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11月，由汤姆·哈迪主演的“毒液：致命守护者”在国内上映，依托漫威的光环以及演员们精湛的演技，这部动作科幻片在猫眼评分得到豆瓣7.4的评分，口碑和票房都高于大多数同期上映的其他影片。

所以周日的时候跟基友去电影院去看了这场正邪共生的电影，100多人的影院座无虚席，不过看完之后对比其他漫威作品，我倒也没觉得有多大的惊喜，觉得猫眼上的9.3评分的感受不符。

头部的几条评论显然有些夸大，那大众对“毒液”感受是怎么呢？于是笔者动手开始分析起来。

获取数据

首先要获取数据，准备爬取猫眼上的电影评论作为本次分析样本，PC官网上只显示了电影的10条热门短评，显然不够，于是准备从M端抓包找到评论接口。

接口链接：

http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/42964.json?v=yes&offset=15&startTime=2018-11-20 19%3A17%3A16。

接口中对我们本次抓取主要有用的参数是offset偏移量以及日期，这两个条件限制了抓取的条数。分析接口结果：

这里有用户评论的相关数据，我们选取了地理位置（用户为授权无法获取）、评论内容、用户名、评分以及评论时间的数据，通过python的requests模块开始爬取。导入本次爬取需要的包，开始抓取数据。

def get_data(url):headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_0 like Mac OS X) AppleWebKit/604.1.38 (KHTML, like Gecko) Version/11.0 Mobile/15A372 Safari/604.1'}html = requests.get(url, headers=headers)if html.status_code ==200:return html.contentelse:return none

其次是解析Json数据，每个接口有15条评论数据，10条热门评论数据，我们将评论数据中用户名、城市名、评论内容、评分、评论时间依次解析出来，并返回。

def parse_data(html):json_data = json.loads(html)['cmts']comments = []try:for item in json_data:comment = {'nickName': item['nickName'],'cityName': item['cityName'] if 'cityName' in item else '','content': item['content'].strip().replace('\n', ''),'score': item['score'],'startTime': item['startTime']}comments.append(comment)return commentsexcept Exception as e:print(e)

接着我们将获取到的数据保存到本地。此过程中，对接口url中时间的处理借鉴了其他博主的爬虫思路，将每次爬取的15条数据取最后一条的评论时间，减去一秒（防止重复），从该时间向前获取直到影片上映时间，获取所有数据。

def save():start_time = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')end_time = '2018-11-09 00:00:00'while start_time > end_time:url = 'http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/42964.json?_v_=yes&offset=15&startTime=' + start_time.replace(' ', '%20')html = Nonetry: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)start_time = comments[14]['startTime']print(start_time)start_time = datetime.strptime(start_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') + timedelta(seconds=-1)start_time = datetime.strftime(start_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')for item in comments:print(item)with open('files/comments.txt', 'a', encoding='utf-8')as f:f.write(item['nickName']+','+item['cityName'] +','+item['content']+','+str(item['score'])+ item['startTime'] + '\n') if __name__ == '__main__':url = 'http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/42964.json?_v_=yes&offset=15&startTime=2018-11-19%2019%3A36%3A43'html = get_data(url)reusults = parse_data(html)save()

最终抓取了48048条评论相关数据作为此次分析样本。

数据可视化

数据可视化采用了pyecharts，按照地理位置制作了毒液观众群的分布图。部分代码如下：

geo = Geo('《毒液》观众位置分布', '数据来源：猫眼-Ryan采集', **style.init_style)attr, value = geo.cast(data)geo.add('', attr, value, visual_range=[0, 1000],visual_text_color='#fff', symbol_size=15,is_visualmap=True, is_piecewise=False, visual_split_number=10)geo.render('观众位置分布-地理坐标图.html')data_top20 = Counter(cities).most_common(20)bar = Bar('《毒液》观众来源排行TOP20', '数据来源：猫眼-Ryan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('观众来源排行-柱状图.html')

从可视化结果来看，“毒液”观影人群以东部城市为主，观影的top5城市为深圳、北京、上海、广州、成都。

用户评论，词云图

只看观众分布无法判断大家对电影的喜好，所以我把通过jieba把评论分词，最后通过wordcloud制作词云，作为大众对该电影的综合评价。

comments = []with open('files/comments.txt', 'r', encoding='utf-8')as f:rows = f.readlines()try:for row in rows:comment = row.split(',')[2]if comment != '':comments.append(comment)# print(city)except Exception as e:print(e)comment_after_split = jieba.cut(str(comments), cut_all=False)words = ' '.join(comment_after_split)#多虑没用的停止词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('感觉')stopwords.add('毒液')stopwords.add('就是')stopwords.add('觉得')bg_image = plt.imread('venmo1.jpg')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)wc.generate_from_text(words)plt.imshow(wc)plt.axis('off')plt.show()

从最终的词云结果上来看，大多数观众还是对“毒液”很满意的。

更多案例请关注“思享会Club”公众号或者关注思享会博客：http://gkhelp.cn/

总结

以上是生活随笔为你收集整理的爬取 48048 条评论，解读 9.3 分的「毒液」是否值得一看？的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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