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使用 Python 爬取豆瓣电影影评:从数据收集到情感分析

  • 2024-03-19
    北京
  • 本文字数:998 字

    阅读完需:约 3 分钟

简介

在当今数字化时代,对电影的评价和反馈在很大程度上影响着人们的选择。豆瓣作为一个知名的电影评价平台,汇集了大量用户对电影的评论和评分。本文将介绍如何使用 Python 编写爬虫来获取豆瓣电影的影评数据,并通过情感分析对评论进行简单的情感评价。

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环境准备

在开始之前,我们需要安装一些 Python 库来帮助我们完成这项任务:


  • requests:用于发送 HTTP 请求以获取网页内容。

  • Beautiful Soup:用于解析 HTML 网页。

  • pandas:用于数据处理和分析。

  • TextBlob:用于情感分析。

爬取豆瓣电影影评

我们首先需要确定要爬取的电影和其对应的豆瓣链接。以电影《肖申克的救赎》为例,其豆瓣链接为:https://movie.douban.com/subject/1292052/。我们将使用 Python 编写爬虫来获取该电影的影评数据。


import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas as pd
# 发送HTTP请求获取网页内容url = 'https://movie.douban.com/subject/1292052/comments?status=P'response = requests.get(url)html_content = response.text
# 使用Beautiful Soup解析HTML内容soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
# 提取影评信息comments = []for comment in soup.find_all(class_='comment-item'): username = comment.find(class_='comment-info').a.text.strip() rating = comment.find(class_='rating').attrs['title'].strip() content = comment.find(class_='short').text.strip() comments.append({'用户名': username, '评分': rating, '评论内容': content})
# 将数据转换为DataFramedf = pd.DataFrame(comments)print(df)
复制代码


以上代码会输出一个 DataFrame,其中包含了《肖申克的救赎》的影评数据,包括用户名、评分和评论内容。

情感分析

接下来,我们将使用 TextBlob 库进行简单的情感分析,对评论进行情感评价。


from textblob import TextBlob
# 对评论进行情感分析df['情感分析'] = df['评论内容'].apply(lambda x: TextBlob(x).sentiment.polarity)
# 打印情感分析结果print(df)
复制代码


通过情感分析,我们可以得到每条评论的情感分数,从-1 到 1,其中-1 表示负面情感,0 表示中性,1 表示积极情感。

总结

通过本文的介绍,我们了解了如何使用 Python 编写爬虫来获取豆瓣电影的影评数据,并通过情感分析对评论进行简单的情感评价。这项技术可以帮助大家更好地了解用户对电影的反馈和评价,为电影选择提供参考。

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