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【爬虫系列】爬虫实战--获取电影短评并生成词云
2024-10-31 16:05

最近看完了口碑大赞的国产科幻电影,感觉非常的不错,刷新了对未来科幻的认知啊。在大饱眼福的同时,也想着大家对这部电影都是怎么评价的呢

【爬虫系列】爬虫实战--获取电影短评并生成词云

打开豆瓣网,找到电影短评页面,该网页是分页类型的,我打算使用 requests 与 BeautifulSoup 爬取到文本文件中,然后通过 jieba 抽取关键字和生成词云进行可视化展示。

一、requests+BeautifulSoup爬取目标数据

需求分析

  • 目标地址分页展示,每页20条,通过start参数标记;经测试,当爬取到220条之后就需要登录,这里就使用游客身份爬取前220条。
  • 先使用requests请求获取到html,再使用BeautifulSoup解析html的数据,最终封装成JSON格式返回。

代码实现

<1>. 实现获取短评数据的主体方法,流程有获取html网页数据、将html网页数据保存到txt文件、解析html网页数据并以json格式保存等步骤,如下

<2>. 将html网页数据保存到txt文件,如下

<3>. 解析html网页数据,如下

<4>. 以json格式保存数据,如下

需要导入的模块有

实现效果1

e8866584901b400c94b5eb189dd277cb.png实现效果2

bd50968b02604579ac962d5ab61b2e1a.png

接下来,打算使用 jieba 进行分词,并生成词云,看下评论里讨论最多的关键字是什么,由于样本数量有限,只能代表前220条的热门评论哦。

我目的是获取评论内容,而封装成 JSON 格式不利于进行关键词抽取。因此,需要进一步处理,把评论内容按行写入文本文件。写个转换方法,如下

处理之后,效果如下

da9d3cd5b3ce49829bce7991e49a0263.png

二、使用jieba抽取关键字和生成词云

在之前的 jieba 博文里,介绍过两种抽取关键词的方式,这里使用基于 TextRank 算法的关键词抽取。

实现代码,如下

需要导入的模块

生成词云的效果

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