坦白说，看前几部电影的时候，我一直在想“到底放不放阿信的歌啊？什么时候放啊？”，那看《飞驰人生》的时候，直到影片结束片尾曲《一半人生》响起的时候，我才记起来，哦，之前我是为了这首歌才看的这部电影。

截止大年初四晚上24点，猫眼实时数据显示《飞驰人生》综合票房排名第三，票房占比16.1%。但是仅仅依靠数字怎么能直接看出一部电影的优劣呢？不如们来看看观众们的评论，看看从中能得出什么有趣的点。

其实我一开始是想用豆瓣网的评论的，但是我翻了翻吧，发现“最热评论”只能看到500条，“最新评论”只能显示100条，拿600条数据能分析出个啥？

百度了一下，看大家都是用猫眼评论，于是就……爬猫眼！

网页版的猫眼只能显示有限的评论，切换到APP版本才能看到所有评论。

找network里面的网页也不难，随便拿一条评论搜索一下就可以找到????

Crtl+F

关键是找到不同网页之间的变化规律（要不是我在这上面栽了跟头，初三就能写完这篇文章了……????）

有些网址，表面看上去，区别就是在于offset（偏移量），但是实际上更改这个数值到1005的时候就爬不到东西了（可能是由于网页内部的设置吧），就是说这么下去我们只能得到1000条评论。

那是哪1000条评论呢？我们看到网址中有个关键词“ts=1549640420581”，其实就是当前时间的意思（时间戳），转化一下就是：

所以1000条就是从这个时间点，往前偏移15条后，最新的1000条评论。

通过百度各位大神的爬虫过程，我发现终极解决方法就是更改ts的值！如果说偏移量15的意思是从这个查询的时间往前偏移15条再取得15条评论数据（limit=15），那么我们每次更改ts值不就可以了。

第一个ts值是程序开始运行的时间，第二个值就从已经获取的评论数据中拿到最早的那个数据，以此不断往前翻滚……

我爬取了2月8日24点之前的所有评论信息，按app显示此时至少有80000+条数据，但是我爬下来总共只有4w+条…数据缺失还是比较严重的。

数据格式如下（包括用户id、用户昵称、用户猫眼等级、性别、时间、评分、评论内容、点赞数和评论数）：

这些都是在json里面，格式非常清晰明了。

拿到数据除了做词云用了python（代码在最后），其他的内容Excel分分钟解决，这里尤其感谢发明“数据透视表”的兄弟。

1.观众信息

男女比例各占一半，男的对赛车这类刺激性东西感兴趣可以理解，这女观众都是为了啥？为了黄景瑜小哥哥的脸？还是像我一样冲着阿信来的？这里信息太少，我只做少量胡思乱猜。

用户等级又是类似于正态分布的形状，巧的嘞……其中0分和1分的用户（可以认定为新注册用户）仅占9.78%，可以看出评分的人中水军是很少的，基本都是猫眼老用户。

再看看这4天用户评价数量的变化：

基本可得这部电影热度呈现缓慢下降的趋势（但是由于数据的不完整性，不能绝对说明）。

那用户都喜欢在什么时间评论呢？

对比看四天的评论hour数据：

如果大家习惯看完电影马上评价的话，那么从评论趋势来看，从中午12点之后评论数逐渐增加，推测是由于早上10点左右那场电影的结束。随后评论数不断增加，在晚饭前的5、6点和睡觉前的23点左右达到小高峰。嗯，非常符合大家“醒了看电影，看完吃饭，吃了再看，看了再睡‘的“节假日生活作息”。

2.评分情况

按照我爬取的数据我们看到超过一半（52.37%）的观众给这部电影打了满分10分，极少量用户评分在6分以下（仅占7.58%）。根据我爬取的数据，计算所得平均分是8.725，和实时显示的分数8.8相差不大。

除了从宏观角度看评分，我们来瞧瞧评论者性别和评论时间与最终评分有什么不能说的秘密？

性别的不同并没有造成评分很大的区别，男观众和女观众的评分平均分仅仅相差0.35分，“未知性别”人群的评分在两者之间，基本等于男性评分8.53和女性评分8.88的的平均值（8.71）。嗯，我很有理由怀疑“未知人群”中男女比例也各占一半！

从评分时间和评分的关系来看，低分一般出现在0点到7点之间，我猜吧，大概是在这种夜深人静的时候，大家的情绪容易有大起大落，白天看完电影时的兴奋已经退去，留下的只有深深的思考，或许还带点批判性，吧。

3.评论内容

先看看点赞数最高的5条评论。

我们发现前5条评论评分均为10分：其中第一条，emmm，与电影无关，暂时跳过（大家????了嘛……其他几条都是赞美韩寒、沈腾和黄景瑜的。

那通过词云具体看一下评论内容：

从词云图中可以看出：

1. 出现频率最高的是“好看”“不错”“喜欢”，说明观众对《飞驰人生》的整体评价是很不错的。

2. “韩寒”“沈腾”或是该片最大赢家，评论中对他们的名字提到多次；“黄景瑜”“尹正”作为相对名气较小的演员，在此片中的表现也不逊其他人：尹正饰演的宇强说得了中二台词、跳得了性感钢管舞，能给张弛带来当头一棒的警醒，也是一直在他身后的精神支柱；黄景瑜饰演的林臻东人设完美，简直是所有女孩的理想型：多金、高颜值、优秀而又谦逊，爱了爱了。

3. 从剧情来看，“励志”“搞笑”“热血”“梦想”这些词语也说明这是一部超燃的电影，里面有一句台词“不是非得赢，我只是不想输”，够中二吧？但也够热血。

4. 词云里面另一个高频词是”结局“（”结尾“），影片的最后张弛因为不能及时刹车冲向了落日，彩蛋里面却出现了他与儿子同学的飞行员爸爸比赛的场景。随着儿子的投币，场景一转，浮现了”Heroes never die“，“英雄不朽”，张弛永远地活在了他儿子的心中。另：巴音布鲁克草原在新疆，哪儿有海？

1.爬取评论

 1from bs4 import BeautifulSoup2import requests3import warnings4import re5from datetime import datetime6import json7import random8import time9import datetime
10
11
12
13headers = {
14    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_0 like Mac OS X) AppleWebKit/604.1.38 (KHTML, like Gecko) Version/11.0 Mobile/15A372 Safari/604.1',
15    'Connection':'keep-alive'}
16cookies={'cookie':'_lxsdk_cuid=168c325f322c8-0156d0257eb33d-10326653-13c680-168c325f323c8; uuid_n_v=v1; iuuid=30E9F9E02A1911E9947B6716B6E91453A6754AA9248F40F39FBA1FD0A2AD9B42; webp=true; ci=191%2C%E5%8F%B0%E5%B7%9E; _lx_utm=utm_source%3DBaidu%26utm_medium%3Dorganic; __mta=49658649.1549462270794.1549465778684.1549548206227.3; _lxsdk=30E9F9E02A1911E9947B6716B6E91453A6754AA9248F40F39FBA1FD0A2AD9B42; _lxsdk_s=168c898414e-035-f0e-e6%7C%7C463'}
17
18#url设置offset偏移量为0
19url = 'http://m.maoyan.com/review/v2/comments.json?movieId=1218091&userId=-1&offset=0&limit=15&ts={}&type=3'
20
21comment=[]
22nick=[]
23score=[]
24comment_time=[]
25gender=[]
26userlevel=[]
27userid=[]
28upcount=[]
29replycount=[]
30ji=1
31
32
33url_time=url_time=int(time.time())*1000#获取当前时间（单位是毫秒，所以要✖️1000）
34
35for i in range(2000):
36    value=15*i
37    url_range=url.format(url_time)
38    res=requests.get(url_range,headers=headers,cookies=cookies,timeout=10)
39    res.encoding='utf-8'
40    print('正在爬取第'+str(ji)+'页')
41    content=json.loads(res.text,encoding='utf-8')
42    list_=content['data']['comments']
43    count=0
44    for item in list_:
45        comment.append(item['content'])
46        nick.append(item['nick'])
47        score.append(item['score'])
48        comment_time.append(datetime.datetime.fromtimestamp(int(item['time']/1000)))
49        gender.append(item['gender'])
50        userlevel.append(item['userLevel'])
51        userid.append(item['userId'])
52        upcount.append(item['upCount'])
53        replycount.append(item['replyCount'])
54        count=count+1
55        if count==15:
56            url_time=item['time']
57    ji+=1
58    time.sleep(random.random())
59print('爬取完成')
60print(url_time)
61result={'用户id':userid,'用户昵称':nick,'用户等级':userlevel,'性别':gender,'时间':comment_time,'评分':score,'评论内容':comment,'点赞':upcount,'评论':replycount}
62results=pd.DataFrame(result)
63results.info()
64results.to_excel('猫眼_飞驰人生.xlsx')

2.画词云

 1import pandas as pd2import numpy as np3import re4import jieba5import wordcloud6import matplotlib.pyplot as plt7from collections import Counter8from PIL import Image9jieba.load_userdict("new.txt") #新定义词典
10df=pd.read_excel('猫眼_飞驰人生.xlsx')
11
12comments=str()
13for comment in df['评论内容']:
14    comments=comments+comment
15
16stopwords = {}.fromkeys([ line.rstrip() for line in open('stopwords.txt') ])
17segs = jieba.cut(comments,cut_all=False)
18
19cloud_text =[]
20for seg in segs:
21    if seg not in stopwords:
22            cloud_text.append(seg)
23
24fre= Counter(cloud_text)
25
26mask = np.array(Image.open('d.jpeg')) # 定义词频背景
27wc = wordcloud.WordCloud(
28    font_path='Hiragino Sans GB.ttc', # 设置字体格式
29    mask=mask, # 设置背景图
30    max_words=150, # 最多显示词数
31    max_font_size=150 # 字体最大值
32)
33
34wc.generate_from_frequencies(fre) # 从字典生成词云
35image_colors = wordcloud.ImageColorGenerator(mask) # 从背景图建立颜色方案
36wc.recolor(color_func=image_colors) # 将词云颜色设置为背景图方案
37plt.imshow(wc) # 显示词云
38plt.axis('off') # 关闭坐标轴
39plt.show() # 显示图像
40wc.to_file('comment_pic.png')

现在是大年初五，没看电影的大家抓住假期的尾巴去瞧一瞧，电影很精彩，片尾曲《一半人生》也很好听哦！

下面是我看完电影当晚做的影评手账????

还有还有

祝大家新年快乐，????事情顺利！

生活不易，必须多才多艺。

生活不易，必须多才多艺。

数据很多，Yura分析跟你说。

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请大家多多关注多多点赞多多转发：）

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