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%2019%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。
`defget_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)
ifhtml.status_code ==200:
returnhtml.content
else:
returnnone`
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。
`defparse_data(html):
json_data = json.loads(html)['cmts']
comments = []
try:
foriteminjson_data:
comment = {
'nickName': item['nickName'],
'cityName': item['cityName']if'cityName'initemelse'',
'content': item['content'].strip().replace('
',''),
'score': item['score'],
'startTime': item['startTime']
}
comments.append(comment)
returncomments
exceptExceptionase:
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。
`defsave():
start_time = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
end_time ='2018-11-09 00:00:00'
whilestart_time > end_time:
url ='http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/42964.json?_v_=yes&offset=15&startTime='+ start_time.replace(
' ','%20')
html =None
try:
html = get_data(url)
exceptExceptionase:
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')
foritemincomments:
print(item)
withopen('files/comments.txt','a', encoding='utf-8')asf:
f.write(item['nickName']+','+item['cityName'] +','+item['content']+','+str(item['score'])+ item['startTime'] +'
')
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。
观众地理位置分布图
观众来源排行TOP20
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 = []
withopen('files/comments.txt','r', encoding='utf-8')asf:
rows
= f.readlines()
try:
forrowinrows:
comment = row.split(',')[2]
ifcomment !='':
comments.append(comment)
# print(city)
except Exceptionase:
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。
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