Python分析9万条数据告诉你复仇者联盟谁才是绝对C位

作者 | 罗昭成

责编 | 唐小引

转载自CSDN（ID：CSDNnews）

《复联 4》国内上映第十天，程序员的江湖里开始流传这样一个故事，即：

漫威宇宙，其实就讲了一件事情。整个宇宙就好比一个项目组。其中有一群叫作美国队长、钢铁侠、惊奇队长、浩克、索尔等人在维护这个项目，兢兢业业的维护整个项目。

某一天，出现了一个天才程序员，叫灭霸。当他加入到这家公司的时候，他意识到，这个项目已经非常庞大，仅仅是编译，就要几个小时。运行起来负重累累。而服务器资源又非常的有限，老板又不给预算买新机器，如果一直继续这么开发下去，这个项目迟早要出现 P0 事故。于是，他下定决定要把这个项目全面优化，使用用面向对象思想，提取重复代码，业务拆分，算法优化等手段，彻底优化，目标是代码量减少 50%。

美国队长带领的项目组叫复仇者联盟，发现了灭霸程序员的想法后，阻止并警告灭霸说：不要轻易去改老代码！！很容易出 bug 的，代码能跑就行！！

—— 以上来自知乎@郭启军

https://www.zhihu.com/question/321428495/answer/663671132

那么，作为一个写程序员的电影，我们怎么不能用数据来分析一下，喜欢漫威宇宙的观众对《复联 4》的评价呢？

抓取数据

业界朋友们，在电影分析中，使用猫眼的数据比较多。在本文中，笔者也使用了猫眼的接口来获取数据，方便处理，数据量也比较多。

有关接口，大家可以自己去猫眼的网站上看，也可以使用如下地址：

http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/248172.json?_v_=yes&offset=20&startTime=2019-04-24%2002:56:46

在 Python 中，使用 Request 可以很方便地发送请求，拿到接口返回的 JSON 数据，来看代码：

def getMoveinfo(url):
    session = requests.Session()
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0",
        "Accept": "text/html,application/xhtml+xml",
        "Cookie": "_lxsdk_cuid="
    }
    response = session.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    return None

请求返回的是一个 JSON 数据，拿到我们想要的评论原始数据，并将数据存储在数据库中：

def saveItem(dbName, moveId, id, originalData) :
    conn = sqlite3.connect(dbName)
    conn.text_factory=str
    cursor = conn.cursor()
    ins="INSERT OR REPLACE INTO comments values (?,?,?)"
    v = (id, originalData, moveId)
    cursor.execute(ins,v)
    cursor.close()
    conn.commit()
    conn.close()

经过大概两个小时，终于从猫眼爬取了大约 9 万条数据。数据库文件已经超过了 100M 了。

数据清洗

因为在上面抓取下来的数据，直接进行了原数据的存储，没有进行数据的解析处理。接口中包含了很多数据，有用户信息、评论信息等。本次分析，只使用了部分数据，所以需要将用到的相关数据清洗出来：

def convert(dbName):
    conn = sqlite3.connect(dbName)
    conn.text_factory = str
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("select * from comments")
    data = cursor.fetchall()
    for item in data:
        commentItem = json.loads(item[1])
        movieId = item[2]
        insertItem(dbName, movieId, commentItem)
    cursor.close()
    conn.commit()
    conn.close()

def insertItem(dbName, movieId,  item):
    conn = sqlite3.connect(dbName)
    conn.text_factory = str
    cursor = conn.cursor()
    sql = '''
    INSERT OR REPLACE INTO convertData values(?,?,?,?,?,?,?,?,?)
    '''
    values = (
        getValue(item, "id"), 
        movieId, 
        getValue(item, "userId"),
        getValue(item, "nickName"),
        getValue(item, "score"),
        getValue(item, "content"),
        getValue(item, "cityName"),
        getValue(item, "vipType"),
        getValue(item, "startTime"))
    cursor.execute(sql, values)
    cursor.close()
    conn.commit()
    conn.close()

通过 JSON 库将原始数据解析出来，将我们需要的信息存储到新的数据表中。

数据分析

因为没有任何一个平台能够拿到用户的购票数据，我们只能从评论的数据中，以小见大，从这些数据中，分析出一些走势。 在评论数据中，我们能看到评论用户所在的城市。将数据所在的位置解析，划分到各对应的行政省，可以看到每个省评论数量，见下图（颜色越红，用户评论数量越多）：

城市

从图中可以看到， 上海、广州、四川用户的数量显然要比其他城市的用户数量要多得多。再来看一下代码：

data = pd.read_sql("select * from convertData", conn)
    city = data.groupby(['cityName'])
    city_com = city['score'].agg(['mean','count'])
    city_com.reset_index(inplace=True)
    fo = open("citys.json",'r')
    citys_info = fo.readlines()
    citysJson = json.loads(str(citys_info[0]))
    print city_com
    data_map_all = [(getRealName(city_com['cityName'][i], citysJson),city_com['count'][i]) for i in range(0,city_com.shape[0])]
    data_map_list = {}
    for item in data_map_all:
        if data_map_list.has_key(item[0]):
            value = data_map_list[item[0]]
            value += item[1]
            data_map_list[item[0]] = value
        else:
            data_map_list[item[0]] = item[1]
    data_map = [(realKeys(key), data_map_list[key] ) for key in data_map_list.keys()]

漫威电影一直深受中国朋友们喜欢的高分电影。豆瓣评分 8.7 分，那我们的评论用户中，又是一个什么样的趋势呢？见下图：

评分数

从图中可以看到，评 5 分的数量远高于其他评分，可见中国的观众朋友确实喜欢漫威的科幻电影。

复联从 1 开始便是漫威宇宙各路超级英雄的集结，到现在的第 4 部，更是全英雄的汇聚。那么，在这之中，哪位英雄人物更受观众欢迎？先看代码：

attr = ["灭霸","美国队长",
        "钢铁侠", "浩克", "奇异博士",  "蜘蛛侠", "索尔" ,"黑寡妇", 
        "鹰眼", "惊奇队长", "幻视",
        "猩红女巫","蚁人", "古一法师"]

alias = {
    "灭霸": ["灭霸", "Thanos"],
    "美国队长": ["美国队长", "美队"],
    "浩克": ["浩克", "绿巨人", "班纳", "HULK"],
    "奇异博士": ["奇异博士", "医生"],
    "钢铁侠": ["钢铁侠", "stark", "斯塔克", "托尼", "史塔克"],
    "蜘蛛侠": ["蜘蛛侠","蜘蛛","彼得", "荷兰弟"],
    "索尔":["索尔", "雷神"],
    "黑寡妇": ["黑寡妇", "寡姐"],
    "鹰眼":["鹰眼","克林顿","巴顿","克林特"],
    "惊奇队长":["惊奇队长","卡罗尔", "惊奇"],
    "星云":["星云"],
    "猩红女巫": ["猩红女巫", "绯红女巫", "旺达"],
    "蚁人":["蚁人", "蚁侠", "Ant", "AntMan"],
    "古一法师": ["古一", "古一法师", "法师"]
}
v1 = [getCommentCount(getAlias(alias, attr[i])) for i in range(0, len(attr))]
bar = Bar("Hiro")
bar.add("count",attr,v1,is_stack=True,xaxis_rotate=30,yaxix_min=4.2,
    xaxis_interval=0,is_splitline_show=True)
bar.render("html/hiro_count.html")

运行结果如下图，可以看到钢铁侠钢铁侠是实至名归的 C 位，不仅电影在电影中是，在评论区仍然也是实至名归的 C 位，甚至于远超 美队、寡姐和雷神：

英雄评论次数

从以上观众分布和评分的数据可以看到，这一部剧，观众朋友还是非常地喜欢。前面，从猫眼拿到了观众的评论数据。现在，笔者将通过 Jieba 把评论进行分词，然后通过 Wordcloud 制作词云，来看看，观众朋友们对《复联》的整体评价：

词云分析

可以看到，灭霸和钢铁侠出现的词频比其他英雄要高很多。这是否表示，这部剧的主角就是他们两个呢？

细心的朋友应该发现了，钢铁侠、灭霸的数量在词云和评论数量里面不一致。原因在于，评论数量就按评论条数来统计的，而词云中，使用的是词频，同一条评论中，多次出现会多次统计。所以，灭霸出现的次数居然高于了钢铁侠。

最后，再来分析一下钢铁侠与灭霸的情感分析，先上代码：

def emotionParser(name):
    conn = conn = sqlite3.connect("end.db")
    conn.text_factory = str
    cursor = conn.cursor()
    likeStr = "like \"%" + name + "%\""
    cursor.execute("select content from convertData where content " + likeStr)
    values = cursor.fetchall()
    sentimentslist = []
    for item in values:
        sentimentslist.append(SnowNLP(item[0].decode("utf-8")).sentiments)
    plt.hist(sentimentslist, bins=np.arange(0, 1, 0.01), facecolor="#4F8CD6")  
    plt.xlabel("Sentiments Probability")                                       
    plt.ylabel("Quantity")                                                     
    plt.title("Analysis of Sentiments for " + name)                                        
    plt.show()
    cursor.close()
    conn.close()

此处，使用 SnowNLP 来进行情感分析。

情感分析，又称为意见挖掘、倾向性分析等。简单而言，是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。

灭霸

钢铁侠

从图中看到， 钢铁侠的正向情感要比灭霸的正向情感要高，反派角色就是容易被人抗拒。

最最后，从《银河护卫队》时期穿越而来的灭霸在最后分钟变成了粉末消散而去，这也给我们程序员一个警钟：

“重构代码，改善设计，降低系统复杂度，这样做很好。但是，一定要保证系统的稳定运行，不留安全隐患，不然，早晚会丢掉自己的工作。”

（本文为 AI科技大本营转载文章，转载请微信联系原作者）

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本文转自CSDN AI科技大本营博文

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