使用Python分析《我不是药神》豆瓣电影短评

小爬怡情，中爬伤身，强爬灰灰。爬虫有风险，使用请谨慎，可能是这两天爬豆瓣电影爬多了，今天早上登录的时候提示号被封了（我用自己帐号爬的，是找死呢还是在找死呢 ...），好在后面发完短信后又解封了，^_。

之前的文章中，已把电影短评数据装进了Mongo中，今天把数据取出来简单分析一下，当下最火的做法是进行词频统计并生成词云，今天说的就是这个。

读取Mongo中的短评数据，进行中文分词

不知道什么原因，我实际爬下来的短评数据只有1000条（不多不少，刚刚好），我总觉得有什么不对，但我重复爬了几次后，确实只有这么多。可能是我爬虫写的有什么不对吧，文末附源码链接，有兴趣的去看看， 欢迎拍砖（轻拍）。

import pymongo
import jieba
from jieba import analyse

# https://pypi.org/project/pymongo/
# http://github.com/mongodb/mongo-python-driver
from matplotlib import pyplot
from wordcloud import WordCloud

text = None

with pymongo.MongoClient(host='192.168.0.105', port=27017) as client:
    # 获取集合
    comments = client.douban.movie_26752088_comments

    # 不知道为什么爬虫只取到了1000条评论~
    print('count:', comments.estimated_document_count())

    # pymongo.cursor.Cursor
    cursor = comments.find()

    # 遍历数据，这里只遍历短评数据(好在数据量并不太大)
    text = ''.join(map(lambda doc: doc.get('comment'), cursor))

# 对短语数据文本进行分词
# 添加自定义分词
[jieba.add_word(k) for k in []]

# 取Top50的词生成词云
# https://github.com/fxsjy/jieba#基于-tf-idf-算法的关键词抽取
tags = analyse.extract_tags(text, topK=50, withWeight=False)
new_text = ' '.join(tags)
print(new_text)

中文分词部分，默认分词效果已经非常好了，我未添加自定义字典，这里感谢一下 结巴 的作者

对分词结果取Top50生成词云

也感谢一下 word_cloud 的作者，^_

# 对分词文本生成词云
# 生成词云，需要指定支持中文的字体，否则无法生成中文词云
wc = WordCloud(
    # 设置词云图片背景色，默认黑色
    # background_color='white',
    # 设置词云最大单词数
    max_words=200,
    # 设置词云中字号最大值
    # max_font_size=80,
    # 设置词云图片宽、高
    width=768,
    height=1024,
    # 设置词云文字字体(美化和解决中文乱码问题)
    font_path=r'../example/fonts/FZXingKai-S04S.TTF'
).generate(new_text)

# 绘图(标准长方形图)
pyplot.imshow(wc, interpolation='bilinear')
pyplot.figure()
pyplot.axis('off')
# 将图片输出到文件
wc.to_file(r'./images/wc.png')

生成词云效果

wc.png

看来网上关于 我不是药神 vs 达拉斯 的争论很热啊。关于词频统计就这些，代码中也会完成一些其它的分析任务（其实都是一些很简单的任务，纯练手用），后续会持续更新。

其它分析任务

点赞数Top10

import pymongo

# 取点赞最多的前10条短评
with pymongo.MongoClient(host='192.168.0.105') as client:
    comments = client.douban.movie_26752088_comments

    for doc in comments.find().sort([('vote', -1)]).limit(10):
        print('author = {}, date = {}, vote = {}, comment = {}'.format(
            doc.get('author'),
            doc.get('date'),
            doc.get('vote'),
            doc.get('comment')
        ))

1. author = 忻钰坤, date = 2018-07-04 00:00:00, vote = 28129, comment = “你敢保证你一辈子不得病？”纯粹、直接、有力！常常感叹：电影只能是电影。但每看到这样的佳作，又感慨：电影不只是电影！由衷的希望这部电影大卖！成为话题！成为榜样！成为国产电影最该有的可能。
2. author = 沐子荒, date = 2018-07-03 00:00:00, vote = 27237, comment = 王传君所有不被外人理解的坚持，都在这一刻得到了完美释放。他不是关谷神奇，他是王传君。
   你看，即使依旧烂片如云，只要还有哪怕极少的人坚持，中国影视也终于还是从中生出了茁壮的根。
   我不是药神，治不好这世界。但能改变一点，总归是会好的。
3. author = 凌睿, date = 2018-06-30 00:00:00, vote = 18304, comment = 别说这是“中国版《达拉斯买家俱乐部》”了，这是中国的真实事件改编的中国电影，是属于我们自己的电影。不知道就去百度一下“陆勇”，他卖印度抗癌药的时候《达拉斯买家俱乐部》还没上映呢。所以别提《达拉斯买家俱乐部》了，只会显得你无知。（别私信我了，我800年前就知道《达拉斯》也是真事改编）
4. author = 徐若风, date = 2018-06-06 00:00:00, vote = 16426, comment = 放豆瓣语境下，是部时至今日终于拍出来的国产“高分韩国电影”——拿现实题材拍商业类型片，社会性意义摆在那，群戏也处理得相当不错。对我们国家而言，这样的电影多一部是一部，走一步是一步。
5. author = 桃桃淘电影, date = 2018-06-19 00:00:00, vote = 13337, comment = 最大的病，其实是穷病。真的被感动了，整体都很成熟，也有些许韩片的影子。几个演员表演都非常出色。可看性和内在的表达都不错。这个世界最荒诞在于，越贴近真实，真实越荒诞。人这一生，太不易了。最后，王传君，加油哦！
6. author = 远世祖, date = 2018-06-30 00:00:00, vote = 9102, comment = 文牧野眼睛太毒了，观众的笑点、泪点、痛点被他牢牢抓住，徐峥现在不拼演技开始掏心炸肺放脱自我了，药物在中国绝对是个“不可说”，但这个电影说了它能说的，也不显山不漏水的说了它所不能说的，讲的是现实，但看过电影之后才会明白其实是超现实，2018最佳!
7. author = 影志, date = 2018-06-19 00:00:00, vote = 7076, comment = “今后都会越来越好吧，希望这一天早点来”口罩成为符号，不是雾霾，而是人性的仪式，结尾竟然看到《辛德勒名单》一样的救赎。通俗感人，上海电影节首映哭倒一片，基于真实事件改编的社会意义加分，或许《我不是药神》之于中国，就像《摔跤吧爸爸》之于印度吧…能看到就不错。“其实只有一种病：穷病”
8. author = Noodles, date = 2018-07-03 00:00:00, vote = 6926, comment = 人生建议：别买零食，吃不下的。
9. author = 哪吒男, date = 2018-06-25 00:00:00, vote = 6211, comment = 最喜欢王传君的表演啊，几乎所有泪点都给他了！！而他曾经的同伴们，下月继续拿《爱情公寓》电影版面对观众。这个圈子里还是有不爱赚快钱的年轻演员，真好。
10. author = 开开kergelen, date = 2018-07-04 00:00:00, vote = 5549, comment = 小时候路过一家药店，门口的对联写着“只愿世间无疾病，何愁架上药染尘”

15天评论量分布、走势

# 每日评论数，基于此生成日期评论走势图(用Excel生成的 ^_^)
from datetime import datetime

import pymongo
from bson import Code

# http://api.mongodb.com/python/current/
# http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/collection.html#pymongo.collection.Collection.map_reduce

with pymongo.MongoClient(host='192.168.0.105') as client:
    comments = client.douban.movie_26752088_comments

    fn_map = Code("""
        function () {
            if (this.date != null) {
                emit(this.date, 1);
            }
        }
    """)

    fn_reduce = Code("""
        function (key, values) {
            var total = 0;
            for (var i = 0; i < values.length; i++) {
                total += values[i];
            }
            return total;
        }
    """)

    # pymongo.collection.Collection
    results = comments.map_reduce(fn_map, fn_reduce, out="mr_results")
    # 取最近15天数据
    for col in results.find().sort([('_id', -1)]).limit(15):
        # 格式化输出
        print(col['_id'].strftime('%Y-%m-%d'), '\t', int(col['value']))

    # 删除生成的结果集合
    client.douban.mr_results.drop()

15天评论量分布图

15天评论量分布图.png

15天评论量走势图

15天评论量走势图.png

工程源码，欢迎 Star / Fork

• https://github.com/zlikun/python-crawler-douban-movie
• https://gitee.com/zlikun/python-crawler-douban-movie