python爬虫实战：《星球大战》豆瓣影评分析

于 2017-12-17 14:47:59 发布
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分类专栏： python项目 文章标签： python 爬虫 豆瓣
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#################更新于2018.2.2.彻底搞定小问题。开心############################
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Windows 7 系统
Sublime text 编辑器
Python3.5.3
''' 
from urllib import request				#request 是抓取网页数据的库
from bs4 import BeautifulSoup as bs	#beautifulsoup库对html代码进行解析
import re  							#引入正则表达式
import jieba						#分词包库jieba，可以将中文语句拆解成一个个的词汇。
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import numpy    #numpy计算包

from wordcloud import WordCloud 					#词云包



#打开星球大战的主页，爬取HTML文件，发现评论在<div class="comment">下面，对这个标签进行解析
requrl = 'https://movie.douban.com/subject/' + '25808075' + '/comments' + '?' +'status=P'
resp = request.urlopen(requrl)
html_data = resp.read().decode('utf-8')
soup = bs(html_data, 'html.parser')
comment_div_lists = soup.find_all('div', class_ = 'comment')


eachCommentList = []
for item in comment_div_lists:
	if item.find_all('p')[0].string is not None:			#p标签下面存放了网友对电影的评论
		eachCommentList.append(item.find_all('p')[0].string)
#print(eachCommentList)


#进行数据清洗
#为了方便数据清洗，我们把列表中的内容放在一个字符串中

comments = ''
for k in range(len(eachCommentList)):
	comments += (str(eachCommentList[k])).strip()
#print(comments)

#清除数据中的标点符号。正则表达式。短小精悍的一个模式[\u4e00-\u9fa5]+即可匹配。将非中文字符彻底清理
pattern = re.compile(r'[\u4e00-\u9fa5]+')
filterdata = re.findall(pattern, comments)
cleaned_comments = ''.join(filterdata) #放入一个字符串中，成为一个字符串
#print(cleaned_comments)


#这里是用的是lcut()方法，能将中文字符串拆解成一个列表，每项都是一个词。
segment = jieba.lcut(cleaned_comments)
#print(segment)
#处理词汇的聚合问题，统计词频而已
words_df = pd.DataFrame({'segment':segment})
#print(words_df.head())
#查看segment和words_df的内容不是words_df.head()内容


#去掉其中的高频词，没意义的词语，看”、“太”、“的”等虚词（停用词）。由于这些词汇中，有很多词是没有实际分析价值的，所以我们需要利用一个停词文件来将不必要的词处理掉。
stopwords = pd.read_csv("D:\ST\Python_work\stopwords.txt", index_col = False, quoting = 3, sep = "\t", names = ['stopword'], encoding = 'utf-8')
words_df = words_df[~words_df.segment.isin(stopwords.stopword)]
#print(words_df)


#统计词频
words_stat = words_df.groupby(by = ['segment'])['segment'].agg({"计数":numpy.size})
words_stat = words_stat.reset_index().sort_values(by = ["计数"], ascending = False)
#print(words_stat)

#第三阶段：用词云显示效果，simhei.ttf字符格式，类似宋体之类的
wordcloud = WordCloud(font_path = "simhei.ttf", background_color = "white", max_font_size = 80)		#设置字体属性
#word_frequence 为字典类型，可以直接传入wordcloud.fit_words()
word_frequence = {x[0]:x[1] for x in words_stat.head(1000).values}


wordcloud = wordcloud.fit_words(word_frequence)

plt.imshow(wordcloud)

plt.axis("off")
plt.show()


#原文来自https://mp.weixin.qq.com/s/ukf-rormz5VnDgqa6uswJQ








#############################以下是旧版本，有问题，供参考，写于2017.12.01######################
#这个文档主要是我根据公众号文章一步步分析写出来的，但是还有问题，无法得到云图。
#原文来自https://mp.weixin.qq.com/s/ukf-rormz5VnDgqa6uswJQ
#具体问题是：#%matplotlib inline 无法搞定。
#据说需要用这个编辑器Jupyter Notebook来运行此程序，后来又报错，听说是版本问题。但依旧没有搞定，有能够借助我这篇文章搞定爬虫的可以联系我

from urllib import request				#request 是抓取网页数据的库
from bs4 import BeautifulSoup as bs	#beautifulsoup库对html代码进行解析
import re  							#引入正则表达式
import jieba						#分词包
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt
#%matplotlib inline
import matplotlib
import numpy    #numpy计算包

matplotlib.rcParams['figure.figsize'] = (10.0, 5.0)
from wordcloud import WordCloud 					#词云包
'''
#第一步要对网页进行访问，python中使用的是urllib库
file1 = 'zhanlang.txt'
resp = request.urlopen('https://movie.douban.com/cinema/nowplaying/shenzhen/')
html_data = resp.read().decode('utf-8')
#print(html_data)

#第二步，需要对得到的html代码进行解析，得到里面提取我们需要的数据。
soup = bs(html_data, 'html.parser')			
nowplaying_movie = soup.find_all('div', id = 'nowplaying')		#div nowplaying 是我们需要的数据，里面有电影名称等数据
nowplaying_movie_list = nowplaying_movie[0].find_all('li', class_ = 'list-item')
#print(nowplaying_movie_list)

#循环得到电影ID和名字。data-subject 里面是电影ID, img 标签alt属性里面放了电影名称
nowplaying_list = []
for item in nowplaying_movie_list:
	nowplaying_dict = {}
	nowplaying_dict['id'] = item['data-subject']
	for tag_imag_item in item.find_all('img'):
		nowplaying_dict['name'] = tag_imag_item['alt']
		nowplaying_list.append(nowplaying_dict)
#print(nowplaying_list)
'''

#+ nowplaying_list[0]['id']
#打开星球大战的主页，爬取HTML文件，发现评论在<div class="comment">下面，对这个标签进行解析
requrl = 'https://movie.douban.com/subject/' + '25808075' + '/comments' + '?' +'status=P'
resp = request.urlopen(requrl)
html_data = resp.read().decode('utf-8')
soup = bs(html_data, 'html.parser')
comment_div_lists = soup.find_all('div', class_ = 'comment')


eachCommentList = []
for item in comment_div_lists:
	if item.find_all('p')[0].string is not None:			#p标签下面存放了网友对电影的评论
		eachCommentList.append(item.find_all('p')[0].string)
#print(eachCommentList)


#进行数据清洗
#为了方便数据清洗，我们把列表中的内容放在一个字符串中

comments = ''
for k in range(len(eachCommentList)):
	comments += (str(eachCommentList[k])).strip()
#print(comments)

#清除数据中的标点符号
pattern = re.compile(r'[\u4e00-\u9fa5]+')
filterdata = re.findall(pattern, comments)
cleaned_comments = ''.join(filterdata)
#print(cleaned_comments)


#对产生的没有标点的评论进行词频统计，采用结巴分词，jieba
segment = jieba.lcut(cleaned_comments)
words_df = pd.DataFrame({'segment':segment})
#print(words_df.head())

#去掉其中的高频词，没意义的词语，看”、“太”、“的”等虚词（停用词）
stopwords = pd.read_csv("stopwords.txt", index_col = False, quoting = 3, sep = "\t", names = ['stopword'], encoding = 'utf-8')
words_df = words_df[~words_df.segment.isin(stopwords.stopword)]
#print(words_df)

#统计词频
words_stat = words_df.groupby(by = ['segment'])['segment'].agg({"计数":numpy.size})
words_stat = words_stat.reset_index().sort_values(by = ["计数"], ascending = False)
#print(words_stat)





#第三阶段：用词云显示效果
wordcloud = WordCloud(font_path = "simhei.ttf", background_color = "white", max_font_size = 80)		#设置字体属性
word_frequence = {x[0]:x[1] for x in words_stat.head(1000).values}
word_frequence_list = []
for key in word_frequence:
	temp = (key, word_frequence[key])
	word_frequence_list.append(temp)
wordcloud = wordcloud.fit_words(word_frequence_list)
plt.imshow(wordcloud)



'''


Hi，借群的力量请教一个Python爬虫问题


#第三阶段：用词云显示效果
wordcloud = WordCloud(font_path = "simhei.ttf", background_color = "white", max_font_size = 80)		#设置字体属性
word_frequence = {x[0]:x[1] for x in words_stat.head(1000).values}
word_frequence_list = []
for key in word_frequence:
	temp = (key, word_frequence[key])
	word_frequence_list.append(temp)
wordcloud = wordcloud.fit_words(word_frequence_list)
plt.imshow(wordcloud)


这句
wordcloud = wordcloud.fit_words(word_frequence_list)
出了问题AttributeError: 'list' object has no attribute 'items'


原文来自https://mp.weixin.qq.com/s/ukf-rormz5VnDgqa6uswJQ






 
 

  
  
 
 





                

        

    

  



    


            

  



          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

		
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红包金额最低5元

      

      

        
        

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          前往充值 >
        

      

      

        

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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
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