Python2.7 爬蟲實踐：豆瓣電影影評分析
for i in range(10):
num = i + 1
if pageNum >0 :
start =(num-1) * 20
else:
return False
reqUrl='https://movie.douban.com/subject/' + movieId + '/comments' +'?' +'start=' + str(start) + '&limit=20'
print reqUrl
resp = urlopen(reqUrl)
html = resp.read().decode('utf-8')
#print html
soup = bs4.BeautifulSoup(html,"html.parser")
comContent = soup.find_all('div',id='comments')
#print comContent
commentStr=comContent[0].find_all('div',class_ ='comment')
commentList =[]
comments=''
for comment in commentStr:
c = comment.find_all('p')[0].string
if c is not None:
commentList.append(c)
comments =comments+str(c).strip().strip('\n')
print c
return comments
if __name__ == '__main__':
print 'start ....'
title=u'殺破狼·貪狼'
movieId = getMovieId(title)
print 'movie id is:'
print movieId
comments = getCommentsById(movieId,10)
comments=comments.replace(' ','')
print comments
#使用正則表示式去除標點符號
pattern = re.compile(r'[\u4e00-\u9fa5]+')
filterdata = re.findall(pattern, comments)
cleaned_comments = ''.join(filterdata)
cleaned_comments= comments
#使用結巴分詞進行中文分詞
segment = jieba.lcut(cleaned_comments)
words_df=pd.DataFrame({'segment':segment})
#去掉停用詞 #如果有電影領域的停用詞就更好了
#stopwords=pd.read_csv('D:\python\stopwords.txt',index_col=False,sep="\t",names=['stopword'], encoding='utf-8')#quoting=3全不引用
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