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前言 最近大火的电视剧《大秦赋》，给朋友圈的小伙伴都拉回到那个风云激荡的春秋战国时期，大家都在热情的讨论着大秦一统，秦始皇嬴政、商人吕不韦的那些尔虞我诈、恩怨情仇。那到底小伙伴们都在讨论什么，对历史人物有什么看法，对《大秦赋》这部电视剧剧情和角色有什么点评？于是我用Python爬取了《大秦赋》下所有的评论数据，进行了一波分析。 1、 数据抓取 巧妇难为无米之炊，我们首先要做的第一步是想办法抓取到评论数据。这里我们抓取的是豆瓣网上关于《大秦赋》的所有评论数据，选择豆瓣网原因很简单，首先是数据比较齐全，其次反爬难度并不大。 其次来说下技术栈，用的是Scrapy+JSON的方式实现的。Scrapy框架有脚手架功能，帮我们实现了一个爬虫大部分的功能，我们只要专心于数据解析和存储即可，也是我做爬虫的首选框架。 第一步是通过`Scrapy`命令创建一个项目和爬虫： scrapy startproject daqinfuscrapy genspider daqinfu "douban.com" 在开始编写爬虫之前，先来看下请求的url，这里我们找到《大秦赋》的评论链接是： https://movie.douban.com/subject/26413293/comments?start=60&limit=20&status=P&sort=time ，其中start是获取评论的起始位置，limit代表获取多少条评论数据。  在获取完一页数据后，只要再获取下一页的url，然后重复发送请求即可。  了解以上两点后，就可以开始写代码了。当然前提是要对数据的提取比较熟悉，数据提取常用的有BeautifulSoup/Xpath/正则等方式，这里我们用性能和可阅读性都比较好的提取规则——xpath来进行解析。爬虫部分代码如下： # -*- coding: utf-8 -*-import refrom ..items import QinItemclass QinSpider(scrapy.Spider): name = 'qin' allowed_domains = ['douban.com'] start_urls = ['https://movie.douban.com/subject/26413293/comments?start=0&limit=20'] domain = "https://movie.douban.com/subject/26413293/comments" def parse(self, response): comment_items = response.xpath("//div[@id='comments']/div[contains(@class,'comment-item')]") for comment_item in comment_items: pub_time = comment_item.xpath(".//span[contains(@class,'comment-time')]/@title").extract_first rating_classes = comment_item.xpath(".//span[contains(@class,'rating')]/@class").extract_first rating = re.search(r'allstar(\d)0 rating',rating_classes).group(1) content = comment_item.xpath(".//p[contains(@class,'comment-content')]/span/text").extract_first item = QinItem(pub_time=pub_time,rating=rating,content=content) yield item query = response.xpath("//div[@id='paginator']/a[@class='next']/@href").extract_first if query: yield scrapy.Request(url=self.domain+query,callback=self.parse) print("="*40) print(response.url,query) print("=" * 40)关于提取规则，这里不再赘述，感兴趣的小伙伴，后台回复：" 大秦赋"，可以获取完整代码。 爬取规则写好后，会构建一个item对象，这个item对象在yield过去后会发送给pipeline，然后我们在pipeline中把他保存到起来即可。相关代码如下： import json def __init__(self): self.fp = open("comments.json", 'w', encoding='utf-8') def process_item(self, item, spider): self.fp.write(json.dumps(dict(item))+"\n") return item def close_spider(self,spider): self.fp.close这样，我们通过在命令行输入：scrapy crawl qin，即可运行我们的代码了。 2、数据分析： 抓取了评论数据后，我们开始来进行一些分析。 首先说一下技术栈，这里我们用的是Anaconda中的Jupyter Notebook来做，然后用到了Pandas+Seaborn做数据处理和可视化。 首先将之前保存的JSON格式数据，处理成DataFrame对象。相关代码如下： items = with open("comments.json","r") as fp: for line in fp: comment = json.loads(line) items.append(comment)item_list = [[item['pub_time'],item['rating'],item['content']] for item in items]comment_df = pd.DataFrame(item_list,columns=['pub_time','rating','content'])comment_df['pub_time'] = pd.to_datetime(comment_df['pub_time'])comment_df.head  数据处理好以后，就可以进行分析了。这里我们从几个维度来分析，第一个是评论时间，第二个是评分，第三个是评论内容（您也可以自己再多从几个维度来分析）。 2.1. 时间分析： 时间我们分成两点来做，分别是发布日期、发布时间。分析发布日期我们能知道评论的走势，分析发布时间我们可以知道《大秦赋》在什么时间点播放量是最高的。 先来看看发布时间，《大秦赋》是在12月1日首播，到目前为止已经半个月了。我们来看看这半个月时间的播放情况。以下是分析代码： # 分析评论日期from matplotlib import dates plt.figure(figsize=(10,5)) # 2. 添加一个新的pub_datecomment_df['pub_date'] = comment_df['pub_time'].dt.date# # 3. 根据日期分组绘图comment_date_df = comment_df.groupby(['pub_date']).countax = sns.lineplot(x=comment_date_df.index,y=comment_date_df.content,marker='o')# 设置显示所有时间ax.set(xticks=comment_date_df.index)# 设置x轴旋转_ = ax.set_xticklabels(comment_date_df.index,rotation=45)# 设置x轴格式ax.xaxis.set_major_formatter(dates.DateFormatter("%m-%d"))ax.set_xlabel("发布日期")ax.set_ylabel("评论数量") 可以看到评论数量在12月4日之前都是一直处于上升趋势，在12月4日达到顶峰。前面4天属于观众期待期，所以评论量会越来越多，但是在12月4日后出现断崖式下降，说明本剧可能不是很受大家喜爱。 再来看下评论的时间，看看大家一般在几点刷剧。这里小编从0点到24点，2个小时为一个时间段统计评论数量。相关代码如下： # 分析评论时间time_range = [0,2,4,6,8,10,12,14,16,18,20,22,24]comment_time_df = comment_df['pub_time'].dt.hourtime_range_counts = pd.cut(comment_time_df,bins=time_range,include_lowest=True,right=False).value_countsax = time_range_counts.plot(kind="bar")_ = ax.set_xticklabels(labels=time_range_counts.index,rotation=45)ax.set_xlabel("发布时间")ax.set_ylabel("发布数量") 可以看到在晚上8点到10点是评论量最多的，也正是电视剧播出时间段。紧接着是22-24，以及0-2点，有一部分晚上很晚才下班的小伙伴，可能会在这段时间追剧。然后又是上午10-12，以及14，16点，这段时间课时工作的最佳时间呀，怎么会用来追剧呢。说明有相当一部分小伙伴，平时工作在摸鱼呀，哈哈。 2.2. 评分分析： 想要知道一部剧好不好，最直接的就是看观众给的评分，通过以下代码分析：  # 评论数据 其中1，2分的最多。说明《大秦赋》真的没有被观众所认可呀。 2.3. 分析人物评分 剧中演员的演技，以及故事情节，会对剧的评分产生较大影响，那么《大秦赋》中各个角色的演技，以及这个角色所产生的故事情节如何，我们接下来做一个简单分析。 这里我们的算法比较简单（不是很严谨，但是也能说明问题）。举个例子，观众给了1星，然后这个评论内容中出现了几次”秦始皇“，说明观众对”秦始皇“这个角色是比较反感的。这里我们对内容进行分词，然后提取”秦始皇“，”吕不韦“，”赵姬“，”嫪毐“，”李斯“等人进行分析。代码如下： # 电视剧人物的评分import jiebaroles = {'嬴政':0,'秦始皇':0,'张鲁一':0,'吕不韦':0,'段奕宏':0,'李斯':0,'嫪毐':0,"赵姬":0,"朱珠":0}role_names = list(roles.keys)for name in role_names: jieba.add_word(name)for row in comment_df.index: rating = comment_df.loc[row,'rating'] if rating: content = comment_df.loc[row,"content"] words = list(jieba.cut(content, cut_all=False)) names = set(role_names).intersection(set(words)) for name in names: roles[name] += int(rating)roles['嬴政'] += roles['嬴政'] + roles['秦始皇'] + roles['张鲁一']roles['吕不韦'] += roles['吕不韦'] + roles['段奕宏']roles['李斯'] += roles['李斯']roles['赵姬'] += roles['赵姬'] + roles['朱珠']roles.pop("秦始皇")roles.pop("张鲁一")roles.pop("段奕宏")roles.pop("朱珠")role_df = pd.DataFrame(list(roles.values),index=list(roles.keys),columns=['得分'])role_df.sort_values('得分',inplace=True,ascending=False)role_df.plot(kind='bar') 嬴政是最受观众关注和喜爱的，也符合一统天下得思想。虽然出镜很多的嫪毐，但是评分却很低。 |
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