python爬取豆瓣电影评论

好的，关于Python爬取豆瓣电影评论，有很多优秀的方式可以实现。您可以考虑使用一些著名的Python爬虫框架，如Scrapy或Beautiful Soup等，或者在Python中直接使用Requests库进行HTTP请求。您可以将爬取下来的评论保存到本地数据库中，然后对其进行分析和可视化。希望这些信息可以帮助您！

相关问题

python爬取豆瓣电影评论_Python爬取豆瓣电影的短评数据并进行词云分析处理

好的，我可以给你一些指导和帮助。首先，你需要安装好Python爬虫框架，比如requests和beautifulsoup4。然后，你需要了解豆瓣电影评论页面的URL和HTML结构。接下来，你可以编写Python代码，使用requests发送HTTP请求获取页面内容，并使用beautifulsoup4解析HTML，提取出需要的数据。最后，你可以使用Python的词云库，比如wordcloud，对评论数据进行分析和可视化。

以下是一个简单的Python爬取豆瓣电影评论的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from wordcloud import WordCloud

# 豆瓣电影评论页面的URL
url = 'https://movie.douban.com/subject/26794435/comments?status=P'

# 发送HTTP请求获取页面内容
response = requests.get(url)
html = response.text

# 使用beautifulsoup4解析HTML，提取出评论数据
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
comments = []
for comment in soup.find_all('span', class_='short'):
    comments.append(comment.string)

# 对评论数据进行词云分析处理
text = ' '.join(comments)
wordcloud = WordCloud(width=800, height=800, background_color='white').generate(text)
wordcloud.to_file('wordcloud.png')

这段代码可以获取豆瓣电影《复仇者联盟4：终局之战》的短评数据，并生成一个词云图片。你可以根据自己的需要修改URL和电影名称，以及调整词云图片的大小和颜色等参数。

python爬取豆瓣电影评论做出情感分析

好的，这个问题可以分为两个部分来回答。第一部分是如何爬取豆瓣电影评论，第二部分是如何做出情感分析。

1. 爬取豆瓣电影评论

我们可以使用 Python 爬虫库 BeautifulSoup 和 requests 来爬取豆瓣电影评论。首先需要找到电影的页面，例如电影《肖申克的救赎》的页面为 https://movie.douban.com/subject/1292052/，可以使用 requests 库发送 GET 请求获取页面的 HTML 代码，然后使用 BeautifulSoup 库解析得到电影评论的 URL。

接下来，我们可以使用 requests 库再次发送 GET 请求获取评论页面的 HTML 代码，然后使用 BeautifulSoup 库解析得到评论内容。具体代码如下：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 设置请求头，防止被豆瓣屏蔽
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

# 电影《肖申克的救赎》的页面
url = 'https://movie.douban.com/subject/1292052/'

# 发送 GET 请求获取页面的 HTML 代码
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 获取评论的 URL
comments_url = soup.find('a', {'href': 'comments?status=P'}).get('href')

# 发送 GET 请求获取评论页面的 HTML 代码
comments_response = requests.get(comments_url, headers=headers)
comments_soup = BeautifulSoup(comments_response.text, 'html.parser')

# 解析得到评论内容
comments = comments_soup.find_all('span', {'class': 'short'})
for comment in comments:
    print(comment.text.strip())

2. 情感分析

对于情感分析，我们可以使用 Python 自然语言处理库 NLTK 和情感分析库 TextBlob。首先需要安装这两个库，可以使用 pip 命令进行安装：

pip install nltk textblob

然后，我们需要先对评论内容进行分词和词性标注，可以使用 NLTK 库的 tokenize 和 pos_tag 方法。接着，我们需要将每个词语转换为它的基本形式（即词干提取），可以使用 NLTK 库的 PorterStemmer 类。最后，我们可以使用 TextBlob 库的 sentiment 方法得到每个评论的情感得分，情感得分范围为 -1 到 1。

具体代码如下：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import PorterStemmer
from textblob import TextBlob

# 下载 NLTK 数据
nltk.download('punkt')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
nltk.download('stopwords')

# 读取评论内容
comments = ['这部电影太棒了！', '太失望了，浪费时间。']

# 分词和词性标注
tokenized_comments = [nltk.pos_tag(nltk.word_tokenize(comment)) for comment in comments]

# 去除停用词和标点符号
stop_words = stopwords.words('english')
filtered_comments = [[word for word, tag in comment if word not in stop_words and word.isalnum()] for comment in tokenized_comments]

# 词干提取
stemmer = PorterStemmer()
stemmed_comments = [[stemmer.stem(word) for word in comment] for comment in filtered_comments]

# 情感分析
for i, comment in enumerate(comments):
    blob = TextBlob(' '.join(stemmed_comments[i]))
    sentiment = blob.sentiment.polarity
    print(comment, '情感得分：', sentiment)

以上就是使用 Python 爬虫库 BeautifulSoup 和 requests 爬取豆瓣电影评论并做出情感分析的方法，希望可以帮到你。