作者 | XksA

责编 | 郭芮

郭敬明五年电影最动人之作《悲伤逆流成河》，可以说是口碑票房双丰收的好剧，可惜导演不是郭敬明——导演是一位叫落落的写而优则导的好作家。

本篇文章将带你爬取猫眼电影《悲伤逆流成河》短评，用数据告诉你这部刷屏朋友圈的电影之所以几乎100%好评背后的数据解读。

写在前面

知道《悲伤逆流成河》电影上映还是在QQ空间看见学弟发了说说，突然想起初中追小四的书，每天看到晚上10点多。

昨天看了《悲伤逆流成河》，整个故事情节几乎和小说一模一样，当然缩减是避免不了的。最大的不一样的是原著里的易遥跳楼自杀了，而电影里路遥是在众人的"舌枪唇剑"、“幸灾乐祸”的眼睛下，带着不甘与怨恨跳河自杀的，但是最后竟然…我就不多剧透了。

整部剧大概一个小时四十分钟下来全程无槽点，电影我直接看了两遍…因此这次我想写写这篇充满技术+情感的文章。

数据爬取

1、猫眼电影短评接口

http://maoyan.com/films/1217236——我们直接访问这个，在web端只能看到最热的10条短评，那怎么获取到所有短评呢？

• 访问上面的链接，按下F12，然后点击图片上的图标，把浏览模式（响应式设计模式，火狐快捷键Ctrl+Shift+M）改为手机模式，刷新页面。

第一步

刷新后

• 换用谷歌浏览器，F12下进行上面操作，加载完毕后下拉短评，页面继续加载，找到含有offset和startTime的加载条，发现它的Response中包含我们想要的数据，为json格式。

获取到真正的评论接口

2、获取短评

• 简单分析

通过上面分析Request URL：http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/1217236.json?v=yes&offset=0&startTime=0%2021%3A09%3A31

Request Method：GET

下滑了几次，我发现了下面的规律：

测试表

分析上面数据变化，可以大致猜测出：offset表示该接口显示评论开始位置，每个页面15条，比如：15，则显示15-30这中间的15条评论； startTime表示当前评论的时间，固定格式（2018-10-06）。

另外接口最后的%2021%3A09%3A31是不变的。

• 代码获取

'''
data : 2018.10.06
author : 极简XksA
goal : 爬取猫眼《悲伤逆流成河》影评，词云可视化
'''

# 猫眼电影介绍url
# http://maoyan.com/films/1217236

import requests
from fake_useragent import UserAgent
import json
headers = {
        "User-Agent": UserAgent(verify_ssl=False).random,
        "Host":"m.maoyan.com",
        "Referer":"http://m.maoyan.com/movie/1217236/comments?_v_=yes"
    }
# 猫眼电影短评接口
offset = 0
# 电影是2018.9.21上映的
startTime = '2018-09-21'
comment_api = 'http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/1217236.json?_v_=yes&offset={0}&startTime={1}%2021%3A09%3A31'.format(offset,startTime)
# 发送get请求
response_comment = requests.get(comment_api,headers = headers)
json_comment = response_comment.text
json_comment = json.loads(json_comment)
print(json_comment)

返回数据：

json数据

• 数据简单介绍

• 数据提取

# 获取数据并存储
def get_data(self,json_comment):
    json_response = json_comment["cmts"]  # 列表
    list_info = []
    for data in json_response:
        cityName = data["cityName"]
        content = data["content"]
        if "gender" in data:
            gender = data["gender"]
        else:
            gender = 0
        nickName = data["nickName"]
        userLevel = data["userLevel"]
        score = data["score"]
        list_one = [self.time,nickName,gender,cityName,userLevel,score,content]
        list_info.append(list_one)
    self.file_do(list_info)

3、存储数据

# 存储文件
def file_do(list_info):
    # 获取文件大小
    file_size = os.path.getsize(r'G:\maoyan\maoyan.csv')
    if file_size == 0:
        # 表头
        name = ['评论日期', '评论者昵称', '性别', '所在城市','猫眼等级','评分','评论内容']
        # 建立DataFrame对象
        file_test = pd.DataFrame(columns=name, data=list_info)
        # 数据写入
        file_test.to_csv(r'G:\maoyan\maoyan.csv', encoding='gbk', index=False)
    else:
        with open(r'G:\maoyan\maoyan.csv', 'a+', newline='') as file_test:
            # 追加到文件后面
            writer = csv.writer(file_test)
            # 写入文件
            writer.writerows(list_info)

4、封装代码

猫眼短评的反爬可以说几乎没有，中间断了两次，更改数据，重新运行即可，不封IP。

5、运行结果显示

数据分析可视化

1、提取数据

• 代码：

def read_csv():
    content = ''
    # 读取文件内容
    with open(r'G:\maoyan\maoyan.csv', 'r', encoding='utf_8_sig', newline='') as file_test:
        # 读文件
        reader = csv.reader(file_test)
        i = 0
        for row in reader:
            if i != 0:
                time.append(row[0])
                nickName.append(row[1])
                gender.append(row[2])
                cityName.append(row[3])
                userLevel.append(row[4])
                score.append(row[5])
                content = content + row[6]
                # print(row)
            i = i + 1
        print('一共有：' + str(i - 1) + '条数据')
        return content

• 运行结果：最终获取了 15195 条数据。

2、评论者性别分布可视化

• 代码：

# 评论者性别分布可视化
def sex_distribution(gender):
    # print(gender)
    from pyecharts import Pie
    list_num = []
    list_num.append(gender.count('0')) # 未知
    list_num.append(gender.count('1')) # 男
    list_num.append(gender.count('2')) # 女
    attr = ["其他","男","女"]
    pie = Pie("性别饼图")
    pie.add("", attr, list_num, is_label_show=True)
    pie.render("H:\PyCoding\spider_maoyan\picture\sex_pie.html")

• 运行结果：

从数据上看，大多数评论者在注册猫眼时个人信息栏没有标注性别，而且男女中，评分者主要是女生。也好理解，这本来就是一部比较文艺、小众的青春篇，女生可能更为喜爱，而男生可能更加喜欢动作大片。

3、评论者所在城市分布可视化

• 代码：

# 评论者所在城市分布可视化
def city_distribution(cityName):
    city_list = list(set(cityName))
    city_dict = {city_list[i]:0 for i in range(len(city_list))}
    for i in range(len(city_list)):
        city_dict[city_list[i]] = cityName.count(city_list[i])
    # 根据数量(字典的键值)排序
    sort_dict = sorted(city_dict.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True)
    city_name = []
    city_num = []
    for i in range(len(sort_dict)):
        city_name.append(sort_dict[i][0])
        city_num.append(sort_dict[i][1])

    import random
    from pyecharts import Bar
    bar = Bar("评论者城市分布")
    bar.add("", city_name, city_num, is_label_show=True, is_datazoom_show=True)
    bar.render("H:\PyCoding\spider_maoyan\picture\city_bar.html")

# 地图可视化
def render_city(cities):
     点击阅读原文查看该函数完整代码

• 运行结果：

柱状图城市分布

地理位置分布

从中可以看出，大多数观影评分者位于我国东南部分。城市分布上，深圳、成都、北京、武汉、上海占据前五，因为图标里还有很多地级市，所以数据不集中（最大的也只有几百），还是可以看出，这些人大多分布在一二线城市，有消费能力，也愿意在节假日消费。

4、每日评论总数可视化分析

• 代码：

# 每日评论总数可视化分析
def time_num_visualization(time):
    from pyecharts import Line
    time_list = list(set(time))
    time_dict = {time_list[i]: 0 for i in range(len(time_list))}
    time_num = []
    for i in range(len(time_list)):
        time_dict[time_list[i]] = time.count(time_list[i])
    # 根据数量(字典的键值)排序
    sort_dict = sorted(time_dict.items(), key=lambda d: d[0], reverse=False)
    time_name = []
    time_num = []
    print(sort_dict)
    for i in range(len(sort_dict)):
        time_name.append(sort_dict[i][0])
        time_num.append(sort_dict[i][1])

    line = Line("评论数量日期折线图")
    line.add(
        "日期-评论数",
        time_name,
        time_num,
        is_fill=True,
        area_color="#000",
        area_opacity=0.3,
        is_smooth=True,
    )
    line.render("H:\PyCoding\spider_maoyan\picture\c_num_line.html")

• 运行结果：

每日评论数折线图

由于数据显示不完整，不能很好得看出评论数量变化，但基本可以看出每天的评论数都为1005。我估计是猫眼限制了每天评论数的显示，或者我获取的时候被限制了，从9.21开始到10.6的16天里，每天新增评论数均达到最大值，可以说明其热度不减。

5、评论者猫眼等级、评分可视化

• 代码：

# 评论者猫眼等级、评分可视化
def level_score_visualization(userLevel,score):
    from pyecharts import Pie
    userLevel_list = list(set(userLevel))
    userLevel_num = []
    for i in range(len(userLevel_list)):
        userLevel_num.append(userLevel.count(userLevel_list[i]))

    score_list = list(set(score))
    score_num = []
    for i in range(len(score_list)):
        score_num.append(score.count(score_list[i]))

    pie01 = Pie("等级环状饼图", title_pos='center', width=900)
    pie01.add(
        "等级",
        userLevel_list,
        userLevel_num,
        radius=[40, 75],
        label_text_color=None,
        is_label_show=True,
        legend_orient="vertical",
        legend_pos="left",
    )
    pie01.render("H:\PyCoding\spider_maoyan\picture\level_pie.html")
    pie02 = Pie("评分玫瑰饼图", title_pos='center', width=900)
    pie02.add(
        "评分",
        score_list,
        score_num,
        center=[50, 50],
        is_random=True,
        radius=[30, 75],
        rosetype="area",
        is_legend_show=False,
        is_label_show=True,
    )
    pie02.render("H:\PyCoding\spider_maoyan\picture\score_pie.html")

• 运行结果：

等级分布

评分分布

从数据可视化结果可以看出，评论者中有47.08%为猫眼二级用户，31.5%为猫眼三级用户，四级及以上用户占11.82%，0级或1级（可以认定为新注册用户）占9.6%。可以看出评分的人中水军是很少的，基本都是猫眼老用户，评分和评论都不会有任何客观色彩。

从评分上看，五星的满分，评分在3星及以上的占93.8%，评分在4星及以上的占87.7%，评分在5星满分占62.82%，大家对该电影都是一致好评。

6、评论者评论内容可视化分析

• 代码：

#定义个函数式用于分词
def jiebaclearText(text):
    点击阅读原文查看该函数完整代码

# 生成词云图
def make_wordcloud(text1):
    text1 = text1.replace("悲伤逆流成河", "")
    bg = plt.imread(d + r"/static/znn1.jpg")
    # 生成
    wc = WordCloud(# FFFAE3
        background_color="white",  # 设置背景为白色，默认为黑色
        width=890,  # 设置图片的宽度
        height=600,  # 设置图片的高度
        mask=bg,
        # margin=10,  # 设置图片的边缘
        max_font_size=150,  # 显示的最大的字体大小
        random_state=50,  # 为每个单词返回一个PIL颜色
        font_path=d+'/static/simkai.ttf'  # 中文处理，用系统自带的字体
    ).generate_from_text(text1)
    # 为图片设置字体
    my_font = fm.FontProperties(fname=d+'/static/simkai.ttf')
    # 图片背景
    bg_color = ImageColorGenerator(bg)
    # 开始画图
    plt.imshow(wc.recolor(color_func=bg_color))
    # 为云图去掉坐标轴
    plt.axis("off")
    # 画云图，显示
    # 保存云图
    wc.to_file(d+r"/picture/word_cloud.png")

• 人物图运行结果：

真的超级喜欢电影里拿手机那一笑，初恋的感觉

词云图

整体来看，是一部良心剧：好看，挺好看的，非常好看，超级好看，看哭了，感人，值得一看…几乎100%的好评。主题鲜明，校园暴力，险恶嘴脸，事不关己高高挂起的腐烂心态的显露，这部电影很好地凸显了现在浮躁的社会和浮躁的气氛。

我想说的话

最后，我想说一些技术无关的话，纯粹关于电影本身的内容。

《悲伤逆流成河》这部剧除了反应校园暴力，当代中、高、大学生，乃至成年人心浮气躁外，也在一些细微之处透露了那个时代友谊的可贵，甚至还有像《我不是药神》一样凸显医药品的小细节。极力推荐大家去看这部电影。

在电影中，路遥去找那个小诊所的男医生，后者说的”一次100，10次下来你的痛苦就可以彻底解脱了“，到现在我还依然记得路遥迷茫的眼神。还有路遥的妈妈，做的也不是肮脏的生意，就是普通地给那些"腐朽"的人按按摩而已。

还有很多情节，路遥妈妈说的”我每次做生意的时候都刻意把你的内衣收着就是怕那些垃圾知道你“；路遥急着找钱时发现妈妈给她存的报名费，从一元的到一百的，那么厚厚一沓；路遥妈妈知道路遥染病是因为自己后，打自己的那个耳光；齐铭妈妈看见路遥妈妈拉着路遥的惊讶眼神…

太多了，最后路遥说出那句”杀死顾森湘的凶手，我不知道是谁，但杀死我的凶手，你们知道是谁“，转身往大海奔去。我不知道是解脱还是傻，只怪我们都胆小怕事，别人做什么我们就跟着做什么。

世间向来不缺乏温暖，只是大家都太过于想要温暖，而总是搞一些小团体、建“四人邦”、“送礼”…...等形形色色的法子。最后我想说，无论你是小孩，初中生，高中生，大学生，成年人，工作的，当官的…还是什么，请多多关爱身边的弱势群体，给你的后辈做好榜样，请不要“因为需要所以掠夺”。

我相信，世间的邪恶虽不能完全消除，但我们可以尽量多地发现善良和美。

作者：XksA，大三在读的师范技术生，主要学习Python web、数据分析、可视化方面，个人公众号 极简XksA 长期分享学习笔记，学习资料，欢迎交流学习。

声明：本文为作者投稿，版权归对方所有。

END

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