Python 分析 9 万条数据告诉你复仇者联盟谁才是绝对 C 位!

百家 作者:程序人生 2019-05-14 10:04:32

作者 | 罗昭成

责编 | 唐小引

出品 | 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。


作为码一代,想教码二代却无从下手:

听说少儿编程很火,可它有哪些好处呢?

孩子多大开始学习比较好呢?又该如何学习呢?

最新的编程教育政策又有哪些呢?

下面给大家介绍CSDN新成员:极客宝宝(ID:geek_baby)

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