【python】python电影评论数据抓取分析可视化(源码+数据+课程论文)【独一无二】

本文主要是介绍【python】python电影评论数据抓取分析可视化(源码+数据+课程论文)【独一无二】,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

请添加图片描述


👉博__主👈:米码收割机
👉技__能👈:C++/Python语言
👉公众号👈:测试开发自动化【获取源码+商业合作】
👉荣__誉👈:阿里云博客专家博主、51CTO技术博主
👉专__注👈:专注主流机器人、人工智能等相关领域的开发、测试技术。


【python】python电影评论数据抓取分析可视化(源码+数据+课程论文)【独一无二】

目录

    • 【python】python电影评论数据抓取分析可视化(源码+数据+课程论文)【独一无二】
  • 一、整体要求
    • 数据抓取
    • 数据可视化
  • 二、数据抓取及可视化


一、整体要求

数据抓取

  1. 抓取电影评论数据:通过发送HTTP请求,自动化地从网站的API接口获取指定电影的评论数据。提取每条评论中的评论者昵称、评论内容和评分等关键信息。

  2. 数据存储:将提取的评论数据存储到本地的CSV文件data.csv中,便于后续的分析和处理。

数据可视化

  1. 评分分布柱状图:绘制柱状图展示不同评分的频率分布,直观显示观众对电影评分的集中情况。
  2. 评论内容词云图: 生成词云图展示评论中的高频词汇,帮助识别观众评论的热点话题和情感倾向。
  3. 评分占比饼状图: 绘制饼状图展示不同评分所占的比例,直观显示各个评分的相对分布。
  4. 昵称与评分关系柱状图:绘制柱状图展示不同用户的平均评分,分析主要评论用户的评分情况。

👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “影评” 获取。👈👈👈

网站部分内容如下:

在这里插入图片描述


二、数据抓取及可视化

  1. 初始化和设置:导入必要的库(如requests、BeautifulSoup、csv、pandas、matplotlib、wordcloud)。
    设置URL和请求头信息。
  2. 数据爬取和保存: 发送HTTP GET请求获取评论数据。检查请求状态码,确保请求成功。解析JSON响应,提取用户昵称、评论内容和评分。调用write_csv函数,将数据保存到data.csv文件中。
# 略....
if res.status_code == 200:# 略....for msg in usr_msg:write_csv([msg["xxx"], msg["content"], msg["rating"]])

通过绘制评分分布的柱状图,我们可以直观地看到不同评分的频率分布情况。这张图展示了观众对该电影的评分集中在哪些分数段。柱状图中的每一个柱子代表一个评分,柱子的高度表示给出该评分的评论数量。

👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “影评” 获取。👈👈👈

在这里插入图片描述

plt.figure(figsize=(10, 6))
data['rating'].value_counts().sort_index().plot(kind='bar', color='skyblue')
plt.xlabel('Rating')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Rating Distribution')
plt.show()

词云图展示了评论中出现频率较高的词汇,通过不同大小的字体来表示这些词汇的出现频率。词云图的主要作用是帮助我们快速识别评论中的高频关键词,了解观众在评论中讨论的热点话题。

在这里插入图片描述

wordcloud = WordCloud(font_path='SimHei.ttf', width=800, height=400, background_color='white').generate(text)plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.title('Word Cloud of Comments')
plt.show()

评分占比的饼状图展示了不同评分所占的比例,通过各个扇区的面积表示每个评分的评论数量占总评论数量的比例。饼状图能够清晰地显示出各个评分的相对比例。

👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “影评” 获取。👈👈👈

在这里插入图片描述

rating_counts = data['rating'].value_counts()plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.pie(rating_counts, labels=rating_counts.index, autopct='%1.1f%%', startangle=140, colors=plt.cm.Paired(range(len(rating_counts))))
plt.title('Rating Percentage')
plt.axis('equal')
plt.show()

昵称和评分的关系柱状图展示了不同用户的平均评分情况,通过横向柱状图的形式表示。每个柱子代表一个用户,柱子的长度表示该用户的平均评分。

在这里插入图片描述

plt.figure(figsize=(12, 8))
data.groupby('nickname')['rating'].mean().sort_values().plot(kind='barh', color='lightgreen')
plt.xlabel('Average Rating')
plt.ylabel('Nickname')
plt.title('Average Rating by Nickname')
plt.show()

👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “影评” 获取。👈👈👈

这篇关于【python】python电影评论数据抓取分析可视化(源码+数据+课程论文)【独一无二】的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1043037

相关文章

Python实现终端清屏的几种方式详解

《Python实现终端清屏的几种方式详解》在使用Python进行终端交互式编程时,我们经常需要清空当前终端屏幕的内容,本文为大家整理了几种常见的实现方法,有需要的小伙伴可以参考下... 目录方法一:使用 `os` 模块调用系统命令方法二:使用 `subprocess` 模块执行命令方法三:打印多个换行符模拟

Python实现MQTT通信的示例代码

《Python实现MQTT通信的示例代码》本文主要介绍了Python实现MQTT通信的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一... 目录1. 安装paho-mqtt库‌2. 搭建MQTT代理服务器(Broker)‌‌3. pytho

基于Python开发一个图像水印批量添加工具

《基于Python开发一个图像水印批量添加工具》在当今数字化内容爆炸式增长的时代,图像版权保护已成为创作者和企业的核心需求,本方案将详细介绍一个基于PythonPIL库的工业级图像水印解决方案,有需要... 目录一、系统架构设计1.1 整体处理流程1.2 类结构设计(扩展版本)二、核心算法深入解析2.1 自

从入门到进阶讲解Python自动化Playwright实战指南

《从入门到进阶讲解Python自动化Playwright实战指南》Playwright是针对Python语言的纯自动化工具,它可以通过单个API自动执行Chromium,Firefox和WebKit... 目录Playwright 简介核心优势安装步骤观点与案例结合Playwright 核心功能从零开始学习

Python 字典 (Dictionary)使用详解

《Python字典(Dictionary)使用详解》字典是python中最重要,最常用的数据结构之一,它提供了高效的键值对存储和查找能力,:本文主要介绍Python字典(Dictionary)... 目录字典1.基本特性2.创建字典3.访问元素4.修改字典5.删除元素6.字典遍历7.字典的高级特性默认字典

Python自动化批量重命名与整理文件系统

《Python自动化批量重命名与整理文件系统》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python实现一个强大的文件批量重命名与整理工具,帮助开发者自动化这一繁琐过程,有需要的小伙伴可以了解下... 目录简介环境准备项目功能概述代码详细解析1. 导入必要的库2. 配置参数设置3. 创建日志系统4. 安全文件名处

使用Python构建一个高效的日志处理系统

《使用Python构建一个高效的日志处理系统》这篇文章主要为大家详细讲解了如何使用Python开发一个专业的日志分析工具,能够自动化处理、分析和可视化各类日志文件,大幅提升运维效率,需要的可以了解下... 目录环境准备工具功能概述完整代码实现代码深度解析1. 类设计与初始化2. 日志解析核心逻辑3. 文件处

SpringBoot中六种批量更新Mysql的方式效率对比分析

《SpringBoot中六种批量更新Mysql的方式效率对比分析》文章比较了MySQL大数据量批量更新的多种方法,指出REPLACEINTO和ONDUPLICATEKEY效率最高但存在数据风险,MyB... 目录效率比较测试结构数据库初始化测试数据批量修改方案第一种 for第二种 case when第三种

python生成随机唯一id的几种实现方法

《python生成随机唯一id的几种实现方法》在Python中生成随机唯一ID有多种方法,根据不同的需求场景可以选择最适合的方案,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习... 目录方法 1:使用 UUID 模块(推荐)方法 2:使用 Secrets 模块(安全敏感场景)方法

解决1093 - You can‘t specify target table报错问题及原因分析

《解决1093-Youcan‘tspecifytargettable报错问题及原因分析》MySQL1093错误因UPDATE/DELETE语句的FROM子句直接引用目标表或嵌套子查询导致,... 目录报js错原因分析具体原因解决办法方法一:使用临时表方法二:使用JOIN方法三:使用EXISTS示例总结报错原