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一
、项目概述
本项目的目标是爬取豆瓣上某部电影的短评数据，并生成词云进行情感分析。我们将使用Python编程语言，借助爬虫技术获取数据，并利用自然语言处理和数据可视化工具进行分析。具体步骤包括：
- 爬取豆瓣短评数据。
- 数据清洗和预处理。
- 使用词云技术生成可视化结果。
- 分析词云结果，提取关键信息。
二、技术栈
- Python：强大的编程语言，支持多种库和框架。
- Requests：用于发送HTTP请求，获取网页数据。
- BeautifulSoup：用于解析HTML页面，提取所需数据。
- jieba：中文分词库，用于对短评进行分词处理。
- wordcloud：用于生成词云，展示高频词汇。
- matplotlib：用于绘制词云图像。
三、爬取豆瓣短评
1. 环境准备
在开始之前，需要安装以下Python库：
pip install requests
pip install beautifulsoup4
pip install jieba
pip install wordcloud
pip install matplotlib
2. 爬虫实现
豆瓣的短评数据可以通过访问电影详情页的短评部分获取。以下是爬取豆瓣短评的代码实现：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup# 代理信息
proxyHost = "www.16yun.cn"
proxyPort = "5445"
proxyUser = "16QMSOML"
proxyPass = "280651"# 构造代理服务器的认证信息
proxies = {"http": f"http://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}","https": f"https://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}"
}def get_douban_comments(movie_id, start=0, limit=20):"""爬取豆瓣电影短评:param movie_id: 豆瓣电影ID:param start: 起始评论位置:param limit: 每次获取的评论数量:return: 评论列表"""comments = []headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}url = f"https://movie.douban.com/subject/{movie_id}/comments?start={start}&limit={limit}"response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies) # 使用代理if response.status_code == 200:soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')comment_items = soup.find_all('div', class_='comment')for item in comment_items:comment = item.find('p', class_='comment-content').get_text().strip()comments.append(comment)return comments# 示例：爬取电影《肖申克的救赎》的短评
movie_id = '1292052' # 豆瓣电影ID
all_comments = []
for i in range(0, 100, 20): # 获取前100条评论comments = get_douban_comments(movie_id, start=i)all_comments.extend(comments)print(f'共获取到 {len(all_comments)} 条短评')
3. 数据清洗
爬取到的短评数据可能包含HTML标签、特殊字符或无关信息，需要进行清洗和预处理。以下是数据清洗的代码：
import redef clean_comments(comments):"""清洗短评数据:param comments: 评论列表:return: 清洗后的评论列表"""cleaned_comments = []for comment in comments:# 去除HTML标签和特殊字符cleaned_comment = re.sub(r'<.*?>', '', comment)cleaned_comment = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9]', ' ', cleaned_comment)cleaned_comments.append(cleaned_comment)return cleaned_commentscleaned_comments = clean_comments(all_comments)
print(cleaned_comments[:5]) # 查看清洗后的前5条评论
四、生成词云
词云是一种常见的文本可视化方式，通过将高频词汇以更大的字体显示，直观地展示文本内容的重点。以下是生成词云的代码实现：
import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as pltdef generate_wordcloud(comments):"""生成词云:param comments: 评论列表"""# 合并所有评论为一个长文本text = ' '.join(comments)# 使用jieba进行中文分词words = jieba.cut(text)word_text = ' '.join(words)# 创建WordCloud对象wordcloud = WordCloud(font_path='path/to/simhei.ttf', # 指定中文字体路径width=800,height=600,background_color='white', # 设置词云背景颜色max_words=100, # 设置最多显示的单词数min_font_size=10, # 设置最小字体大小max_font_size=100, # 设置最大字体大小).generate(word_text)# 使用matplotlib绘制词云plt.figure(figsize=(10, 8))plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')plt.axis('off') # 关闭坐标轴plt.show()generate_wordcloud(cleaned_comments)
5. 中文字体问题
在生成词云时，需要注意中文字体的处理。默认情况下，WordCloud库不支持中文字符，因此需要指定一个支持中文的字体文件路径。例如，可以使用Windows系统中的“simhei.ttf”（黑体）字体文件。
五、词云分析
通过生成的词云，我们可以直观地看到高频词汇，从而分析用户对电影的评价。例如，如果词云中出现了“感人”“经典”“震撼”等词汇，则表明用户对该电影的评价较为积极；如果出现“无聊”“拖沓”“差”等词汇，则可能表示用户对该电影的评价不佳。