前言
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作者： Yura不说数据说 ，PYuraL
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数据爬取
其实我一开始是想用豆瓣网的评论的，但是我翻了翻吧，发现“最热评论”只能看到500条，“最新评论”只能显示100条，拿600条数据能分析出个啥？
百度了一下，看大家都是用猫眼评论，于是就……爬猫眼！网页版的猫眼只能显示有限的评论，切换到APP版本才能看到所有评论。
找network里面的网页也不难，随便拿一条评论搜索一下就可以找到
关键是找到不同网页之间的变化规律
有些网址，表面看上去，区别就是在于offset(偏移量)，但是实际上更改这个数值到1005的时候就爬不到东西了(可能是由于网页内部的设置吧)，就是说这么下去我们只能得到1000条评论。
那是哪1000条评论呢？我们看到网址中有个关键词“ts=1549640420581”，其实就是当前时间的意思(时间戳)，转化一下就是：
所以1000条就是从这个时间点，往前偏移15条后，最新的1000条评论。
通过百度各位大神的爬虫过程，我发现终极解决方法就是更改ts的值！如果说偏移量15的意思是从这个查询的时间往前偏移15条再取得15条评论数据(limit=15)，那么我们每次更改ts值不就可以了。
第一个ts值是程序开始运行的时间，第二个值就从已经获取的评论数据中拿到最早的那个数据，以此不断往前翻滚……
我爬取了2月8日24点之前的所有评论信息，按App显示此时至少有80000+条数据，但是我爬下来总共只有4w+条…数据缺失还是比较严重的。
数据格式如下(包括用户id、用户昵称、用户猫眼等级、性别、时间、评分、评论内容、点赞数和评论数)：
这些都是在json里面，格式非常清晰明了。
数据清洗
拿到数据除了做词云用了Python(代码在最后)，其他的内容Excel分分钟解决，这里尤其感谢发明“数据透视表”的兄弟。
数据分析
1.观众信息
男女比例各占一半，男的对赛车这类刺激性东西感兴趣可以理解，这女观众都是为了啥？为了黄景瑜小哥哥的脸？还是像我一样冲着阿信来的？这里信息太少，我只做少量胡思乱猜。
用户等级又是类似于正态分布的形状，巧的嘞……其中0分和1分的用户(可以认定为新注册用户)仅占9.78%，可以看出评分的人中水军是很少的，基本都是猫眼老用户。
再看看4天用户评价数量的变化：
基本可得这部电影热度呈现缓慢下降的趋势(但是由于数据的不完整性，不能绝对说明)
那用户都喜欢在什么时间评论呢？对比看四天的评论hour数据：
如果大家习惯看完电影马上评价的话，那么从评论趋势来看，从中午12点之后评论数逐渐增加，推测是由于早上10点左右那场电影的结束。随后评论数不断增加，在晚饭前的5、6点和睡觉前的23点左右达到小高峰。
嗯，非常符合大家“醒了看电影，看完吃饭，吃了再看，看了再睡‘的“节假日生活作息”。
2.评分情况
按照我爬取的数据我们看到超过一半(52.37%)的观众给这部电影打了满分10分，极少量用户评分在6分以下(仅占7.58%)。根据我爬取的数据，计算所得平均分是8.725，和实时显示的分数8.8相差不大。
除了从宏观角度看评分，我们来瞧瞧评论者性别和评论时间与最终评分有什么不能说的秘密？
性别的不同并没有造成评分很大的区别，男观众和女观众的评分平均分仅仅相差0.35分，“未知性别”人群的评分在两者之间，基本等于男性评分8.53和女性评分8.88的的平均值(8.71)。嗯，我很有理由怀疑“未知人群”中男女比例也各占一半！
从评分时间和评分的关系来看，低分一般出现在0点到7点之间，我猜吧，大概是在这种夜深人静的时候，大家的情绪容易有大起大落，白天看完电影时的兴奋已经退去，留下的只有深深的思考，或许还带点批判性，吧。
3.评论内容
先看看点赞数最高的5条评论。
我们发现前5条评论评分均为10分：其中第一条，emmm，与电影无关，暂时跳过……其他几条都是赞美韩寒、沈腾和黄景瑜的。
那通过词云具体看一下评论内容：
不成熟的代码
from bs4 import BeautifulSoupimport requestsimport warningsimport refrom datetime import datetimeimport jsoheaders = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_0 like Mac OS X) AppleWebKit/604.1.38 (KHTML, like Gecko) Version/11.0 Mobile/15A372 Safari/604.1', 'Connection':'keep-alive'}cookies={'cookie':'_lxsdk_cuid=168c325f322c8-0156d0257eb33d-10326653-13c680-168c325f323c8; uuid_n_v=v1; iuuid=30E9F9E02A1911E9947B6716B6E91453A6754AA9248F40F39FBA1FD0A2AD9B42; webp=true; ci=191%2C%E5%8F%B0%E5%B7%9E; _lx_utm=utm_source%3DBaidu%26utm_medium%3Dorganic; __mta=49658649.1549462270794.1549465778684.1549548206227.3; _lxsdk=30E9F9E02A1911E9947B6716B6E91453A6754AA9248F40F39FBA1FD0A2AD9B42; _lxsdk_s=168c898414e-035-f0e-e6%7C%7C463'}#url设置offset偏移量为0url = '/review/v2/comments.json?movieId=1218091&userId=-1&offset=0&limit=15&ts={}&type=3'comment=[]nick=[]score=[]comment_time=[]gender=[]userlevel=[]userid=[]upcount=[]replycount=[]ji=1url_time=url_time=int(time.time())*1000#获取当前时间(单位是毫秒，所以要✖️1000)for i in range(2000): value=15*i url_range=url.format(url_time) res=requests.get(url_range,headers=headers,cookies=cookies,timeout=10) res.encoding='utf-8' print('正在爬取第'+str(ji)+'页') content=json.loads(res.text,encoding='utf-8') list_=content['data']['comments'] count=0 for item in list_: comment.append(item['content']) nick.append(item['nick']) score.append(item['score']) comment_time.append(datetime.datetime.fromtimestamp(int(item['time']/1000))) gender.append(item['gender']) userlevel.append(item['userLevel']) userid.append(item['userId']) upcount.append(item['upCount']) replycount.append(item['replyCount']) count=count+1 if count==15: url_time=item['time'] ji+=1 time.sleep(random.random())print('爬取完成')print(url_time)result={'用户id':userid,'用户昵称':nick,'用户等级':userlevel,'性别':gender,'时间':comment_time,'评分':score,'评论内容':comment,'点赞':upcount,'评论':replycount}results=pd.DataFrame(result)results.info()results.to_excel('猫眼_飞驰人生.xlsx')
