前言
最近，最火的电视剧莫过于《大秦赋了》，自12月1日开播后，收获了不错的口碑。然而随着电视剧的跟新，该剧在网上引起了 激烈的讨论 ，不仅口碑急剧下滑，颇有 高开低走的趋势 ，同时该剧的评分也由最初的8.9分，下降到了现在的6.5分。
虽然我还没有看过这个新剧，但是对于小伙伴们讨论的内容，却颇有兴趣（主要还是大家老是讨 论这个剧）。因此， 我用Python爬取了《大秦赋》的相关数据 ，进行了一波分析。
数据爬取
巧妇难为无米之炊，做数据分析之前最重要的就是 “数据获取” 。于是，我准备用Python爬取豆瓣上的 短评数据 以及一些 评论时间信息 、 评价星级信息 。
关于数据的爬取主要说以下几个内容：
1） 关于翻页操作
第一页：
https://movie.douban.com/subject/26413293/comments?status=P
第二页：
https://movie.douban.com/subject/26413293/comments?start=20&limit=20&status=P&sort=new\_score
第三页：
https://movie.douban.com/subject/26413293/comments?start=40&limit=20&status=P&sort=new\_score
上面我们分别展示了第1-3页的页面链接，我们主要是观察其中的规律， 其中start是获取评论的起始位置 ， limit代表获取多少条评论数据 。观察结果：3个链接的不同在于这个start的不同，在后续翻页时，我们只需要 修改start参数即可 。
2）关于反扒说明
对于豆瓣的爬取，其实找到真实的短评链接，是极其容易的。但是这里有一点我必须说明，你可以不登陆爬取数据，但是只能是操作一段时间，过一段时间，会检测到你是爬虫。 因此，你一定要登陆后，携带cookie去进行数据的爬取 。如果你有时候不知道请求头中，该放一些什么，那么就请都加上，等有空再慢慢总结。
headers = {
"Accept":"application/json, text/plain, /",
"Accept-Language":"zh-CN,zh;q=0.9",
"Connection":"keep-alive",
"Host":"movie.douban.com",
"User-Agent":'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36',
"Cookie":'这里是你自己的cookie'
}
cookie有些人可能又不知道在哪里，还是告诉你一下吧！好多参数都在下面呢，如果你想学好爬虫，那么这些参数代表什么，你总应该需要知道吧。
最终再补充一点：我本来打算把豆瓣上的《大秦赋》短评，全部爬下来作为分析的素材。然而并没有成功爬取到所有的短评，一波三折，最终只爬到了500条， 当然我觉得这也是豆瓣的一种反扒措施，最大可见短评数就500条，多的不给你看 。（有大神的话，可以下去研究一下）
数据处理
爬取后的数据，再怎么规整，也和用于分析的数据之间，有一定的差距。因此再分析之前，一定的 “数据清洗” 是很有必要的。在数据清洗之前，我们简单看看数据是什么样子的。
df = pd.read_csv("final_all_comment.csv",index_col=0)
df.head(10)
结果如下：
其实数据还是挺漂亮的，但是我们还是需要做如下处理：
1）剔除重复值
我们认为：如果 '评论时间'和'评论内容' 完全一致的话，就认为他是同一条评论，需要将其剔除。
print("删除之前的记录数：",df.shape)
df.drop_duplicates(subset=['评论时间','评论内容'],inplace=True,keep='first')
print("删除之前的记录数：",df.shape)
2）评论时间处理
因为《大秦赋》是2020年12月1号开播的，现在是12月16号晚，因此所有的评论数据肯定都是2020年12月开始有的，因此我们 只保留有用的“日期”数据 （哪一天）。而对于时分秒来说，我们 只保留“小时”数据 。
df["评论天数"] = df["评论时间"].str[8:-9].astype(int)
df["小时"] = df["评论时间"].str[11:-6].astype(int)
3）评论星级处理
观察原页面的评论星级，可以看到所有的星级并不是以数字展示的，而是用星星进行前端渲染出来的，但是页面的源代码，却展示的是星级数。
对应到页面源代码中，我们看看又是怎么样子的呢？
可以看到：3星的数字是30，其它的以此类推，1星的数字是10，2星的数字是20......我看着就是很不爽，因此我在爬取数据的时候，已经将这些数字，全都除以10后计算。
4）评论内容机械压缩去重
对于一条评论来说，有些人可能手误，或者凑字数，会出现将某个字或者词语，重复说多次，因此在进行分词之前，需要做 “机械压缩去重” 操作。下面是我很早之前写的一段代码，大家可以去看我的CSDN博客，里面有很好的解释。
def func(st):
for i in range(1,int(len(st)/2)+1):
for j in range(len(st)):
if st[j:j+i] == st[j+i:j+2i]:
k = j + i
while st[k:k+i] == st[k+i:k+2i] and k<len(st):
k = k + i
st = st[:j] + st[k:]
return st
st = "我爱你我爱你我爱你好你好你好哈哈哈哈哈"
func(st)
结果如下：
利用上述函数，我们可以对爬取到的数据，应用此操作。
def func(st):
for i in range(1,int(len(st)/2)+1):
for j in range(len(st)):
if st[j:j+i] == st[j+i:j+2i]:
k = j + i
while st[k:k+i] == st[k+i:k+2i] and k<len(st):
k = k + i
st = st[:j] + st[k:]
return st
df["评论内容"] = df["评论内容"].apply(func)
数据可视化操作
俗话说： “字不如表，表不如图” 。爬取到的数据，最终做可视化的呈现，才能够让大家对数据背后的规律，有一个清晰的认识。下面我们从以下几个方面来进行数据可视化分析。
- 评论数随时间的变化趋势
- 二十四小时内的评论数的变化趋势
- 星级评分的饼图
- 大家主要都在评论一些啥
关于数据可视化工具，我就不用pyecharts了，我还是回归原始， 用最原始的matplotlib库进行数据可视化的展示 。毕竟我们没有什么复杂的展示，代码越简短越好。
1）评论数随时间的变化趋势
从图中可以看出：短评数量 在12月4日之前，一直处于上升趋势 ，在12月4日达到顶峰。和文章最开始的说明一致，前面几天观众对于该剧的期待值较高， 但是在12月4日后，突然出现断崖式下降 ，说明随着该剧的更新，大家有所失望了。
2）
二十四小时内的评论数的变化趋势
最近总听到周围有人在讨论这部剧，下面就来看看大家都是在啥时候追剧呢？从24小时图中可以看出： 晚上7-24点，评论急剧上升 ，大多数人都是6点下班，可能吃个饭到7点左右，或者直接在下班过程中，就开始了一天的追剧。 这里还有一波早高峰5-8点 ，难道睡不着？早上还要起来刷刷据，然后上班。 这里还有两个时间段 ：上午10-11点，中午12-15点，肯定有相当一部分小伙伴，正在摸鱼工作呀🤭
3）星级评分的饼图
剧究竟好不好，看看观众的评分少不了，这也是观众最直观的想法。
1星：很差 2星：较差 3星：还行 4星：推荐 5星：力荐
从下图中可以看出：大家对于该剧的评价还是很低的， 1星和2星基本占据了整个饼图 ，也就是说该剧并没有得到大家的认可。
4 ）大家主要都在评论一些啥
其实大家对于 该剧最大的争论点，还是由张鲁一饰演的嬴政 。40岁的张鲁一，竟然饰演13岁的少年嬴政，然后向36岁朱珠饰演的赵姬分享喜讯，这个角色显色很不协调。 很多人调侃：难道请不起小演员吗？
还有一部分人， 对该剧的剧情和台词一顿吐槽 ，嬴政称如果吕不韦是自己的生父，愿意跟他一起离开秦国浪迹天涯，这真的是少年老成的嬴政能说出来的话吗？
《大秦赋》是“大秦帝国”系列的第四部，原名为《大秦帝国之天下》，播出时改为了《大秦赋》。于是 很多人将这部剧和2009年播出的《大秦帝国》作比较 ，以此来讽刺该剧。
好了，今天的分享就到此为止。如果你有更多的时间，更多的分析思路，可以下去拓展哦！
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