用Python 爬取猫眼电影数据分析《无名之辈》

前言

作者： 罗昭成

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http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef

获取猫眼接口数据

作为一个长期宅在家的程序员，对各种抓包简直是信手拈来。在 Chrome 中查看原代码的模式，可以很清晰地看到接口，接口地址即为：http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/1208282.json?_v_=yes&offset=15

在 Python 中，我们可以很方便地使用 request 来发送网络请求，进而拿到返回结果：

def getMoveinfo(url): session = requests.Session() headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_0 like Mac OS X)' } response = session.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: return response.text return None

根据上面的请求，我们能拿到此接口的返回数据，数据内容有很多信息，但有很多信息是我们并不需要的，先来总体看看返回的数据：

{ 'cmts':[ { 'approve':0, 'approved':false, 'assistAwardInfo':{ 'avatar':'', 'celebrityId':0, 'celebrityName':'', 'rank':0, 'title':'' }, 'authInfo':'', 'cityName':'贵阳', 'content':'必须十分，借钱都要看的一部电影。', 'filmView':false, 'id':1045570589, 'isMajor':false, 'juryLevel':0, 'majorType':0, 'movieId':1208282, 'nick':'nick', 'nickName':'nickName', 'oppose':0, 'pro':false, 'reply':0, 'score':5, 'spoiler':0, 'startTime':'2018-11-22 23:52:58', 'supportComment':true, 'supportLike':true, 'sureViewed':1, 'tagList':{ 'fixed':[ { 'id':1, 'name':'好评' }, { 'id':4, 'name':'购票' } ] }, 'time':'2018-11-22 23:52', 'userId':1871534544, 'userLevel':2, 'videoDuration':0, 'vipInfo':'', 'vipType':0 } ]}​

如此多的数据，我们感兴趣的只有以下这几个字段：

nickName, cityName, content, startTime， score

接下来，进行我们比较重要的数据处理，从拿到的 JSON 数据中解析出需要的字段：

def parseInfo(data): data = json.loads(html)[’cmts’] for item in data: yield{ ’date’:item[’startTime’], ’nickname’:item[’nickName’], ’city’:item[’cityName’], ’rate’:item[’score’], ’conment’:item[’content’] }

拿到数据后，我们就可以开始数据分析了。但是为了避免频繁地去猫眼请求数据，需要将数据存储起来，在这里，笔者使用的是 SQLite3，放到数据库中，更加方便后续的处理。存储数据的代码如下：

def saveCommentInfo(moveId, nikename, comment, rate, city, start_time) conn = sqlite3.connect(’unknow_name.db’) conn.text_factory=str cursor = conn.cursor() ins='insert into comments values (?,?,?,?,?,?)' v = (moveId, nikename, comment, rate, city, start_time) cursor.execute(ins,v) cursor.close() conn.commit() conn.close()

数据处理

因为前文我们是使用数据库来进行数据存储的，因此可以直接使用 SQL 来查询自己想要的结果，比如评论前五的城市都有哪些：

SELECT city, count(*) rate_count FROM comments GROUP BY city ORDER BY rate_count DESC LIMIT 5

结果如下：

从上面的数据， 我们可以看出来，来自北京的评论数最多。

不仅如此，还可以使用更多的 SQL 语句来查询想要的结果。比如每个评分的人数、所占的比例等。如笔者有兴趣，可以尝试着去查询一下数据，就是如此地简单。

而为了更好地展示数据，我们使用 Pyecharts 这个库来进行数据可视化展示。

根据从猫眼拿到的数据，按照地理位置，直接使用 Pyecharts 来在中国地图上展示数据：

data = pd.read_csv(f,sep=’{’,header=None,encoding=’utf-8’,names=[’date’,’nickname’,’city’,’rate’,’comment’])city = data.groupby([’city’])city_com = city[’rate’].agg([’mean’,’count’])city_com.reset_index(inplace=True)data_map = [(city_com[’city’][i],city_com[’count’][i]) for i in range(0,city_com.shape[0])]geo = Geo('GEO 地理位置分析',title_pos = 'center',width = 1200,height = 800)while True: try: attr,val = geo.cast(data_map) geo.add('',attr,val,visual_range=[0,300],visual_text_color='#fff', symbol_size=10, is_visualmap=True,maptype=’china’)​ except ValueError as e: e = e.message.split('No coordinate is specified for ')[1] data_map = filter(lambda item: item[0] != e, data_map) else : breakgeo.render(’geo_city_location.html’)

注：使用 Pyecharts 提供的数据地图中，有一些猫眼数据中的城市找不到对应的从标，所以在代码中，GEO 添加出错的城市，我们将其直接删除，过滤掉了不少的数据。

使用 Python，就是如此简单地生成了如下地图：

从可视化数据中可以看出，既看电影又评论的人群主要分布在中国东部，又以北京、上海、成都、深圳最多。虽然能从图上看出来很多数据，但还是不够直观，如果想看到每个省/市的分布情况，我们还需要进一步处理数据。

而在从猫眼中拿到的数据中，城市包含数据中具备县城的数据，所以需要将拿到的数据做一次转换，将所有的县城转换到对应省市里去，然后再将同一个省市的评论数量相加，得到最后的结果。

data = pd.read_csv(f,sep=’{’,header=None,encoding=’utf-8’,names=[’date’,’nickname’,’city’,’rate’,’comment’])city = data.groupby([’city’])city_com = city[’rate’].agg([’mean’,’count’])city_com.reset_index(inplace=True)fo = open('citys.json',’r’)citys_info = fo.readlines()citysJson = json.loads(str(citys_info[0]))data_map_all = [(getRealName(city_com[’city’][i], citysJson),city_com[’count’][i]) for i in range(0,city_com.shape[0])]data_map_list = {}for item in data_map_all: if data_map_list.has_key(item[0]): value = data_map_list[item[0]] value += item[1] data_map_list[item[0]] = value else: data_map_list[item[0]] = item[1]data_map = [(realKeys(key), data_map_list[key] ) for key in data_map_list.keys()]def getRealName(name, jsonObj): for item in jsonObj: if item.startswith(name) : return jsonObj[item] return namedef realKeys(name): return name.replace(u'省', '').replace(u'市', '') .replace(u'回族自治区', '').replace(u'维吾尔自治区', '') .replace(u'壮族自治区', '').replace(u'自治区', '')

经过上面的数据处理，使用 Pyecharts 提供的 map 来生成一个按省/市来展示的地图：

def generateMap(data_map): map = Map('城市评论数', width= 1200, height = 800, title_pos='center') while True: try: attr,val = geo.cast(data_map) map.add('',attr,val,visual_range=[0,800], visual_text_color='#fff',symbol_size=5, is_visualmap=True,maptype=’china’, is_map_symbol_show=False,is_label_show=True,is_roam=False, ) except ValueError as e: e = e.message.split('No coordinate is specified for ')[1] data_map = filter(lambda item: item[0] != e, data_map) else : break map.render(’city_rate_count.html’)

当然，我们还可以来可视化一下每一个评分的人数，这个地方采用柱状图来显示：

data = pd.read_csv(f,sep=’{’,header=None,encoding=’utf-8’,names=[’date’,’nickname’,’city’,’rate’,’comment’])# 按评分分类rateData = data.groupby([’rate’])rateDataCount = rateData['date'].agg([ 'count'])rateDataCount.reset_index(inplace=True)count = rateDataCount.shape[0] - 1attr = [rateDataCount['rate'][count - i] for i in range(0, rateDataCount.shape[0])]v1 = [rateDataCount['count'][count - i] for i in range(0, rateDataCount.shape[0])]bar = Bar('评分数量')bar.add('数量',attr,v1,is_stack=True,xaxis_rotate=30,yaxix_min=4.2, xaxis_interval=0,is_splitline_show=True)bar.render('html/rate_count.html')

画出来的图，如下所示，在猫眼的数据中，五星好评的占比超过了 50%，比豆瓣上 34.8% 的五星数据好很多。

从以上观众分布和评分的数据可以看到，这一部剧，观众朋友还是非常地喜欢。前面，从猫眼拿到了观众的评论数据。现在，笔者将通过 jieba 把评论进行分词，然后通过 Wordcloud 制作词云，来看看，观众朋友们对《无名之辈》的整体评价：

data = pd.read_csv(f,sep=’{’,header=None,encoding=’utf-8’,names=[’date’,’nickname’,’city’,’rate’,’comment’])comment = jieba.cut(str(data[’comment’]),cut_all=False)wl_space_split = ' '.join(comment)backgroudImage = np.array(Image.open(r'./unknow_3.png'))stopword = STOPWORDS.copy()wc = WordCloud(width=1920,height=1080,background_color=’white’, mask=backgroudImage, font_path='./Deng.ttf', stopwords=stopword,max_font_size=400, random_state=50)wc.generate_from_text(wl_space_split)plt.imshow(wc)plt.axis('off')wc.to_file(’unknow_word_cloud.png’)

导出：

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