Python在众多编程语言中有着很多强大的依赖库支持，能用很简短的代码完成很复杂的事情。
最近复仇者联盟4非常火爆，而且口碑炸裂。因此，作者运用Python对此电影做了一些简单的分析。分析的具体流程如下：
1.数据获取：使用爬虫在豆瓣网上获取信息
2.数据清洗：清洗html中的标签
3.数据展示：把数据以图片的形式展现出来
第一部分（数据获取）
这是爬虫中要用到的依赖库，这里就不展开了（因为都是爬虫基础）
获取数据的第一步就是分析网页
打开豆瓣（https://movie.douban.com/subject/26100958/comments?start=20&limit=20&sort=new_score&status=P 链接飞机票）
分析网页最直接的就是按F12，这里以一般的浏览器为例。
这里我们可以看到评论这一部分在网页中的标签是“span”,对应的属性是“short”,而且通过手动点击分析到它的页面跳转的时候，链接唯一变化的是其中的“start=”后面的值，因此要爬取多页数据的话就要控制这个数值了。
因此有以下代码：
因为爬取豆瓣多页数据是需要页数跳转以及header检测的，还有简单的反检测time来控制访问的时间。这样我们就把短评部分的标签以及内容爬取了。下面就是清洗这些数据，只要我们想要的文字。
第二部分（数据清洗）：
这是一种常用的或去文字的方法，并且写入txt中。
上面两部分算是前期准备吧，完整的代码如下：
第三部分（数据展示）：
为了绘制云图，这里用了比较流行且很强大的一个库 WordCloud
wordcloud:绘制词云的依赖库
jieba:因为wordcloud不支持中文，所以jieba用于中文划分
其他库函数就不做特别说明了，都是图片展示的依赖库
首先把刚从豆瓣爬取的数据读取：
t=‘qq.txt’ 就是刚我们爬取的评论然后写入txt的数据
img则是云图的背景图
cut就是jieba的中文划分功能
然后是绘制云图
font_path是电脑字体的一种，这里可以更改。
下面是绘制云图的完整代码：
运行上面代码就有以下效果图：
背景图为：
这是作者的第一篇博客(处女作)，可能会有不够好的地方。欢迎留言！
