据电影咨询，复联4的全球票房已超过《泰坦尼克号》，暂列影史票房第二，不过据我估计，复联4是非常有可能成为票房冠军的，我们拭目以待！
自己之前一直想做一次电影评论的爬虫，在自己看完这部电影之后，身为漫威迷的我觉得机会到了，于是开始搜寻资料，分析后有了上面那一片文章《Python爬取了134115条猫眼评论，老王带你看《复联4》！》
虽然爬取猫眼评论已不算是新鲜事，可以搜到网上的文章，但获取这13W的评论数据加上可视化分析并不是那么容易，踩过不少的坑，也学到了不少的东西，下面我们来一起看一下
数据获取
打开猫眼pc端网页，发现只能查看10条热评，直接切换至手机模式，点击查看全部评论，果然可以看到更多评论信息了。
我们输入“comments”进行筛选，向上滑动，便可出现关于评论的json文件，我们点击查看详情，可在Preview中查看json格式的评论信息，在Headers中便可获取到评论的数据接口。（这里ts值为时间戳）
http://m.maoyan.com/review/v2/comments.json?movieId=248172&userId=-1&offset=0&limit=15&ts=0&type=3
表面看上去可以直接更改offset值就可以获得更多数据了，爬取后发现offset到1000后，便再无数据返回，这说明这个方式只能获得1000条数据
于是开始google其解决方案，于是找到了下面这个数据接口。通过改变startTime的值来获取更多的评论信息，把offset设置为0，把每页评论数据中最后一次评论时间作为新的startTime去请求。
http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/248172.json?_v_=yes&offset=0&startTime=2019-04-30%2021:27:11
没想到猫眼没有任何的反爬虫机制，爬了不到两个小时，爬出了134115条数据。数据包括用户昵称，用户地区，评论，评分以及评论时间。
注意在存入csv文件时，要加上”encoding=’utf_8_sig’”参数，这样打开csv文件就不会出现乱码了。
dataObject.to_csv(filename, mode='a', index=False, sep=',', header=False, encoding='utf_8_sig')
数据分析
pyecharts
可视化分析这里我们用的是百度开源的一个pyecharts包。它是一个用于生成Echarts图表的类库。用Echarts生成的图可视化效果非常棒，pyecharts是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图。十分推荐！
安装
pip install pyecharts
==注意==
v0.5.X 和 V1.0.X 间完全不兼容，我在这里因为版本的问题耽误了不少时间。得出结论就是一定要看看官方文档 github-pyecharts ，直接就可解决。
# 安装 1.0.x 以上版本 （仅支持Python3.6+）
$ pip install pyecharts -U
# 如果需要安装 0.5.11 版本的开发者 （支持Python2.7，3.4+）
# pip install pyecharts==0.5.11
地图包
地图文件被分成了三个 Python 包，分别为：
全球国家地图: echarts-countries-pypkg
中国省级地图: echarts-china-provinces-pypkg
中国市级地图: echarts-china-cities-pypkg
pip install pyecharts-jupyter-installer==0.0.3 #必须先执行这个，否则安装会报错
直接使用python的pip安装：
全球国家地图：pip install echarts-countries-pypkg
中国省级地图：pip install echarts-china-provinces-pypkg
中国市级地图：pip install echarts-china-cities-pypkg
中国县区级地图: echarts-china-counties-pypkg
词云
直接使用得jieba包，不要忘了自定义停用词。
以上就是整个的爬取分析过程，如果大家想爬取其他电影的信息，直接替换代码中的id即可。
代码获取地址：https://github.com/AkaOld/MaoYan-MovieComments
