我爬取豆瓣影评，告诉你《复仇者联盟3》在讲什么？

Python（发音：英[?pa?θ?n]，美[?pa?θɑ:n]），是一种面向对象、直译式电脑编程语言，也是一种功能强大的通用型语言，已经具备近二十年的发展历史，成熟且稳定。它包含了一组完善并且容易理解的标准库，可以轻松完成不少常见的任务。它的语法很是简捷和清晰，与其它大多数程序设计语言不同，它使用缩进来定义语句。

Python支持命令式程序设计、面向对象程序设计、函数式编程、面向切面编程、泛型编程多种编程范式。与Scheme、Ruby、Perl、Tcl等动态语言同样，Python具有垃圾回收功能，可以自动管理存储器使用。它常常被看成脚本语言用于处理系统管理任务和网络程序编写，然而它也很是适合完成各类高级任务。Python虚拟机自己几乎能够在全部的做业系统中运行。使用一些诸如py2exe、PyPy、PyInstaller之类的工具能够将Python源代码转换成能够脱离Python解释器运行的程序。

《复仇者联盟3：无限战争》于 2018 年 5 月 11 日在中国大陆上映。截止 5 月 16 日，它累计票房达到 15.25 亿。这票房纪录已经超过了漫威系列单部电影的票房纪录。不得不说，漫威电影已经成为一种文化潮流。

先贴海报欣赏下：

图片来自时光网

复联 3 做为漫威 10 年一剑的收官之做。漫威确认下了不少功夫， 给咱们奉献一部精彩绝伦的电影。本身也利用周末时间去电影院观看。看完以后，我的以为不管在打斗特效方面仍是故事情节，都是给人愉悦的享受。同时，电影还保持以往幽默搞笑的风格，常常能把观众逗得哄堂大笑。若是尚未去观看的朋友，能够去电影院看看，确实值得一看。

本文经过 Python 制做网络爬虫，爬取豆瓣电影评论，并分析而后制做豆瓣影评的云图。

1 分析

先经过影评网页肯定爬取的内容。我要爬取的是用户名，是否看过，五星评论值，评论时间，有用数以及评论内容。

点击查看大图

而后肯定每页评论的 url 结构。

第二页 url 地址：

点击查看大图第三页 url 地址：

点击查看大图

最后发现其中的规律：除了首页，后面的每页 url 地址中只有 start= 的值逐页递增，其余都是不变的。

2 数据爬取

本文爬取数据，采用的主要是 requests 库和 lxml 库中 Xpath。豆瓣网站虽然对网络爬虫算是很友好，可是仍是有反爬虫机制。若是你没有设置延迟，一会儿发起大量请求，会被封 IP 的。另外，若是没有登陆豆瓣，只能访问前 10 页的影片。所以，发起爬取数据的 HTTP 请求要带上本身帐号的 cookie。搞到 cookie 也不是难事，能够经过浏览器登陆豆瓣，而后在开发者模式中获取。

python学习路线分三大阶段：基础-进阶-框架-项目实战

基础第一阶段：基础Python的理解。基础第二阶段面对对象编程（注重编程能力）

基础第三阶段面向对象“设计思想”-封装-继承。基础第四阶段python高级专题。

进阶班第一阶段：linux基础。第二：python web工具。第三python部署工具。

第四关系型数据库。第五Python web框架基础原理。

框架阶段.python web开发第一阶段web.py。基础第二Django基础。

第三flask基础。第四tornado基础，

项目实战：我的博客系统-微信开发-企业OA系统=网盘系统。

我想从影评首页开始爬取，爬取入口，而后依次获取页面中下一页的 url 地址以及须要爬取的内容，接着继续访问下一个页面的地址。

import jieba

import requests

import pandas as pd

import time

import random

from lxml import etree

def start_spider():

base_url = 'https://movie.douban.com/subject/24773958/comments'

start_url = base_url + '?start=0'

number = 1

html = request_get(start_url)

while html.status_code == 200:

# 获取下一页的 url

selector = etree.HTML(html.text)

nextpage = selector.xpath("//div[@id='paginator']/a[@class='next']/@href")

nextpage = nextpage[0]

next_url = base_url + nextpage

# 获取评论

comments = selector.xpath("//div[@class='comment']")

marvelthree = []

for each in comments:

marvelthree.append(get_comments(each))

data = pd.DataFrame(marvelthree)

# 写入csv文件,'a+'是追加模式

try:

if number == 1:

csv_headers = ['用户', '是否看过', '五星评分', '评论时间', '有用数', '评论内容']

data.to_csv('./Marvel3_yingpping.csv', header=csv_headers, index=False, mode='a+', encoding='utf-8')

else:

data.to_csv('./Marvel3_yingpping.csv', header=False, index=False, mode='a+', encoding='utf-8')

except UnicodeEncodeError:

print("编码错误, 该数据没法写到文件中, 直接忽略该数据")

data = []

html = request_get(next_url)

我在请求头中增长随机变化的 User-agent, 增长 cookie。最后增长请求的随机等待时间，防止请求过猛被封 IP。

def request_get(url):

'''

使用 Session 可以跨请求保持某些参数。

它也会在同一个 Session 实例发出的全部请求之间保持 cookie

'''

timeout = 3

UserAgent_List = [

"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2228.0 Safari/537.36",

"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2227.1 Safari/537.36",

"Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2227.0 Safari/537.36",

"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2227.0 Safari/537.36",

"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2226.0 Safari/537.36",

"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.4; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2225.0 Safari/537.36",

"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2225.0 Safari/537.36",

"Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2224.3 Safari/537.36",

"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/40.0.2214.93 Safari/537.36",

"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/40.0.2214.93 Safari/537.36",

"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/37.0.2049.0 Safari/537.36",

"Mozilla/5.0 (Windows NT 4.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/37.0.2049.0 Safari/537.36",

"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/36.0.1985.67 Safari/537.36",

"Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/36.0.1985.67 Safari/537.36",

"Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/35.0.3319.102 Safari/537.36",

"Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/35.0.2309.372 Safari/537.36",

"Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/35.0.2117.157 Safari/537.36",

"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_9_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/35.0.1916.47 Safari/537.36",

"Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/34.0.1866.237 Safari/537.36",

]

header = {

'User-agent': random.choice(UserAgent_List),

'Host': 'movie.douban.com',

'Referer': 'https://movie.douban.com/subject/24773958/?from=showing',

}

session = requests.Session()

cookie = {

'cookie': "你的 cookie 值",

}

time.sleep(random.randint(5, 15))

response = requests.get(url, headers=header, cookies=cookie_nologin, timeout = 3)

if response.status_code != 200:

print(response.status_code)

return response

最后一步就是数据获取：

def get_comments(eachComment):

commentlist = []

user = eachComment.xpath("./h3/span[@class='comment-info']/a/text()")[0] # 用户

watched = eachComment.xpath("./h3/span[@class='comment-info']/span[1]/text()")[0] # 是否看过

rating = eachComment.xpath("./h3/span[@class='comment-info']/span[2]/@title") # 五星评分

if len(rating) > 0:

rating = rating[0]

comment_time = eachComment.xpath("./h3/span[@class='comment-info']/span[3]/@title") # 评论时间

if len(comment_time) > 0:

comment_time = comment_time[0]

else:

# 有些评论是没有五星评分, 需赋空值

comment_time = rating

rating = ''

votes = eachComment.xpath("./h3/span[@class='comment-vote']/span/text()")[0] # "有用"数

content = eachComment.xpath("./p/text()")[0] # 评论内容

commentlist.append(user)

commentlist.append(watched)

commentlist.append(rating)

commentlist.append(comment_time)

commentlist.append(votes)

commentlist.append(content.strip())

# print(list)

return commentlist

3 制做云图

由于爬取出来评论数据都是一大串字符串，因此须要对每一个句子进行分词，而后统计每一个词语出现的评论。我采用jieba库来进行分词，制做云图，我则是将分词后的数据丢给网站worditout处理。

def split_word():

with codecs.open('Marvel3_yingpping.csv', 'r', 'utf-8') as csvfile:

reader = csv.reader(csvfile)

content_list = []

for row in reader:

try:

content_list.append(row[5])

except IndexError:

pass

content = ''.join(content_list)

seg_list = jieba.cut(content, cut_all=False)

result = ' '.join(seg_list)

print(result)

最后制做出来的云图效果是：

点击查看大图

"灭霸"词语出现频率最高，其实这一点不意外。由于复联 3 整部电影的故事情节大概是，灭霸在宇宙各个星球上收集 6 颗无限宝石，而后每一个超级英雄为了防止灭霸毁灭整个宇宙，组队来阻止灭霸。

Python能够作什么？

web开发和 爬虫是比较适合 零基础的

自动化运维 运维开发 和 自动化测试 是适合 已经在作运维和测试的人员

大数据 数据分析 这方面 是很须要专业的 专业性相对而言比较强

科学计算 通常都是科研人员 在用

机器学习 和 人工智能 首先 学历 要求高 其次 高数要求高 难度很大

我有一个微信公众号，常常会分享一些python技术相关的干货；若是你喜欢个人分享，能够用微信搜索“python语言学习”关注

欢迎你们加入千人交流答疑群：588+090+942