Python 爬虫实战（1）：分析豆瓣中最新电影的影评

骑猪看日落 2023-10-09 11:03 57阅读 0赞

## 目标总览 ##

主要做了三件事：

*  抓取网页数据
 *  清理数据
 *  用词云进行展示
 *  使用的python版本是3.6

## 一、抓取网页数据 ##

**第一步要对网页进行访问，python中使用的是urllib库。代码如下：**

from urllib import request
    
    resp = request.urlopen('https://movie.douban.com/nowplaying/hangzhou/')
    html_data = resp.read().decode('utf-8')

其中[https://movie.douban.com/nowplaying/hangzhou/][https_movie.douban.com_nowplaying_hangzhou]是豆瓣最新上映的电影页面，可以在浏览器中输入该网址进行查看。

html\_data是字符串类型的变量，里面存放了网页的html代码。

输入print(html\_data)可以查看，如下图所示：

![1353628-20180617235638993-204468371.png][]

**第二步，需要对得到的html代码进行解析，得到里面提取我们需要的数据。**

在python中使用BeautifulSoup4库进行html代码的解析（如果没有安装此库，请先自行安装）。

BeautifulSoup使用的格式如下：

BeautifulSoup(html,"html.parser")

第一个参数为需要提取数据的html，第二个参数是指定解析器，然后使用find\_all()读取html标签中的内容。

但是html中有这么多的标签，该读取哪些标签呢？其实，最简单的办法是我们可以打开我们爬取网页的html代码，然后查看我们需要的数据在哪个html标签里面，再进行读取就可以了。如下图所示：

![1353628-20180618010303013-2021421622.png][]

从上图中可以看出在div id=“nowplaying”标签开始是我们想要的数据，里面有电影的名称、评分、主演等信息。所以相应的代码编写如下：

soup = bs(html_data, 'html.parser')
    nowplaying_movie = soup.find_all('div', id='nowplaying')
    nowplaying_movie_list = nowplaying_movie[0].find_all('li', class_='list-item')

其中nowplaying\_movie\_list是一个列表，可以用print(nowplaying\_movie\_list\[0\])查看里面的内容，如下图所示：

![1353628-20180618012444577-298349006.png][]

在上图中可以看大data-subject属性里放了电影的id号码，而在img标签的alt属性里面放了电影的名字，因此我们就通过这两个属性来得到电影的id和名称。（注：打开电影短评的网页时需要用到电影的id，所以需要对它进行解析），编写代码如下：

nowplaying_list = []
    for item in nowplaying_movie_list:
        nowplaying_dict = {}
        nowplaying_dict['id'] = item['data-subject']
        for tag_img_item in item.find_all('img'):
            nowplaying_dict['name'] = tag_img_item['alt']
            nowplaying_list.append(nowplaying_dict)

其中列表nowplaying\_list中就存放了最新电影的id和名称，可以使用print(nowplaying\_list)进行查看，如下图所示：

![1353628-20180618013935680-228696049.png][]

![1353628-20180618014106093-2040006083.png][]

可以看到和豆瓣网址上面是匹配的。这样就得到了最新电影的信息了。接下来就要进行对最新电影短评进行分析了。例如《侏罗纪公园2》的短评网址为：https://movie.douban.com/subject/26416062/?from=playing\_poster其中26416062就是电影的id。

接下来对该网址进行解析了。打开上图中的短评页面的html代码，我们发现关于评论的数据是在div标签的comment属性下面，如下图所示：

![1353628-20180618020103153-253195891.png][]

因此对此标签进行解析，代码如下：

requrl = 'https://movie.douban.com/subject/' + nowplaying_list[0]['id'] + '?from=playing_poster'
    resp = request.urlopen(requrl)
    html_data = resp.read().decode('utf-8')
    soup = bs(html_data, 'html.parser')
    comment_div_list = soup.find_all('div',class_='comment')

此时在comment\_div\_list列表中存放的就是div标签和comment属性下面的html代码了。在闪图张还可以发现在p标签下面存放了网友对电影的评论，因此对comment\_div\_list代码中的html代码继续进行解析，代码如下：

eachCommentList = []
    for item in comment_div_list:
        if item.find_all('p')[0].string is not None:
            eachCommentList.append(item.find_all('p')[0].string)

使用print(eachCommentList)查看eachCommentList列表中的内容，可以看到里面存着我们想要的影评。如下图所示：

![1353628-20180618021740757-1082195457.png][]

至此我们已经爬取了豆瓣最近播放电影的评论数据，接下来就要对数据进行清洗和词云显示了。

## 二、数据清洗 ##

为了方便数据进行清洗，我们将列表中的数据放在一个字符串数组中，代码如下：

comments = ''
    for k in range(len(eachCommentList)):
        comments = comments + (str(eachCommentList[k])).strip()

使用print(comments)进行查看，如下图所示：

![1353628-20180618022449564-988429519.png][]

可以看到所有的评论已经变成一个字符串了，但是我们发现评论中还有不少的标点符号等。这些符号对我们进行词频统计时根本没有用，因此要将它们清除。所用的方法是正则表达式。python中正则表达式是通过re模块来实现的。代码如下：

import re
    pattern = re.compile(r'[\u4e00-\u9fa5]+')
    filterdata = re.findall(pattern, comments)
    cleaned_comments = ''.join(filterdata)

继续使用print(cleaned\_comments)语句进行查看，如下图所示：

![1353628-20180618023129444-771831487.png][]

我们可以看到此时评论数据中已经没有那些标点符号了，数据变得“干净”了很多。

因此要进行词频统计，所以先要进行中文分词操作。在这里我使用的是结巴分词。如果没有安装结巴分词，可以在控制台使用**pip install jieba**进行安装。（注：可以使用**pip list**查看是否安装了这些库）。代码如下所示：

import jieba    # 分词包
    import pandas as pd
    
    segment = jieba.lcut(cleaned_comments)
    words_df = pd.DataFrame({
        'segment': segment})

因为结巴分词要用到pandas，所以我们这里加载了pandas包。可以使用**words\_df.head()**查看分词之后的结果，如下图所示：

![1353628-20180618103349903-198979772.png][]

从上图可以看到我们的数据中有“别的”、“不”、“让”、“我”等虚词（停用词），而这些词在任何场景中都是高频时，并且没有实际的含义，所以我们要他们进行清除。

我把停用词放在一个**stopwords.txt**文件中，将我们的数据与停用词进行比对即可（注：只要在百度中输入**stopwords.txt**，就可以下载到该文件）。去停用词代码如下代码如下：

stopwords = pd.read_csv('stopwords.txt', index_col=False, quoting=3, sep='\t', names=['stopword'], encoding='gbk') # quoting=3全部引用
    words_df = words_df[~words_df.segment.isin(stopwords.stopword)]

继续使用**words\_df.head()**语句来查看结果，如下图所示，停用词已经被出去了。

![1353628-20180618112801664-1060184824.png][]

接下来就要进行词频统计了，代码如下：

import numpy　　# numpy计算包
    
    words_stat = words_df.groupby(by=['segment'])['segment'].agg({
        "计数": numpy.size})
    words_stat = words_stat.reset_index().sort_values(by=["计数"], ascending=False)

用**words\_stat.head()**进行查看，结果如下：

![1353628-20180618114100259-1779130394.png][]

由于我们前面只是爬取了第一页的评论，所以数据有点少，在最后给出的完整代码中，我爬取了10页的评论，所数据还是有参考价值。

## 三、用词云进行显示 ##

未完待续！！！

转载于:https://www.cnblogs.com/Black-rainbow/p/9192953.html

[https_movie.douban.com_nowplaying_hangzhou]: https://movie.douban.com/nowplaying/hangzhou/
[1353628-20180617235638993-204468371.png]: https://images2018.cnblogs.com/blog/1353628/201806/1353628-20180617235638993-204468371.png
[1353628-20180618010303013-2021421622.png]: https://images2018.cnblogs.com/blog/1353628/201806/1353628-20180618010303013-2021421622.png
[1353628-20180618012444577-298349006.png]: https://images2018.cnblogs.com/blog/1353628/201806/1353628-20180618012444577-298349006.png
[1353628-20180618013935680-228696049.png]: https://images2018.cnblogs.com/blog/1353628/201806/1353628-20180618013935680-228696049.png
[1353628-20180618014106093-2040006083.png]: https://images2018.cnblogs.com/blog/1353628/201806/1353628-20180618014106093-2040006083.png
[1353628-20180618020103153-253195891.png]: https://images2018.cnblogs.com/blog/1353628/201806/1353628-20180618020103153-253195891.png
[1353628-20180618021740757-1082195457.png]: https://images2018.cnblogs.com/blog/1353628/201806/1353628-20180618021740757-1082195457.png
[1353628-20180618022449564-988429519.png]: https://images2018.cnblogs.com/blog/1353628/201806/1353628-20180618022449564-988429519.png
[1353628-20180618023129444-771831487.png]: https://images2018.cnblogs.com/blog/1353628/201806/1353628-20180618023129444-771831487.png
[1353628-20180618103349903-198979772.png]: https://images2018.cnblogs.com/blog/1353628/201806/1353628-20180618103349903-198979772.png
[1353628-20180618112801664-1060184824.png]: https://images2018.cnblogs.com/blog/1353628/201806/1353628-20180618112801664-1060184824.png
[1353628-20180618114100259-1779130394.png]: https://images2018.cnblogs.com/blog/1353628/201806/1353628-20180618114100259-1779130394.png