python电影评论的情感分析流浪地球_爬⾍实例Python爬取《流浪地球》⾖瓣影评与数据。。。
小程序用php还是java【芝⿇IP代理】三、数据分析与可视化
1、获取cookies
城市信息筛选中⽂字
匹配pyecharts⽀持的城市列表
爬虫软件 app2、基于snownlp的情感分析
由于snownlp全部是unicode编码，所以要注意数据是否为unicode编码。因为是unicode编码，所以不需要去除中⽂⽂本⾥⾯含有的英⽂，因为都会被转码成统⼀的编码上⾯只是调⽤snownlp原⽣语料库对⽂本进⾏分析，snownlp重点针对购物评价领域，所以为了提⾼情感分析的准确度可以采取训练语料库的⽅法。
3、评论来源城市分析
调⽤pyecharts的page函数，可以在⼀个图像对象中创建多个chart，只需要对应的add即可。
4、影⽚情感分析
0.5以下为负⾯情绪，0.5以上为正⾯情绪。可以看到好评还是很不错的，⾄于⾖瓣上⼀些看衰评论只是少数。
5、电影评分⾛势分析读取csv⽂件，以dataframe(df)形式保存
遍历df⾏，保存到list
统计相同⽇期相同评分的个数
转换为df格式，设置列名
按⽇期排序
遍历新的df，每个⽇期的评分分为5种，因此需要插⼊补充缺失数值。
白洛生博客
由于允许爬取的量少和时间问题，部分数据不是很明显。但依然可以得出⼀些发现。在影⽚上映开始的⼀周内，为评论⾼峰，尤其是上映3天内，这符合常识，但是也可能有偏差，因为爬⾍获取的数据是经过⾖瓣电影排序的，倘若数据量⾜够⼤得出的趋势可能更接近真实情况。
另外发现，影⽚在上映前也有部分评论，分析可能是影院公映前的⼩规模试映，且这些提前批的⽤户的评分均值，差不多接近影评上映后的⼤规模评论的最终评分 ，从这些细节中，我们或许可以猜测，这些能提前观看影⽚的，可能是资深影迷或者影视从业⼈员，他们的评论有着⼗分不错的参考价值。
6、影评词云图
词云图制作时，先读取CSV⽂件然后dataframe形式保存，去除评论中⾮中⽂⽂本，选了胡歌照⽚作为背景，并设置了停⽤词表。
可以看到⾼频词“可以”表现出对该⽚的认可，“特效”体现出特效镜头对科幻⽚的重要性，“科幻电影”体现出影迷对科幻类电影的浓厚兴趣。
websockets在线测试以上就是本次爬取⾖瓣⽹《流浪地球》短评的过程与数据分析。
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