爬取豆瓣电影评论数据指南

概述

本文档详细介绍了一个用于爬取豆瓣电影评论的Python脚本，包括评论内容、星级评价、评论时间以及点赞支持人数等关键信息。此资源为数据分析师、电影爱好者以及学习网络爬虫技术的开发者提供了宝贵的实践材料。通过使用requests库来发送HTTP请求，结合BeautifulSoup进行HTML内容的解析，本脚本能够有效地从豆瓣电影平台抓取指定电影的评论数据。

主要功能

• 评论内容: 抓取每条评论的具体文字内容。
• 星级评价: 获取评论对应的星级，反映观众的评价等级。
• 评论时间: 记录评论发表的时间点。
• 支持人数: 统计每条评论获得的点赞数。

使用教程

1. 环境准备
   确保已安装Python环境，并配置以下库：
   • requests
   • beautifulsoup4
   • pandas

2. 核心代码概览
   示例代码片段展示了如何获取数据的基本逻辑：

   import requests
   from bs4 import BeautifulSoup
   import pandas as pd
   
   items = []
   for i in range(0, 25):
       url = f'https://movie.douban.com/subject/电影ID/comments?start={20 * i}&limit=20&sort=new_score&status=P'
       headers = {'User-Agent': '标准User-Agent'}
       r = requests.get(url, headers=headers)
       time.sleep(1)  # 适度延时，尊重网站规则
       soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
       comments_list = soup.find_all('div', class_="comment-item")
       for comment in comments_list:
           votes = comment.find('span', class_='votes').text
           content = comment.find('span', class_='short').text
           author = comment.find('span', class_='comment-info').find('a').text
           comment_time = comment.find('span', class_='comment-time').get('title')
           star_rating = comment.find('span', class_='comment-info').find_all('span')[1].get('class')[0][-2]
           item = [author, comment_time, star_rating, votes, content]
           items.append(item)
   df = pd.DataFrame(items, columns=['评论人', '评论时间', '星级', '支持人数', '评论内容'])
   df.to_csv('豆瓣电影评论.csv', encoding='utf_8_sig')
   

3. 注意事项
   • 替换示例中的 '电影ID' 为实际想爬取的电影ID。
   • 加入延时(time.sleep(1))以避免因请求过于频繁导致的IP封锁。
   • 遵守豆瓣网站的服务条款，合理安排爬取频率，避免滥用。
   • 本脚本仅为教育用途，真实应用时需考虑数据版权及隐私保护。
4. 数据处理与分析
   抓取完成后，数据将以CSV格式存储，便于进一步的数据清洗、分析或视觉化展示。

结论

借助以上指南，您可以成功获取并分析豆瓣电影的评论数据，这对于市场调研、电影趋势分析或是个人项目开发都是极具价值的。记得在实践中不断调整和完善代码，确保其高效运行同时保持合规性。

下载链接

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