'] value = [ rates.count('5') + rates.count('4.5'), rates.count('4') + rates.count('3.5'), rates.count('3') + rates.count('2.5'), rates.count('2') + rates.count('1.5'), rates.count('1') + rates.count('0.5') ] # print(value) pie = Pie('《一出好戏》评分星级比例', title_pos='center', width=900) pie.add('7-17', attr, value, center=[75, 50], is_random=True, radius=[30, 75], rosetype='area', is_legend_show=False, is_label_show=True) pie.render('评分.html') 

可视化结果：

四、五星级影评合计高达83%

​ 从图中可以看出，五星比例接近62%，四星比例为21%，两者合计高达83%，可见口碑还是相当不错的，一星占比不足6%

​ 《一出好戏》作为黄渤第一次执导的作品，在拍摄过程中导演渤哥对自己的要求也是很严格的，所以有这样的成绩，也是理所当然。