Python（发音：英[?pa?θ?n]，美[?pa?θɑ:n]），是一种面向对象、直译式电脑编程语言，也是一种功能强大的通用型语言，已经具有近二十年的发展历史，成熟且稳定。它包含了一组完善而且容易理解的标准库，能够轻松完成很多常见的任务。它的语法非常简捷和清晰，与其它大多数程序设计语言不一样，它使用缩进来定义语句。
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Python支持命令式程序设计、面向对象程序设计、函数式编程、面向切面编程、泛型编程多种编程范式。与Scheme、Ruby、Perl、Tcl等动态语言一样，Python具备垃圾回收功能，能够自动管理存储器使用。它经常被当作脚本语言用于处理系统管理任务和网络程序编写，然而它也非常适合完成各种高级任务。Python虚拟机本身几乎可以在所有的作业系统中运行。使用一些诸如py2exe、PyPy、PyInstaller之类的工具可以将Python源代码转换成可以脱离Python解释器运行的程序。
《复仇者联盟3：无限战争》于 2018 年 5 月 11 日在中国大陆上映。截止 5 月 16 日，它累计票房达到 15.25 亿。这票房纪录已经超过了漫威系列单部电影的票房纪录。不得不说，漫威电影已经成为一种文化潮流。
先贴海报欣赏下：
图片来自时光网
复联 3 作为漫威 10 年一剑的收官之作。漫威确认下了很多功夫， 给我们奉献一部精彩绝伦的电影。自己也利用周末时间去电影院观看。看完之后，个人觉得无论在打斗特效方面还是故事情节，都是给人愉悦的享受。同时，电影还保持以往幽默搞笑的风格，经常能把观众逗得捧腹大笑。如果还没有去观看的朋友，可以去电影院看看，确实值得一看。
本文通过 Python 制作网络爬虫，爬取豆瓣电影评论，并分析然后制作豆瓣影评的云图。
1 分析
先通过影评网页确定爬取的内容。我要爬取的是用户名，是否看过，五星评论值，评论时间，有用数以及评论内容。
点击查看大图
然后确定每页评论的 url 结构。
第二页 url 地址：
点击查看大图第三页 url 地址：
点击查看大图
最后发现其中的规律：除了首页，后面的每页 url 地址中只有 start= 的值逐页递增，其他都是不变的。
2 数据爬取
本文爬取数据，采用的主要是 requests 库和 lxml 库中 Xpath。豆瓣网站虽然对网络爬虫算是很友好，但是还是有反爬虫机制。如果你没有设置延迟，一下子发起大量请求，会被封 IP 的。另外，如果没有登录豆瓣，只能访问前 10 页的影片。因此，发起爬取数据的 HTTP 请求要带上自己账号的 cookie。搞到 cookie 也不是难事，可以通过浏览器登录豆瓣，然后在开发者模式中获取。
python学习路线分三大阶段：基础-进阶-框架-项目实战
基础第一阶段：基础Python的理解。基础第二阶段面对对象编程（注重编程能力）
基础第三阶段面向对象“设计思想”-封装-继承。基础第四阶段python高级专题。
进阶班第一阶段：linux基础。第二：python web工具。第三python部署工具。
第四关系型数据库。第五Python web框架基础原理。
框架阶段.python web开发第一阶段web.py。基础第二Django基础。
第三flask基础。第四tornado基础，
项目实战：个人博客系统-微信开发-企业OA系统=网盘系统。
我想从影评首页开始爬取，爬取入口，然后依次获取页面中下一页的 url 地址以及需要爬取的内容，接着继续访问下一个页面的地址。
import jieba
import requests
import pandas as pd
import time
import random
from lxml import etree
def start_spider():
base_url = 'https://movie.douban.com/subject/24773958/comments'
start_url = base_url + '?start=0'
number = 1
html = request_get(start_url)
while html.status_code == 200:
# 获取下一页的 url
selector = etree.HTML(html.text)
nextpage = selector.xpath("//div[@id='paginator']/a[@class='next']/@href")
nextpage = nextpage[0]
next_url = base_url + nextpage
# 获取评论
comments = selector.xpath("//div[@class='comment']")
marvelthree = []
for each in comments:
marvelthree.append(get_comments(each))
data = pd.DataFrame(marvelthree)
# 写入csv文件,'a+'是追加模式
try:
if number == 1:
csv_headers = ['用户', '是否看过', '五星评分', '评论时间', '有用数', '评论内容']
data.to_csv('./Marvel3_yingpping.csv', header=csv_headers, index=False, mode='a+', encoding='utf-8')
else:
data.to_csv('./Marvel3_yingpping.csv', header=False, index=False, mode='a+', encoding='utf-8')
except UnicodeEncodeError:
print("编码错误, 该数据无法写到文件中, 直接忽略该数据")
data = []
html = request_get(next_url)
我在请求头中增加随机变化的 User-agent, 增加 cookie。最后增加请求的随机等待时间，防止请求过猛被封 IP。
def request_get(url):
'''
使用 Session 能够跨请求保持某些参数。
它也会在同一个 Session 实例发出的所有请求之间保持 cookie
'''
timeout = 3
UserAgent_List = [
"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2228.0 Safari/537.36",
"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2227.1 Safari/537.36",
"Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2227.0 Safari/537.36",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2227.0 Safari/537.36",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2226.0 Safari/537.36",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.4; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2225.0 Safari/537.36",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2225.0 Safari/537.36",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2224.3 Safari/537.36",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/40.0.2214.93 Safari/537.36",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/40.0.2214.93 Safari/537.36",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/37.0.2049.0 Safari/537.36",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 4.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/37.0.2049.0 Safari/537.36",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/36.0.1985.67 Safari/537.36",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/36.0.1985.67 Safari/537.36",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/35.0.3319.102 Safari/537.36",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/35.0.2309.372 Safari/537.36",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/35.0.2117.157 Safari/537.36",
"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_9_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/35.0.1916.47 Safari/537.36",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/34.0.1866.237 Safari/537.36",
]
header = {
'User-agent': random.choice(UserAgent_List),
'Host': 'movie.douban.com',
'Referer': 'https://movie.douban.com/subject/24773958/?from=showing',
}
session = requests.Session()
cookie = {
'cookie': "你的 cookie 值",
}
time.sleep(random.randint(5, 15))
response = requests.get(url, headers=header, cookies=cookie_nologin, timeout = 3)
if response.status_code != 200:
print(response.status_code)
return response
最后一步就是数据获取：
def get_comments(eachComment):
commentlist = []
user = eachComment.xpath("./h3/span[@class='comment-info']/a/text()")[0] # 用户
watched = eachComment.xpath("./h3/span[@class='comment-info']/span[1]/text()")[0] # 是否看过
rating = eachComment.xpath("./h3/span[@class='comment-info']/span[2]/@title") # 五星评分
if len(rating) > 0:
rating = rating[0]
comment_time = eachComment.xpath("./h3/span[@class='comment-info']/span[3]/@title") # 评论时间
if len(comment_time) > 0:
comment_time = comment_time[0]
else:
# 有些评论是没有五星评分, 需赋空值
comment_time = rating
rating = ''
votes = eachComment.xpath("./h3/span[@class='comment-vote']/span/text()")[0] # "有用"数
content = eachComment.xpath("./p/text()")[0] # 评论内容
commentlist.append(user)
commentlist.append(watched)
commentlist.append(rating)
commentlist.append(comment_time)
commentlist.append(votes)
commentlist.append(content.strip())
# print(list)
return commentlist
3 制作云图
因为爬取出来评论数据都是一大串字符串，所以需要对每个句子进行分词，然后统计每个词语出现的评论。我采用 jieba 库来进行分词，制作云图，我则是将分词后的数据丢给网站 worditout处理。
def split_word():
with codecs.open('Marvel3_yingpping.csv', 'r', 'utf-8') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
content_list = []
for row in reader:
try:
content_list.append(row[5])
except IndexError:
pass
content = ''.join(content_list)
seg_list = jieba.cut(content, cut_all=False)
result = ' '.join(seg_list)
print(result)
最后制作出来的云图效果是：
点击查看大图
"灭霸"词语出现频率最高，其实这一点不意外。因为复联 3 整部电影的故事情节大概是，灭霸在宇宙各个星球上收集 6 颗无限宝石，然后每个超级英雄为了防止灭霸毁灭整个宇宙，组队来阻止灭霸。
Python可以做什么？
web开发和 爬虫是比较适合 零基础的
自动化运维 运维开发 和 自动化测试 是适合 已经在做运维和测试的人员
大数据 数据分析 这方面 是很需要专业的 专业性相对而言比较强
科学计算 一般都是科研人员 在用
机器学习 和 人工智能 首先 学历 要求高 其次 高数要求高 难度很大