對于神仙姐姐劉亦菲，估計很多碼農都很喜歡，小編也非常喜歡她。從一開始的金粉世家里面的青澀的白秀珠，到天龍八部的神仙姐姐王語嫣，再到仙劍奇俠傳里面的趙靈兒，后來挑戰四大名捕里面的無情，演技也是越來越好。

現在她主演的《花木蘭》 也帶著一股巨浪向人們襲來，這部從拍攝之初就飽受爭議的電影，于是小編在貓眼上爬取上萬條的用戶評價，對其進行數據分析，今天就跟大家一起對其進行探索。

01.

網站的分析

這次我們的數據爬取從貓眼電影上獲取，目前有近14萬的電影短片數據。經過仔細的分析，發現貓眼電影的URL有一定的規律，可以從中獲取貓眼的電影評論數據，并且數據提供的格式json格式，方便操作。這個接口如下：

http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/movieid.json?_v_=yes&offset=15&startTime=？

這個接口主要有兩個參數：

• movieid是指貓眼中每個電影獨有的id，如《花木蘭》的movieid=1210778；

• startTime是指該頁面中第一條評論的時間，在這個頁面，每頁共有15條評論；

然后打開每一條評論，進行解析網頁，看一下里面的結構

發現關鍵的地方就是這個時間戳！

02.

動手寫代碼

有了這個接口，就可以很快的對影評進行爬取了。這里依賴于requests、json等庫進行(相關的爬蟲知識，去年我已經寫過50多篇，這里就不贅敘，翻翻歷史文章即可），獲取相關信息，相關核心代碼如下所示：

上面的代碼主要是構造代理user_agents, headers里面的參數，把網頁的爬取請求偽裝成瀏覽器的請求。

用requests發送網絡請求，然后獲取comments的數據，然后進行存儲到csv文件中去。CSV的讀寫存儲技巧可以看這篇(近20年五糧液股價分析|CSV文件實戰處理)

經過上面一頓猛如虎的操作，下面小編先帶大家看看爬的的原始數據，主要包含了發表者的城市，評論內容，性別，用戶，等級以及好評度等信息。

03?

數據分析

有了原始數據，剩下的就是對數據的清洗分析了，這里選用pyecharts庫進行數據分析，因為這個使用起來非常方便，而且效果也不錯。

1).整體分析

豆瓣上給這部電影的打分只有4.9，不知道為啥大家的評分這么低。我們先查看一下大家對花木蘭電影的總體評分吧。

用pyecharts的Bar來直觀的看一下效果：

02).好評和差評

接著我們看一下花木蘭的好評和差評的對比情況：

對df的數據進行處理，提取出好評和差評的關鍵字進行統計分析，然后進行可視化的展示。

由圖表可以看出，大家對花木蘭的評價分布還是比較均衡的，也有一點兩極分化的趨勢，給予高分和低分的的人都比較多。小編也電影院看了一下，認為兩級分化是有原因的：

• 其迪斯尼的制作特效，以及劉亦菲的超高人氣，為其吸引了大量人氣，帶來了一波好評；

• 但對于熟知中國古典故事花木蘭劇情的人來說，其劇情的設計是讓人很難接受的，也就導致了國人的諸多差評。
  

2)詞云分析

基于評價兩級分化的現象，小編決定探究一下兩級分化的原因究竟是什么，這里小編對整體評價、好評、壞評的詞云分別進行繪制，繪制得到的結果如下圖所示。

我們用jieba庫對整個的評論進行關鍵字分析，看一下大家的花木蘭的點評到底是啥，我們統計出點評最多的100個關鍵字。

由整體評價詞云可以看出，整體的評價還是偏向好的一方面，大大的 “好看” 兩字寫在了詞云中央；在差評詞云中， “劇情”、“中國” 等詞匯出現頻率很高，表明差評的人主觀感受是對劇情的不滿意，其不符合中國歷史故事，這一點是國人對這部電影的認可度不高的關鍵因素。

3)地域分析

最后小編帶大家看看影評者的分布情況，大家可以找一找自己所在的城市是否也為這部票房做貢獻了。

我們把上面采集到的數據集里面的每個評論的城市緯度拿出來，取前50個城市的名字，然后利用Pyecharts里面的geo庫進行可視化展示。

由分布圖可以看出，一線發達城市觀影人數是最多的，北上廣深顯得尤為突出，可見一線城市人民的消費力卓越；從東西分布和南北分布來看，非常符合我國東強西弱，南強北弱的經濟結構。

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以上就是小編為大家帶來的《花木蘭》的電影分析，通過分析，我們發現其制作效果雖然可觀，但是劇情方面難以讓國人普遍接受。歡迎大家在留言區點評，給個三連！說說你對花木蘭的看法是啥？

限于篇幅上面的源碼沒有展開解讀，我們會在B站錄制視頻詳細解讀源碼的細節和注意點，到時把源碼和數據都給大家，大家記得來B站找我們。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的花木兰到底好看不，我用Python爬取了几万条评论！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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