11月，由湯姆·哈迪主演的“毒液：致命守護者”在國內上映，依託漫威的光環以及演員們精湛的演技，這部動作科幻片在貓眼評分得到豆瓣7.4的評分，口碑和票房都高於大多數同期上映的其他影片。

所以週日的時候跟基友去電影院去看了這場正邪共生的電影，100多人的影院座無虛席，不過看完之後對比其他漫威作品，我倒也沒覺得有多大的驚喜，覺得貓眼上的9.3評分的感受不符。

頭部的幾條評論顯然有些誇大，那大眾對“毒液”感受是怎麼呢？於是筆者動手開始分析起來。

獲取資料

首先要獲取資料，準備爬取貓眼上的電影評論作為本次分析樣本，PC官網上只顯示了電影的10條熱門短評，顯然不夠，於是準備從M端抓包找到評論介面。

介面連結：

http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/42964.json?v=yes&offset=15&startTime=2018-11-20%2019%3A17%3A16。

介面中對我們本次抓取主要有用的引數是offset偏移量以及日期，這兩個條件限制了抓取的條數。分析介面結果：

這裡有使用者評論的相關資料，我們選取了地理位置（使用者為授權無法獲取）、評論內容、使用者名稱、評分以及評論時間的資料，通過python的requests模組開始爬取。匯入本次爬取需要的包，開始抓取資料。

    `def get_data(url):
        headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_0 like Mac OS X) AppleWebKit/604.1.38 (KHTML, like Gecko) Version/11.0 Mobile/15A372 Safari/604.1'}
        html = requests.get(url, headers=headers)
        if html.status_code ==200:
            return html.content
        else:
            return none`
 

其次是解析Json資料，每個介面有15條評論資料，10條熱門評論資料，我們將評論資料中使用者名稱、城市名、評論內容、評分、評論時間依次解析出來，並返回。

`def parse_data(html):
    json_data = json.loads(html)['cmts']
    comments = []
    try:
        for item in json_data:
            comment = {
                'nickName': item['nickName'],
                'cityName': item['cityName'] if 'cityName' in item else '',
                'content': item['content'].strip().replace('
', ''),
                'score': item['score'],
                'startTime': item['startTime']
            }
            comments.append(comment)
        return comments
    except Exception as e:
        print(e)`
 

接著我們將獲取到的資料儲存到本地。此過程中，對介面url中時間的處理借鑑了其他博主的爬蟲思路，將每次爬取的15條資料取最後一條的評論時間，減去一秒（防止重複），從該時間向前獲取直到影片上映時間，獲取所有資料。

`def save():
    start_time = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    end_time = '2018-11-09 00:00:00'
    while start_time > end_time:
        url = 'http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/42964.json?_v_=yes&offset=15&startTime=' + start_time.replace(
            ' ', '%20')
        html = None
        try:
            html = get_data(url)
        except Exception as e:
            time.sleep(0.5)
            html = get_data(url)
        else:
            time.sleep(0.1)
        comments =parse_data(html)
        start_time = comments[14]['startTime']
        print(start_time)
        start_time = datetime.strptime(start_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') + timedelta(seconds=-1)
        start_time = datetime.strftime(start_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        for item in comments:
            print(item)
            with open('files/comments.txt', 'a', encoding='utf-8')as f:
                f.write(item['nickName']+','+item['cityName'] +','+item['content']+','+str(item['score'])+ item['startTime'] + '
')
if __name__ == '__main__':
    url = 'http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/42964.json?_v_=yes&offset=15&startTime=2018-11-19%2019%3A36%3A43'
    html = get_data(url)
    reusults = parse_data(html)
    save()`

最終抓取了48048條評論相關資料作為此次分析樣本。 

資料視覺化

資料視覺化採用了pyecharts，按照地理位置製作了毒液觀眾群的分佈圖。部分程式碼如下：

`geo = Geo('《毒液》觀眾位置分佈', '資料來源：貓眼-Ryan採集', **style.init_style)
    attr, value = geo.cast(data)
    geo.add('', attr, value, visual_range=[0, 1000],
            visual_text_color='#fff', symbol_size=15,
            is_visualmap=True, is_piecewise=False, visual_split_number=10)
    geo.render('觀眾位置分佈-地理座標圖.html')

    data_top20 = Counter(cities).most_common(20)
    bar = Bar('《毒液》觀眾來源排行TOP20', '資料來源：貓眼-Ryan採集', title_pos='center', width=1200, height=600)
    attr, value = bar.cast(data_top20)
    bar.add('', attr, value, is_visualmap=True, visual_range=[0, 3500], visual_text_color='#fff', is_more_utils=True,
            is_label_show=True)
    bar.render('觀眾來源排行-柱狀圖.html')`

從視覺化結果來看，“毒液”觀影人群以東部城市為主，觀影的top5城市為深圳、北京、上海、廣州、成都。 

觀眾地理位置分佈圖

觀眾來源排行TOP20

使用者評論，詞雲圖

只看觀眾分佈無法判斷大家對電影的喜好，所以我把通過jieba把評論分詞，最後通過wordcloud製作詞雲，作為大眾對該電影的綜合評價。

` comments = []
    with open('files/comments.txt', 'r', encoding='utf-8')as f:
        rows = f.readlines()
        try:
            for row in rows:
                comment = row.split(',')[2]
                if comment != '':
                   comments.append(comment)
                # print(city)
        except Exception as e:
            print(e)
    comment_after_split = jieba.cut(str(comments), cut_all=False)
    words = ' '.join(comment_after_split)
    #多慮沒用的停止詞
    stopwords = STOPWORDS.copy()
    stopwords.add('電影')
    stopwords.add('一部')
    stopwords.add('一個')
    stopwords.add('沒有')
    stopwords.add('什麼')
    stopwords.add('有點')
    stopwords.add('感覺')
    stopwords.add('毒液')
    stopwords.add('就是')
    stopwords.add('覺得')
    bg_image = plt.imread('venmo1.jpg')
    wc = WordCloud(width=1024, height=768, background_color='white', mask=bg_image, font_path='STKAITI.TTF',
                   stopwords=stopwords, max_font_size=400, random_state=50)
    wc.generate_from_text(words)
    plt.imshow(wc)
    plt.axis('off')
    plt.show()
`

從最終的詞雲結果上來看，大多數觀眾還是對“毒液”很滿意的。

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