使用Python抓取豆瓣电影评论并分析词云生成词云图

目录

一、引言

二、抓取海王豆瓣电影评论

导入所需库

发送GET请求并获取HTML内容

使用BeautifulSoup解析HTML

使用BeautifulSoup库，选择'lxml'作为解析器，对获取到的HTML内容进行解析。

写入评论到Excel文件

三、分析词云

1.导入所需库

 2.读取Excel文件并分词

   词性标注 

  统计词频并生成词云        

  可视化结果展示

四、结论

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一、引言

在当今的数字化时代，网络上的信息量巨大。豆瓣电影作为中国最大的电影评论网站之一，吸引了大量的用户分享他们的观影体验。本文将介绍如何使用Python抓取豆瓣电影的评论，并通过词云分析来展示评论中的高频词汇，使用Python的词云生成库，可以将文本数据转换为词云图。这涉及到词云生成、可视化等方面的知识。通过实践，可以掌握词云生成的基本方法和技巧，并了解如何将文本数据以更加直观的方式呈现出来。

二、抓取海王豆瓣电影评论

1. 导入所需库

2. 发送GET请求并获取HTML内容

   1. 使用requests.get方法发送GET请求到上面定义的URL，并传入请求头。
   2. 获取到的HTML内容存储在html变量中。

3. 使用BeautifulSoup解析HTML

   1. 使用BeautifulSoup库，选择'lxml'作为解析器，对获取到的HTML内容进行解析。

   2. 使用soup.find_all('span', class_='short')查找所有class为'short'的<span>标签元素，这些元素可能包含电影的短评。这些评论存储在comments列表中

4. 写入评论到Excel文件

   1. 遍历所有抓取到的评论。
   2. 对于每个评论，将其文本内容添加到Excel工作表的当前行中。
   3. 在每次添加评论后，代码会等待一个随机时间（0到3秒之间），这是为了避免过于频繁地抓取数据，防止被豆瓣服务器屏蔽

5. 保存Excel文件:

   • 最后，使用wb.save('comment.xlsx')将Excel文件保存为comment.xlsx。

import requests  
from bs4 import BeautifulSoup  
from openpyxl import Workbook  
import time  
import random  
  
# 定义URL和请求头  
url = 'https://movie.douban.com/subject/3878007/comments?start=0&limit=20&sort=new_score&status=P'  
headers = {  
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'  
}  
  
# 发送请求并获取HTML内容  
response = requests.get(url, headers=headers)  
html = response.text  
  
# 使用BeautifulSoup解析HTML  
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')  
comments = soup.find_all('span', class_='short')  
  
# 创建一个Excel工作簿和工作表  
wb = Workbook()  
ws = wb.active  
  
# 将评论写入Excel文件  
for comment in comments:  
    ws.append([comment.text])  
    time.sleep(random.random() * 3)  # 等待随机时间  
  
# 保存Excel文件  
wb.save('comment.xlsx')

三、分析词云

1.导入所需库

接下来，我们导入pandas、jieba、SnowNLP和pyecharts等库。pandas用于数据处理，jieba用于中文分词，SnowNLP用于词性标注，pyecharts用于生成词云。

 
import pandas as pd #用于数据处理
 
import jieba # 用于中文分词
 
from snownlp import SnowNLP # 用于词性标
 
import pyecharts.options as opts
 
from pyecharts.charts import WordCloud #用于生成词云

 2.读取Excel文件并分词

我们使用pandas库读取一个名为"comment.xlsx"的Excel文件中的评论数据。然后，使用jieba库对评论进行中文分词，以便后续的分析。

data = pd.read_excel(r'comment.xlsx')
data

 对'评论'这一列数据进行分词处理，使用jieba.lcut()进行分词。结果保存在新的列'分词'中。

# 分词
data['分词'] = data['评论'].agg(lambda x:jieba.lcut(x))
data

   词性标注 

对'评论'这一列数据进行词性标注，使用SnowNLP的tags属性进行标注。结果保存在新的列'词性标注'中。

data['词性标注'] = data['评论'].agg(lambda x:list(SnowNLP(x).tags))
data

         

提取出'词性标注'列中的所有标注，存入一个列表list_tags中。将list_tags转换为一个新的DataFrame，名为data_tags，包含两列，一列是词语，一列是词性。

 
list_tags = []
for i in data['词性标注']:
    for j in i:
        list_tags.append(j)
list_tags
 
 
data_tags = pd.DataFrame(list_tags,columns=['词语','词性'])
data_tags

  统计词频并生成词云        

从结果result中提取出词语和出现次数，用于生成词云。保存在名为data_wordcloud_tags的列表中。

 
result = data_tags[data_tags['词性']=='a'].groupby(by='词语')['词语'].count().sort_values(ascending=False)#[:20]
result
 
 
data_wordcloud_tags = [(i,str(j)) for i,j in zip(result.index,result.values)]
data_wordcloud_tags

使用pyecharts的WordCloud图表类型，创建词云图。词云图的数据来自data_wordcloud_tags，词的大小范围是30到100。
设置词云图的标题为"海王的评论"，字体大小为23。同时，设置提示框为显示状态。
最后，渲染并输出这个词云图

 
c = (
    WordCloud()
    .add(series_name="", 
         data_pair=data_wordcloud_tags, 
         word_size_range=[30, 100]
        )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(
            title="海王的评论", title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=23)
        ),
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True),
    )
)
c.render_notebook()

  可视化结果展示

使用 render_notebook() 方法将生成的词云图直接在 Jupyter Notebook 中展示出来。

 注意：这段代码需要预先安装所有导入的库才能运行。另外，需要保证"comment.xlsx"文件存在且内容格式正确。

完整代码如图：

 

四、结论

通过抓取豆瓣电影的评论并分析词云，我们可以了解观众对某部电影的关注点和情感倾向。这有助于我们更好地理解观众的需求和喜好，为电影制作和营销提供有价值的参考。同时，本文所介绍的方法也可以应用于其他网络平台的评论分析，为相关领域的研究提供一定的借鉴和帮助。总之，使用Python抓取豆瓣电影评论并分析词云生成词云图，不仅可以学到网络爬虫技术、数据清洗和处理、文本分析和自然语言处理、词云生成技术等基本知识和技能，还可以学习团队协作和项目管理等方面的经验。这些知识和经验对于提高个人的编程能力和综合素质都非常有帮助。