爬取电影《流浪地球》的python的代码？

你可以在GitHub上搜索Python代码来爬取《流浪地球》的数据，也可以参考这个链接：https://github.com/bluerainman/crawler-for-the-wandering-earth

相关问题

python爬取流浪地球_Scrapy爬取猫眼流浪地球影评2----- 获取数据

好的，下面是我的回答：

首先，我们需要安装Scrapy，可以使用以下命令进行安装：

pip install scrapy

接下来，我们需要创建一个Scrapy项目，可以使用以下命令：

scrapy startproject movie_comments

然后，我们需要进入项目的目录，并创建一个Spider，可以使用以下命令：

cd movie_comments
scrapy genspider maoyan_comments maoyan.com

这里的 maoyan_comments 是我们自己定义的 Spider 名称，maoyan.com 是我们要爬取的网站。

接下来，我们需要在 Spider 中定义要爬取的数据，可以参考以下代码：

import scrapy

class MaoyanCommentsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'maoyan_comments'
    allowed_domains = ['maoyan.com']
    start_urls = ['https://maoyan.com/films/1212592/comments']

    def parse(self, response):
        comments = response.xpath('//div[@class="comment-content"]')
        for comment in comments:
            yield {'comment': comment.xpath('string(.)').extract_first().strip()}

这段代码的作用是爬取猫眼电影《流浪地球》的影评，并将评论内容保存到一个字典中。

最后，我们可以使用以下命令运行 Spider 并将数据保存到一个文件中：

scrapy crawl maoyan_comments -o comments.json

这里的 comments.json 是我们要保存的文件名。运行完毕后，我们就可以得到一个包含所有评论内容的 JSON 文件。

Python爬取《流浪地球》豆瓣影评与数据分析

好的，这是一个非常有趣的话题。您想了解哪些方面的内容呢？我们可以分为两个部分来讨论：一是如何爬取《流浪地球》的豆瓣影评，二是如何对数据进行分析。

首先，我们需要使用 Python 爬取豆瓣网站上《流浪地球》的影评。这里我推荐使用 Requests 和 Beautiful Soup 库来实现。具体步骤如下：

1. 导入所需库：`import requests` 和 `from bs4 import BeautifulSoup`
2. 构造URL：`url = 'https://movie.douban.com/subject/26266893/comments?status=P'`，其中 `26266893` 是《流浪地球》的豆瓣电影ID，`status=P` 表示只显示已经通过审核的影评。
3. 发送请求并获取HTML页面：`response = requests.get(url)`，`html = response.text`
4. 解析HTML页面：`soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')`
5. 提取影评内容：`comments = soup.find_all('span', {'class': 'short'})`，其中 `short` 是影评的CSS类名。这样就可以获取到一页的影评内容了。
6. 循环遍历所有页面并提取影评：在步骤2中，`comments` 后面的数字表示第几页的影评，我们可以通过循环遍历来获取所有页面的影评。

接下来，我们可以对爬取到的影评数据进行分析。这里我们可以使用 Pandas 和 Matplotlib 库来进行数据处理和可视化。具体步骤如下：

1. 导入所需库：`import pandas as pd` 和 `import matplotlib.pyplot as plt`
2. 将影评数据转为 DataFrame 格式：`df = pd.DataFrame(comments, columns=['comment'])`
3. 统计影评字数：`df['comment_len'] = df['comment'].apply(len)`，这样就可以得到每条影评的字数。
4. 统计影评评分：`df['rating'] = df['comment'].apply(lambda x: x.split()[0])`，这样就可以得到每条影评的评分。
5. 统计影评情感分析：可以使用第三方库 TextBlob 来进行情感分析，得到每条影评的情感得分。
6. 可视化分析结果：可以使用 Matplotlib 来绘制柱状图、散点图等图表，来展示分析结果。

以上就是基本的流程，具体实现细节还需要根据实际情况来调整。希望这些内容能够对您有所帮助！