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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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 :
  break
geo.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 name
def 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] - 1
attr = [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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