python爬取豆瓣短评

这个Python爬虫案例是用来爬取豆瓣电影的短评的。用户需要输入想要搜索的电影名称，然后程序会返回相关电影列表，用户可以选择想要查看的电影，并输入想要爬取的页数。程序会自动爬取该电影的短评，并将结果保存在本地文件中。以下是该程序的主要步骤：

1. 用户输入想要搜索的电影名称，程序将该名称进行URL编码，并构造出搜索电影的URL。
2. 程序向该URL发送请求，获取相关电影列表。
3. 如果获取到了相关电影列表，程序会输出电影信息供用户选择。
4. 用户选择想要查看的电影，程序获取该电影的编号。
5. 用户输入想要爬取的页数，程序开始爬取该电影的短评。
6. 程序将爬取到的短评保存在本地文件中。

相关问题

python爬取豆瓣短评_爬取并简单分析豆瓣电影短评

好的，我可以帮您回答这个问题。

要爬取豆瓣电影短评，可以使用Python中的requests和BeautifulSoup库来实现。以下是一个简单的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 豆瓣电影链接
url = "https://movie.douban.com/subject/1292052/comments"

# 发送请求并获取网页内容
response = requests.get(url)
html = response.text

# 解析网页内容
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
comments = soup.find_all("span", class_="short")

# 打印短评
for comment in comments:
    print(comment.string)

这个示例代码可以爬取电影《肖申克的救赎》的短评。您可以将电影链接替换成您想要爬取的电影链接，然后运行代码即可。

至于如何对爬取到的短评进行简单分析，可以使用Python中的一些数据分析库，例如pandas和matplotlib。您可以将爬取到的短评保存在一个文本文件中，然后使用pandas将其读取为一个DataFrame对象，然后使用matplotlib对短评进行可视化分析，例如绘制短评数量的直方图、绘制短评评分的箱线图等等。

Python爬取豆瓣短评可视化

Python爬取豆瓣电影短评并进行可视化，通常涉及以下几个步骤：

1. **选择库**：首先，需要使用Python的网络爬虫库如`requests`来获取网页数据，`BeautifulSoup`或`lxml`用于解析HTML，以及`pandas`处理数据。

2. **获取数据**：通过发送HTTP请求到豆瓣电影的API或者直接访问评论页面的HTML，获取评论列表的HTML结构。

3. **提取信息**：利用CSS选择器或XPath解析技术，从HTML中提取出每条评论的文字、评分、时间等字段。

4. **数据清洗**：由于网络数据可能存在格式错误或缺失值，需要对数据进行预处理，例如去除无用标签，统一格式。

5. **存储数据**：将提取的数据保存为CSV或JSON文件，便于后续分析。

6. **情感分析**：如果需要，可以使用如NLTK、TextBlob等自然语言处理工具对评论内容进行情感分析，将其标记为正面、负面或中立。

7. **可视化**：利用`matplotlib`、`seaborn`或`plotly`等库创建图表，展示评论的情感分布、评分分布、时间序列分析等。可以绘制词云图展示高频词汇，也可以制作热力图或折线图。