大年初一《流浪地球》全国上映。在豆瓣评分上，首日开分站稳8分以上，延续了之前点映的高口碑。微博上跟着出现吴京客串31天与投资6000万的热搜。知乎上关于“如何评价刘慈欣小说改编的同名电影《流浪地球》”的回答引起了众多人关注，包括该片导演郭帆的最高赞回答。
本篇文章爬取了豆瓣网上《流浪地球》的部分影评，并进行数据分析及可视化处理。下面是爬取分析的整个过程，让我们愉快开始吧！
一、网页分析
豆瓣网从2017年10月开始全面禁止爬取数据。在非登录状态下仅仅可以爬取200条短评，登录状态下仅可以爬取500条数据。白天一分钟最多可爬40次，晚上60次，超过次数就会封IP地址。小本聪爬取数据获得400条时被封了IP，账号被强制下线封号，之后发短信账号恢复，因此不建议多次爬取（另外，有很多解决方法，请自行搜索）。
获取对象
评论用户
评论内容
评分
评论日期
用户所在城市
值得注意的是，在地址栏我们会发现电影名字的ID编号为26266893（其他电影只需更换ID即可），并且每页有20条短评，因此我爬取了20页。评论页面没有用户所在城市，需要进入用户页面获取信息。
二、数据获取与存储
1 获取cookies
小本聪用的是Chrome浏览器，Ctrl+F12进入开发者工具页面。F5刷新一下出现数据，找到cookies、headers。
2 加载headers、cookies，并用requests库获取信息
3 解析需求数据
此处运用xpath解析。发现有的用户虽然给了评论，但是没有给评分，所以score和date这两个的xpath位置是会变动的。因此需要加判断，如果发现score里面解析的是日期，证明该条评论没有给出评分。
foriinrange(1,21):# 每页20个评论用户
name = x.xpath('//*[@id="comments"]/div[{}]/div[2]/h3/span[2]/a/text()'.format(i))
# 下面是个大bug，如果有的人没有评分，但是评论了，那么score解析出来是日期，而日期所在位置spen[3]为空
4 获取电影名称
从url上只能获取电影的subject的8位ID数值，引起需要自行解析网页获取ID号对应的电影名称，该功能是后期改进添加的，因此为避免现有代码改动多(偷个懒)，采用了全局变量赋值给movie_name，需要注意全局变量调用时，要加global声明一下。
5 数据存储
由于数据不多，选择CSV存储即可。
三、数据分析与可视化
1 获取cookies
城市信息筛选中文字
匹配pyecharts支持的城市列表
2 基于snownlp的情感分析
snownlp主要可以进行中文分词（算法是Character-Based Generative Model）、词性标注（原理是TnT、3-gram 隐马）、情感分析（官网木有介绍原理，但是指明购物类的评论的准确率较高，其实是因为它的语料库主要是购物方面的，可以自己构建相关领域语料库，替换原来的，准确率也挺不错的）、文本分类（原理是朴素贝叶斯）、转换拼音、繁体转简体、提取文本关键词（原理是TextRank）、提取摘要（原理是TextRank）、分割句子、文本相似（原理是BM25）【摘自CSDN】。在看此之前，建议先看一下官网，里面有最基础的一些命令的介绍。官网链接：https://pypi.org/project/snownlp/
由于snownlp全部是unicode编码，所以要注意数据是否为unicode编码。因为是unicode编码，所以不需要去除中文文本里面含有的英文，因为都会被转码成统一的编码上面只是调用snownlp原生语料库对文本进行分析，snownlp重点针对购物评价领域，所以为了提高情感分析的准确度可以采取训练语料库的方法。
3 评论来源城市分析
调用pyecharts的page函数，可以在一个图像对象中创建多个chart，只需要对应的add即可。
4 影片情感分析
0.5以下为负面情绪，0.5以上为正面情绪。可以看到好评还是很不错的，至于豆瓣上一些看衰评论只是少数。
5 电影评分走势分析
读取csv文件，以dataframe(df)形式保存
遍历df行，保存到list
统计相同日期相同评分的个数
转换为df格式，设置列名
按日期排序
遍历新的df，每个日期的评分分为5种，因此需要插入补充缺失数值。
由于允许爬取的量少和时间问题，部分数据不是很明显。但依然可以得出一些发现。在影片上映开始的一周内，为评论高峰，尤其是上映3天内，这符合常识，但是也可能有偏差，因为爬虫获取的数据是经过豆瓣电影排序的，倘若数据量足够大得出的趋势可能更接近真实情况。
另外发现，影片在上映前也有部分评论，分析可能是影院公映前的小规模试映，且这些提前批的用户的评分均值，差不多接近影评上映后的大规模评论的最终评分 ，从这些细节中，我们或许可以猜测，这些能提前观看影片的，可能是资深影迷或者影视从业人员，他们的评论有着十分不错的参考价值。
6 影评词云图
词云图制作时，先读取CSV文件一dataframe形式保存，去除评论中非中文文本，选了胡歌照片作为背景，并设置了停用词表。
可以看到高频词“可以”表现出对该片的认可，“特效”体现出特效镜头对科幻片的重要性，“科幻电影”体现出影迷对科幻类电影的浓厚兴趣。
以上就是本次爬取豆瓣网《流浪地球》短评的过程与数据分析。
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