基于python大数据的电影可视化分析及电影推荐 python影视作品分析_html

作者：Riggle


本文目录如下：

基于python大数据的电影可视化分析及电影推荐 python影视作品分析_html_02

第0步，准备

本文运行环境：Python3.8，Pycharm；Win10系统

需要的库 ：requests、bs4

整个项目的思路是

  1. 找到目标电视剧分集剧情的链接
  2. 根据第一集剧情的网页链接，构造全部剧集的链接
  3. 爬取内容并保存
  4. 简单可视化

第1步，分析目标网页

本文的目标网页为《从前有座灵剑山》的分集剧情

分析链接

第一集的链接：https://www.jingdianlaoge.com/news/10_3829_1.htm第三十集的链接：https://www.jingdianlaoge.com/news/10_3829_30.htm数据猿发现，每一集仅数字改变，所以只需要在代码里枚举集数构造到链接里，即可实现爬取全部剧情网页。

转化为代码如下：

url_list = []
for i in range(1, num+1):
    url = page_link[:-5]+'{}.htm'.format(i)
    url_list.append(url)
解析所爬位置

浏览器内按F12，查看该剧情页面的html代码，crtl+F来查询某一章节``，从而找到剧情内容所在的位置，可以发现没有动态加载，且全部都在一个div标签里，非常便于爬取。

基于python大数据的电影可视化分析及电影推荐 python影视作品分析_css_03

第2步，解析页面

bs4解析文本

可以定位到章节所在的位置在/html/body/div[6]/div[1]/div[1]/div/div/div[1]/p标签中，而所有P标签的内容非常整齐，都在class="page-center-main ml-10 talk-main-info"的div里。所以可以使用bs4库的BeautifulSoup库，使用get_text()方法定位获取该div标签下全部P 标签的文本内容。

soup = BeautifulSoup(r.text, "lxml")
result = soup.find('div',{'class':'page-center-main ml-10 talk-main-info'}).get_text()

第3步，自动化爬取

伪装浏览器响应头

这里，因为数据量小，所以不需要使用fake_useragent库生成实时改变的响应头来伪装浏览器，可以直接晚上找一个user-agent来伪装浏览器。

然后，直接使用requests库的get()方法传入当前页面的链接和响应头，即可获取整个网页html内容。为了避免不必需要的错误，可以给这个html网页限定为通用的utf-8格式编码。

header = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/39.0.2171.71 Safari/537.36'}
r = requests.get(url, headers=header)
r.encoding = "utf-8"

第4步，写入文件

写入txt文件

使用writelines() 按集分行写入同一个txt中。

#全部下载一个文件里
with open("剧情.txt", "a",encoding='utf-8') as f:
    f.write('这是第{}集，网页链接为：'.format(i+1)+j + "\n")# 标记集数的，不需要的话可以注释掉这一行。
    f.writelines(content)
    f.write("\n")
    print('爬取结束，请查看剧情.txt文件')

也可以在open中利用format()方法写入多个文件，实现按集写入多个txt中。

# 分集下载到多个文件，可以替换上面with
with open("第{}集.txt".format(i+1), "a") as f:
    f.write(content)

第5步，可视化

这里，数据猿想知道主要人物的戏份，也就是出场频次和顺序大概是怎么样的。

主要使用python的jieba库进行分词，然后使用matplotlib的bar()，和barh()进行角色的出场频次和顺序的可视化。

jieba分词

首先，确定要分析的主角人物

# 欲分析的人物名列表
roles_l = ['王陆','王舞','海云帆','风铃','琉璃仙','梁秋','朱秦','风吟','闻宝','王忠','海天阔','仙翁老人']

将人物名加入jieba中，以免分词过程中割裂名字，造成误伤

import jieba
for role in roles_l:
    jieba.add_word(role)
提取人物出场频次

首先，读取爬虫得到的剧情文档

with open('剧情.txt','r',encoding='utf-8') as f:
    fhwz_list = f.readlines()

然后，对该内容进行清洗并分词

fhwz_fc_list = []
for rm_content in fhwz_list:
    split_word =jieba.lcut(rm_content.replace('\n','').strip(''))
    for i in split_word:
        if len(i)>= 2:
            fhwz_fc_list.append(i)
fhwz_fc_list

得到分词后的列表

柱形图展示人物出场频次和顺序

首先，计算人物的出场频次

fhwz_dict = {}
for role in roles_l:
    fhwz_dict[role] = fhwz_fc_list.count(role)

使用bar()图可视化出来

基于python大数据的电影可视化分析及电影推荐 python影视作品分析_css_04

可以发现，张绍刚扮演的“仙翁老人”没怎么在剧情中出现过，戏份还是极少地，王陆出现这么多，说明这部剧很有可能是 “大男主” 电视剧。

计算人物的出场顺序。这里的以剧情的字数为单位，首次出现的字数越多，说明出场越晚。

# 人物出现顺序
order ={}
with open('剧情.txt','r',encoding='utf-8') as f:
    str_fhwz = f.read()
print(str_fhwz.replace('\n',''))

for i in roles_l:
    val = str_fhwz.find(i)
    order[i]=val
order = sorted(order.items(), key=lambda order:order[1],reverse = False)
order=dict(order)

使用barh()图可视化出来

基于python大数据的电影可视化分析及电影推荐 python影视作品分析_css_05

词云图展示整体情况

stylecloud可以下载个性图标为蒙版，制作有特色的词云图。数据猿这里使用mountain为图标。

import stylecloud
from PIL import Image

stylecloud.gen_stylecloud(
                          text=text,
                          palette='tableau.BlueRed_6', # 设置配色方案
                          icon_name='fas fa-mountain', # 设置蒙版方案
                         font_path="msyh.ttc")
Image.open("stylecloud.png")

基于python大数据的电影可视化分析及电影推荐 python影视作品分析_数据可视化_06

当然，数据猿的审美不咋地，这个图标并不好看，想要更多好看图标，需访问如下地址

https://fa5.dashgame.com/#/%E5%9B%BE%E6%A0%87

然后，复制图标名字，替换代码中的mountain即可。

icon_name='fas fa-mountain'

了解更多stylecloud使用详情，访问如下地址

https://github.com/minimaxir/stylecloud

小结：

相比于之前的爬虫代码，这次使用模块的思路来组合函数，使得两个函数都只实现一个功能，if __name__ == "__main__": 充分发挥作用，专职模块的输入和输出。

利用matplotlib和stylecloud库进行简单的可视化呈现，信息价值呈现的还不错，但审美和分析上还需要更加更加优化。