用Python轻松掌握豆瓣观影习惯，为你打造私人电影推荐官！

2023-08-11 11:02:09

用 Python 揭开豆瓣电影观影习惯的神秘面纱

豆瓣电影，一个备受影迷推崇的社交媒体平台，汇聚了海量用户评论和评分，为深入了解观影习惯提供了宝贵的洞察。如果你渴望探究电影市场的奥秘，并为用户打造个性化的电影推荐，那么跟随本教程，我们将踏上一段 Python 爬虫之旅，深入挖掘豆瓣电影评论数据背后的宝藏。

1. 筑牢地基：搭建 Python 开发环境

踏上数据探索的旅程之前，让我们先为 Python 创造一个舒适的栖息地。如果你还没有安装 Python，请前往官方网站下载并安装最新版本。接下来，我们需要安装一些必不可少的 Python 依赖库：

requests：发送 HTTP 请求
beautifulsoup4：解析 HTML
pandas：处理数据
numpy：科学计算
matplotlib：数据可视化

安装这些依赖库很简单，只需在命令行或终端中输入以下命令：

pip install requests
pip install beautifulsoup4
pip install pandas
pip install numpy
pip install matplotlib

2. 潜入豆瓣：获取电影评论数据

万事俱备，让我们潜入豆瓣，获取那些隐藏在代码背后的宝贵评论数据。首先，我们将编写一个巧妙的抓取函数，它将利用 requests 库发送 HTTP 请求，用 beautifulsoup4 库解析 HTML，并借助 pandas 库处理数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

def fetch_豆瓣电影评论(movie_id):
    url = f'https://movie.douban.com/subject/{movie_id}/comments'
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    comments = []
    for comment in soup.select('.comment'):
        comments.append({
            'comment_id': comment.attrs['id'],
            'user_name': comment.select_one('.comment-info a').text,
            'rating': comment.select_one('.rating').attrs['title'],
            'comment_content': comment.select_one('.comment-content').text
        })

    return comments

现在，我们需要一个主程序来掌控整个抓取过程：

import concurrent.futures

def main():
    movie_ids = ['27672010', '27674503', '27674897']
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        results = executor.map(fetch_豆瓣电影评论, movie_ids)

    all_comments = []
    for result in results:
        all_comments.extend(result)

    df = pd.DataFrame(all_comments)
    df.to_csv('douban_movie_comments.csv', index=False)

if __name__ == '__main__':
    main()

3. 扬帆起航：探索和分析数据

有了这些宝贵的评论数据，我们就可以扬帆起航，开启探索和分析之旅了！首先，我们需要清洗数据，去除多余的信息和异常值，就像海员清理船上的杂物一样。接下来，我们将对数据进行仔细分析，就像侦探寻找蛛丝马迹一样，找出电影评分分布、用户评论关键词等有价值的信息。最后，我们可以使用 matplotlib 库对数据进行可视化，就像艺术家用颜料描绘图画一样，将数据呈现为清晰易懂的图形。