Python 分析 9 萬條資料告訴你復仇者聯盟誰才是絕對 C 位！
作者 | 羅昭成
責編 | 唐小引
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
《復聯 4》國內上映第十天，程式設計師的江湖裡開始流傳這樣一個故事，即：
漫威宇宙，其實就講了一件事情。整個宇宙就好比一個專案組。其中有一群叫作美國隊長、鋼鐵俠、驚奇隊長、浩克、索爾等人在維護這個專案，兢兢業業的維護整個專案。
某一天，出現了一個天才程式設計師，叫滅霸。當他加入到這家公司的時候，他意識到，這個專案已經非常龐大，僅僅是編譯，就要幾個小時。執行起來負重累累。而伺服器資源又非常的有限，老闆又不給預算買新機器，如果一直繼續這麼開發下去，這個專案遲早要出現 P0 事故。於是，他下定決定要把這個專案全面優化，使用用面向物件思想，提取重複程式碼，業務拆分，演算法優化等手段，徹底優化，目標是程式碼量減少 50%。
美國隊長帶領的專案組叫復仇者聯盟，發現了滅霸程式設計師的想法後，阻止並警告滅霸說：不要輕易去改老程式碼！！很容易出 bug 的，程式碼能跑就行！！
—— 以上來自知乎@郭啟軍
https://www.zhihu.com/question/321428495/answer/663671132
那麼，作為一個寫程式設計師的電影，我們怎麼不能用資料來分析一下，喜歡漫威宇宙的觀眾對《復聯 4》的評價呢？
抓取資料
業界朋友們，在電影分析中，使用貓眼的資料比較多。在本文中，筆者也使用了貓眼的介面來獲取資料，方便處理，資料量也比較多。
有關介面，大家可以自己去貓眼的網站上看，也可以使用如下地址：
http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/ 248172.json?_v_=yes&offset= 20&startTime= 2019-04-24% 2002: 56: 46
在 Python 中，使用 Request 可以很方便地傳送請求，拿到介面返回的 JSON 資料，來看程式碼：
defgetMoveinfo(url):
session = requests.Session()
headers = {
“User-Agent”: “Mozilla/5.0”,
“Accept”: “text/html,application/xhtml+xml”,
“Cookie”: “_lxsdk_cuid=”
}
response = session.get(url, headers=headers)
ifresponse.status_code == 200:
returnresponse.text
returnNone
請求返回的是一個 JSON 資料，拿到我們想要的評論原始資料，並將資料儲存在資料庫中：
defsaveitem(dbName, moveId, id, originaldata):
conn = sqlite3.connect(dbName)
conn.text_factory=str
cursor = conn.cursor()
ins= “INSERT OR REPLACE INTO comments values (?,?,?)”
v = (id, originalData, moveId)
cursor.execute(ins,v)
cursor.close()
conn.commit()
conn.close()
經過大概兩個小時，終於從貓眼爬取了大約 9 萬條資料。資料庫檔案已經超過了 100M 了。
資料清洗
因為在上面抓取下來的資料，直接進行了原資料的儲存，沒有進行資料的解析處理。介面中包含了很多資料，有使用者資訊、評論資訊等。本次分析，只使用了部分資料，所以需要將用到的相關資料清洗出來：
defconvert(dbName):
conn = sqlite3.connect(dbName)
conn.text_factory = str
cursor = conn.cursor()
cursor.execute( “select * from comments”)
data = cursor.fetchall()
foritem indata:
commentItem = json.loads(item[ 1])
movieId = item[ 2]
insertItem(dbName, movieId, commentItem)
cursor.close()
conn.commit()
conn.close()
definsertItem(dbName, movieId, item):
conn = sqlite3.connect(dbName)
conn.text_factory = str
cursor = conn.cursor()
sql = ”’
INSERT OR REPLACE INTO convertData values(?,?,?,?,?,?,?,?,?)
”’
values = (
getValue(item, “id”),
movieId,
getValue(item, “userId”),
getValue(item, “nickName”),
getValue(item, “score”),
getValue(item, “content”),
getValue(item, “cityName”),
getValue(item, “vipType”),
getValue(item, “startTime”))
cursor.execute(sql, values)
cursor.close()
conn.commit()
conn.close()
通過 JSON 庫將原始資料解析出來，將我們需要的資訊儲存到新的資料表中。
資料分析
因為沒有任何一個平臺能夠拿到使用者的購票資料，我們只能從評論的資料中，以小見大，從這些資料中，分析出一些走勢。 在評論資料中，我們能看到評論使用者所在的城市。將資料所在的位置解析，劃分到各對應的行政省，可以看到每個省評論數量，見下圖（顏色越紅，使用者評論數量越多）：
城市
從圖中可以看到， 上海、廣州、四川使用者的數量顯然要比其他城市的使用者數量要多得多。再來看一下程式碼：
data = pd.read_sql( “select * from convertData”, conn)
city = data.groupby([ ‘cityName’])
city_com = city[ ‘score’].agg([ ‘mean’, ‘count’])
city_com.reset_index(inplace= True)
fo = open( “citys.json”, ‘r’)
citys_info = fo.readlines()
citysJson = json.loads(str(citys_info[ 0]))
printcity_com
data_map_all = [(getRealName(city_com[ ‘cityName’][i], citysJson),city_com[ ‘count’][i]) fori inrange( 0,city_com.shape[ 0])]
data_map_list = {}
foritem indata_map_all:
ifdata_map_list.has_key(item[ 0]):
value = data_map_list[item[ 0]]
value += item[ 1]
data_map_list[item[ 0]] = value
else:
data_map_list[item[ 0]] = item[ 1]
data_map = [(realKeys(key), data_map_list[key] ) forkey indata_map_list.keys()]
漫威電影一直深受中國朋友們喜歡的高分電影。豆瓣評分 8.7 分，那我們的評論使用者中，又是一個什麼樣的趨勢呢？見下圖：
評分數
從圖中可以看到，評 5 分的數量遠高於其他評分，可見中國的觀眾朋友確實喜歡漫威的科幻電影。
復聯從 1 開始便是漫威宇宙各路超級英雄的集結，到現在的第 4 部，更是全英雄的匯聚。那麼，在這之中，哪位英雄人物更受觀眾歡迎？先看程式碼：
attr = [ “滅霸”, “美國隊長”,
“鋼鐵俠”, “浩克”, “奇異博士”, “蜘蛛俠”, “索爾”, “黑寡婦”,
“鷹眼”, “驚奇隊長”, “幻視”,
“猩紅女巫”, “蟻人”, “古一法師”]
alias = {
“滅霸”: [ “滅霸”, “Thanos”],
“美國隊長”: [ “美國隊長”, “美隊”],
“浩克”: [ “浩克”, “綠巨人”, “班納”, “HULK”],
“奇異博士”: [ “奇異博士”, “醫生”],
“鋼鐵俠”: [ “鋼鐵俠”, “stark”, “斯塔克”, “託尼”, “史塔克”],
“蜘蛛俠”: [ “蜘蛛俠”, “蜘蛛”, “彼得”, “荷蘭弟”],
“索爾”:[ “索爾”, “雷神”],
“黑寡婦”: [ “黑寡婦”, “寡姐”],
“鷹眼”:[ “鷹眼”, “克林頓”, “巴頓”, “克林特”],
“驚奇隊長”:[ “驚奇隊長”, “卡羅爾”, “驚奇”],
“星雲”:[ “星雲”],
“猩紅女巫”: [ “猩紅女巫”, “緋紅女巫”, “旺達”],
“蟻人”:[ “蟻人”, “蟻俠”, “Ant”, “AntMan”],
“古一法師”: [ “古一”, “古一法師”, “法師”]
}
v1 = [getCommentCount(getAlias(alias, attr[i])) fori inrange( 0, len(attr))]
bar = Bar( “Hiro”)
bar.add( “count”,attr,v1,is_stack= True,xaxis_rotate= 30,yaxix_min= 4.2,
xaxis_interval= 0,is_splitline_show= True)
bar.render( “html/hiro_count.html”)
執行結果如下圖，可以看到鋼鐵俠鋼鐵俠是實至名歸的 C 位，不僅電影在電影中是，在評論區仍然也是實至名歸的 C 位，甚至於遠超美隊、寡姐和雷神：
英雄評論次數
從以上觀眾分佈和評分的資料可以看到，這一部劇，觀眾朋友還是非常地喜歡。前面，從貓眼拿到了觀眾的評論資料。現在，筆者將通過 Jieba 把評論進行分詞，然後通過 Wordcloud 製作詞雲，來看看，觀眾朋友們對《復聯》的整體評價：
詞雲分析
可以看到，滅霸和鋼鐵俠出現的詞頻比其他英雄要高很多。這是否表示，這部劇的主角就是他們兩個呢？
細心的朋友應該發現了，鋼鐵俠、滅霸的數量在詞雲和評論數量裡面不一致。原因在於，評論數量就按評論條數來統計的，而詞雲中，使用的是詞頻，同一條評論中，多次出現會多次統計。所以，滅霸出現的次數居然高於了鋼鐵俠。
最後，再來分析一下鋼鐵俠與滅霸的情感分析，先上程式碼：
defemotionParser(name):
conn = conn = sqlite3.connect( “end.db”)
conn.text_factory = str
cursor = conn.cursor()
likeStr = “like “%”+ name + “%””
cursor.execute( “select content from convertData where content “+ likeStr)
values = cursor.fetchall()
sentimentslist = []
foritem invalues:
sentimentslist.append(SnowNLP(item[ 0].decode( “utf-8”)).sentiments)
plt.hist(sentimentslist, bins=np.arange( 0, 1, 0.01), facecolor= “#4F8CD6”)
plt.xlabel( “Sentiments Probability”)
plt.ylabel( “Quantity”)
plt.title( “Analysis of Sentiments for “+ name)
plt.show()
cursor.close()
conn.close()
此處，使用 SnowNLP 來進行情感分析。
滅霸
鋼鐵俠
從圖中看到， 鋼鐵俠的正向情感要比滅霸的正向情感要高，反派角色就是容易被人抗拒。
最最後，從《銀河護衛隊》時期穿越而來的滅霸在最後分鐘變成了粉末消散而去，這也給我們程式設計師一個警鐘：
重構程式碼，改善設計，降低系統複雜度，這樣做很好。但是，一定要保證系統的穩定執行，不留安全隱患，不然，早晚會丟掉自己的工作。
