原標題：Python 爬取貓眼數據分析《無名之輩》為何能逆襲成黑馬？

作者 | 羅昭成

責編 | 唐小引

出品 | CSDN(ID：CSDNNews)

最近幾天，有部國產電影因好評及口碑傳播而開始異軍突起以黑馬之勢逆襲，在朋友圈以及微博上都會不時看到相關內容，那便是由陳建斌、任素汐等主演的《無名之輩》。這樣一部沒有什么特別大牌或流量明星，甚至名稱與海報都沒有什么特色的國產電影卻引起了很多人的注意，更是在評分上直接將同期的如《毒液》、《神奇動物：格林德沃之罪》給 PK 了下去。這部劇從 16 日上映到現在，豆瓣評分 8.3 分，其中 5 星好評占 34.8%，而在貓眼上好評則直接超過了 50%?？催@個數據，還是一部不錯的國產劇。在一個貌似平常的日子，筆者用著一臺低配的 Mac 電腦跑了一下《無名之輩》貓眼的評論數據，來看看這部小成本喜劇片究竟值不值得看。

需要特別說明一下，為什么要用貓眼的數據，而不用豆瓣的？主要還是因為豆瓣是直接渲染的 HTML，而貓眼的數據是 JSON，處理起來比較方便。

獲取貓眼接口數據

作為一個長期宅在家的程序員，對各種抓包簡直是信手拈來。在 Chrome 中查看原代碼的模式，可以很清晰地看到接口，接口地址即為：

http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/1208282.json?_v_=yes&offset=15

在 Python 中，我們可以很方便地使用request來發送網絡請求，進而拿到返回結果：

defgetMoveinfo(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)

ifresponse.status_code == 200:

returnresponse.text

returnNone

根據上面的請求，我們能拿到此接口的返回數據，數據內容有很多信息，但有很多信息是我們并不需要的，先來總體看看返回的數據：

{

"cmts":[

{

"approve": 0,

"approved": false,

"assistAwardInfo":{

"avatar": "",

"celebrityId": 0,

"celebrityName": "",

"rank": 0,

"title": ""

},

"authInfo": "",

"cityName": "貴陽",

"content": "必須十分，借錢都要看的一部電影。",

"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": "好評"

},

{

"id": 4,

"name": "購票"

}

]

},

"time": "2018-11-22 23:52",

"userId": 1871534544,

"userLevel": 2,

"videoDuration": 0,

"vipInfo": "",

"vipType": 0

}

]

}

如此多的數據，我們感興趣的只有以下這幾個字段：

nickName,cityName,content,startTime,score

接下來，進行我們比較重要的數據處理，從拿到的JSON數據中解析出需要的字段：

defparseInfo(data):

data = json.loads(html)[ 'cmts']

foritem indata:

yield{

'date':item[ 'startTime'],

'nickname':item[ 'nickName'],

'city':item[ 'cityName'],

'rate':item[ 'score'],

'conment':item[ 'content']

}

拿到數據后，我們就可以開始數據分析了。但是為了避免頻繁地去貓眼請求數據，需要將數據存儲起來，在這里，筆者使用的是SQLite3，放到數據庫中，更加方便后續的處理。存儲數據的代碼如下：

defsaveCommentInfo(moveId, nikename, comment, rate, city, start_time)

conn= sqlite3.connect('unknow_name.db')

conn.text_factory=str

cursor= conn.cursor()

ins="insertintocommentsvalues(?,?,?,?,?,?)"

v= (moveId, nikename, comment, rate, city, start_time)

cursor.execute(ins,v)

cursor.close()

conn.commit()

conn.close()

數據處理

因為前文我們是使用數據庫來進行數據存儲的，因此可以直接使用 SQL 來查詢自己想要的結果，比如評論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

結果如下：

從上面的數據， 我們可以看出來，來自北京的評論數最多。

不僅如此，還可以使用更多的 SQL 語句來查詢想要的結果。比如每個評分的人數、所占的比例等。如筆者有興趣，可以嘗試著去查詢一下數據，就是如此地簡單。

而為了更好地展示數據，我們使用 Pyecharts 這個庫來進行數據可視化展示。

根據從貓眼拿到的數據，按照地理位置，直接使用 Pyecharts 來在中國地圖上展示數據：

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]) fori inrange( 0,city_com.shape[ 0])]

geo = Geo( "GEO 地理位置分析",title_pos = "center",width = 1200,height = 800)

whileTrue:

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')

exceptValueError ase:

e = e.message.split( "No coordinate is specified for ")[ 1]

data_map = filter( lambdaitem: item[ 0] != e, data_map)

else:

break

geo.render( 'geo_city_location.html')

注：使用 Pyecharts 提供的數據地圖中，有一些貓眼數據中的城市找不到對應的從標，所以在代碼中，GEO 添加出錯的城市，我們將其直接刪除，過濾掉了不少的數據。

使用 Python，就是如此簡單地生成了如下地圖：

從可視化數據中可以看出，既看電影又評論的人群主要分布在中國東部，又以北京、上海、成都、深圳最多。雖然能從圖上看出來很多數據，但還是不夠直觀，如果想看到每個省/市的分布情況，我們還需要進一步處理數據。

而在從貓眼中拿到的數據中，城市包含數據中具備縣城的數據，所以需要將拿到的數據做一次轉換，將所有的縣城轉換到對應省市里去，然后再將同一個省市的評論數量相加，得到最后的結果。

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]) fori inrange( 0,city_com.shape[ 0])]

data_map_list = {}

foritem indata_map_all:

ifdata_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] ) forkey indata_map_list.keys()]

defgetRealName(name, jsonObj):

foritem injsonObj:

ifitem.startswith(name) :

returnjsonObj[item]

returnname

defrealKeys(name):

returnname.replace( u"省", "").replace( u"市", "")

.replace( u"回族自治區", "").replace( u"維吾爾自治區", "")

.replace( u"壯族自治區", "").replace( u"自治區", "")

經過上面的數據處理，使用 Pyecharts 提供的 map 來生成一個按省/市來展示的地圖：

defgenerateMap(data_map):

map = Map( "城市評論數", width= 1200, height = 800, title_pos= "center")

whileTrue:

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,

)

exceptValueError ase:

e = e.message.split( "No coordinate is specified for ")[ 1]

data_map = filter( lambdaitem: item[ 0] != e, data_map)

else:

break

map.render( 'city_rate_count.html')

當然，我們還可以來可視化一下每一個評分的人數，這個地方采用柱狀圖來顯示：

data = pd.read_csv(f,sep= '{',header= None,encoding= 'utf-8',names=[ 'date', 'nickname', 'city', 'rate', 'comment'])

# 按評分分類

rateData = data.groupby([ 'rate'])

rateDataCount = rateData[ "date"].agg([ "count"])

rateDataCount.reset_index(inplace= True)

count = rateDataCount.shape[ 0] - 1

attr = [rateDataCount[ "rate"][count - i] fori inrange( 0, rateDataCount.shape[ 0])]

v1 = [rateDataCount[ "count"][count - i] fori inrange( 0, rateDataCount.shape[ 0])]

bar = Bar( "評分數量")

bar.add( "數量",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")

畫出來的圖，如下所示，在貓眼的數據中，五星好評的占比超過了 50%，比豆瓣上 34.8% 的五星數據好很多。

從以上觀眾分布和評分的數據可以看到，這一部劇，觀眾朋友還是非常地喜歡。前面，從貓眼拿到了觀眾的評論數據?，F在，筆者將通過 jieba 把評論進行分詞，然后通過 Wordcloud 制作詞云，來看看，觀眾朋友們對《無名之輩》的整體評價：

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')

導出：

再說從這張詞云圖我們可以明顯地看到“小人物”、“好看”、“喜劇”、“演技”這四個字非常地突出，歷來能夠稱得上黑馬的都是小成本并且反映小人物的荒誕喜劇為多，從這四個關鍵詞中我們似乎看出了這部電影究竟為什么會收獲眾多好評。一如豆瓣上的一條短評所言：“不是愛情，勝似愛情。喪的剛剛好，黑的剛剛好，暖的剛剛好。有人說，中國沒有‘治愈系’的電影。從此片起，就有了?？催@片，我們笑著流淚?？坍嫷讓尤宋锏默F實主義題材的電影不在少數，但此片是我近年來看過的，最具誠意、三觀最正，也最‘哀而不傷’的一部。你將充分感受到什么叫‘真正的演技’，你將看到陳建斌任素汐章宇王硯輝等‘頂級演技天團’如何飆戲。真心期盼，從此片起，國產片將真正迎來‘好演員+好電影的春天’。”返回搜狐，查看更多

責任編輯：

總結

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