Python爬虫+数据分析+可视化展示，分析《长津湖之水门桥》弹幕评论

吴京近年拍的影视都是非常富有国家情怀的，大人小孩都爱看，每次都是票房新高，最新的长津湖两部曲大家都有看吗，第一步还可以，第二部水门桥也不差，截止目前已经36.72亿票房。

某眼评分9.6，某瓣评分7.2。2月每日票房基本每天第一，但是它为什么好看呢？让我们用python来看看，看过的人都在说什么~

一、准备工作

爬虫部分需要使用这几个模块

requests
parsel   
csv

前面两个需要安装，键盘上按 win+r 打开运行框，输入 cmd 然后确定，然后输入 pip install 模块名，回车即可安装。

二、代码

代码仅供参考，我就不一一分析，录了一个十分钟的视频讲解，不会的兄弟可以跟着视频学习。

视频地址：【Python案例合集】十分钟速成一个，就是这么效率！更多案例持续更新...

这也是一个视频合集，正在慢慢更新，大家可以三连一下~

爬虫代码

import csv
import requests
import parsel
# Python学习交流群：924040232
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/98.0.4758.102 Safari/537.36'
}
for page in range(1, 20):
    url = f'...../subject/35613853/comments?start={page*20}&limit=20&status=P&sort=new_score'
    data_html = requests.get(url=url, headers=headers).text
    selector = parsel.Selector(data_html)
    comment_list = selector.css('.comment-item')
    for comment in comment_list:
        short = comment.css('.short::text').get().strip()
        name = comment.css('.comment-info a::text').get().strip()
        time = comment.css('.comment-time::text').get().strip()
        vote_count = comment.css('.votes.vote-count::text').get().strip()
        print(short, name, time, vote_count)
        with open('长津湖.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='') as f:
            csv_writer = csv.writer(f)
            csv_writer.writerow([short, name, time, vote_count])

词云图代码

import jieba
from pyecharts.charts import WordCloud
import pandas as pd 
from pyecharts import options as opts

wordlist = []
data = pd.read_csv('长津湖.csv', encoding='utf-8')['short']
data

data_list = data.values.tolist()
data_str = ' '.join(data_list)
words = jieba.lcut(data_str)
#取出除每一个单词
for word in words:
    #去除小于2个字的词
    if len(word) > 1:
        #数据的添加，
        wordlist.append({"word":word,"count":1})
#wordlist为列表类型，元素为字典类型[{"word":发展，"count":1},...,...,]
df = pd.DataFrame(wordlist)
# 以word的值作为关键词分组，再统计每组的（count）的总数sum
#groupby DataFrame中的分组函数
dfword = df.groupby('word')['count'].sum()
# sort_values以列的值排序，ascending为false时降序排序
dfword2 = dfword.sort_values(ascending=False)
#将dfword2 的前100数据转为DataFrame。
dfword3 = pd.DataFrame(dfword2.head(100),columns=['count'])
# 此时列”word“是作为列索引，可将其转为列
dfword3['word'] = dfword3.index

#将word列转为列表
word = dfword3['word'].tolist()
#将count列转为列表
count = dfword3['count'].tolist()
#用for循环合并数据
a = [list(z) for z in zip(word,count)]
c = (
    #WordCloud类的实列化
    WordCloud()
    #添加图名称、数据、字体的随机大小、图像类型  ,mask_image="demo.png"
    # 词云图轮廓，有 'circle', 'cardioid', 'diamond', 'triangle-forward', 'triangle', 'pentagon', 'star' 可选
    .add("", a, word_size_range=[20, 100],shape='circle')
    #图像的具体设置也可以再全局设置中设置，其中还有一些好玩的设置，这里就不在深入了
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="词云图"))
)
#在jupyter上显示
c.render_notebook()

兄弟们快去试试吧，有什么问题欢迎三连后在评论区交流~