用Python分析一下明天上映的电影《保佑你安全》的观众评论数据，看看是否值得一看。

03月

1 代码人生

作者:鸿升数据

前言

最近有一部叫《保你平安》的电影，三月十号上映，也就是明天
很多看过点映的人，都是一致好评，但真的好看吗？
因为没上映，现在豆瓣评分还没出来，但不妨我们用Python，把提前点映看过的观众的评论获取下来，分析分析

开发环境

Python 3.8
Pycharm

实现代码的基本思路:

数据来源分析:

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

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

利用获取的数据进行可视化分析

数据获取代码实现步骤

发送请求

# 请求链接
url = f'https://movie.douban.com/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)
# <Response [200]>
print(response)

解析数据

# 把获取下来html字符串数据 <response.text>, 转成可解析对象 <Selector xpath=None data='<html lang="zh-CN" class="ua-windows ...'>
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,
    }

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()

用Python分析明天上映电影《保你平安》观众评论数据，看看是否值得去观看_数据分析

可视化展示

读取相关数据

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

用Python分析明天上映电影《保你平安》观众评论数据，看看是否值得去观看_css_02

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"),
    )
    .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} <br/>{b}: {c} ({d}%)"
        ),
        label_opts=opts.LabelOpts(color="rgba(255, 255, 255, 0.3)"),
    )
)
d.render_notebook()

用Python分析明天上映电影《保你平安》观众评论数据，看看是否值得去观看_数据_04

这样分析下来，好像还不错呀，应该是值得一看的

内容来源于网络如有侵权请私信删除

香港服务器

美国服务器

香港站群服务器

美国站群服务器

用Python分析一下明天上映的电影《保佑你安全》的观众评论数据，看看是否值得一看。

用Python分析一下明天上映的电影《保佑你安全》的观众评论数据，看看是否值得一看。

目录

前言

开发环境

实现代码的基本思路:

数据来源分析:

数据获取代码实现步骤

发送请求

解析数据

写入数据

可视化展示

读取相关数据

推荐分布

地区分布

香港服务器

美国服务器

香港站群服务器

美国站群服务器

用Python分析一下明天上映的电影《保佑你安全》的观众评论数据，看看是否值得一看。

用Python分析一下明天上映的电影《保佑你安全》的观众评论数据，看看是否值得一看。

目录

前言

开发环境

实现代码的基本思路:

数据来源分析:

数据获取代码实现步骤

发送请求

解析数据

写入数据

可视化展示

读取相关数据

推荐分布

地区分布

推荐文章