Advertisement

对豆瓣电影官网前200条评论进行爬取和情感分析，并生成词云

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目针对豆瓣电影官网热门评论进行数据抓取与整理，运用自然语言处理技术深入挖掘用户情感倾向，最终呈现具象化的词云图以直观展现大众观影感受。 豆瓣电影评论爬取+情感分析+词云 对于未登录的豆瓣账号（不填写Cookie），只能爬取200条评论；登陆后填写可以爬取500条。 运行该项目需要调整好main.py中的参数，直接运行即可。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 对豆瓣电影官网前200条评论进行爬取和情感分析，并生成词云
    优质
    本项目针对豆瓣电影官网热门评论进行数据抓取与整理，运用自然语言处理技术深入挖掘用户情感倾向，最终呈现具象化的词云图以直观展现大众观影感受。 豆瓣电影评论爬取+情感分析+词云 对于未登录的豆瓣账号（不填写Cookie），只能爬取200条评论；登陆后填写可以爬取500条。 运行该项目需要调整好main.py中的参数，直接运行即可。
     
  • 使用Python爬取豆瓣电影评论并生成词云展示
    优质
    本项目利用Python编写代码，从豆瓣电影中提取用户评论数据，并运用相关库生成美观的词云图以直观呈现评论中的高频词汇。 # -*-coding:utf-8 -*- import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup def getHtml(url): 获取url页面 headers = { User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.94 Safari/537.36 } req = urllib.request.Request(url, headers=headers) try: response = urllib.request.urlopen(req) html = response.read() return html except Exception as e: print(fAn error occurred: {e}) return None
     
  • 运用SnowNLP进行豆瓣评论的情感与词云分析
    优质
    本项目利用Python库SnowNLP对豆瓣评论数据进行情感倾向性分析和关键词提取，并生成词云图以直观展示用户反馈的主要情绪及关注焦点。 本段落属于《Python数据挖掘课程》系列文章的一部分，在之前的章节里已经详细介绍了分类与聚类算法的相关内容。本篇文章将重点介绍如何使用SnowNLP库来进行情感分析，并以豆瓣电影《肖申克救赎》的评论文本作为处理对象进行讲解。考虑到读者的基础水平，本段落力求浅显易懂，旨在提供一些基础性的思路和方法参考。 尽管文章尽量做到准确无误，但由于作者知识有限及时间紧迫等原因可能仍存在一定的错误或不完善的地方，请各位批评指正并给予理解和支持。此外，如果您想进一步了解相关领域的其他知识点的话，可以阅读该系列的其它章节内容进行学习查阅。
     
  • 从豆瓣影评中提取数据并生成词云图
    优质
    本项目旨在通过抓取豆瓣电影评论数据，运用自然语言处理技术进行分析，并将高频词汇以美观的词云图形式展示出来，便于观察者直观理解大众对某部影片的评价焦点。 爬取豆瓣电视剧《天盛长歌》的影评，并去掉其中的停止词后生成词云。
     
  • Python爬取豆瓣电影TOP250并进行数据分析
    优质
    本项目利用Python语言编写程序，从豆瓣电影中抓取TOP250的数据，并对其进行深入分析，以挖掘出有价值的见解和趋势。 使用Python编写爬虫程序来抓取豆瓣电影TOP250的数据，并进行数据化分析。
     
  • 豆瓣热门电影评论分析词云图的Python代码生成
    优质
    本项目利用Python编程语言和相关数据处理库，对豆瓣热门电影评论进行爬取与情感分析，并最终以词云形式直观展现高频词汇及其情感倾向。 系统环境为 Python3.8.12 和 Jupyter notebooks 编译器。 项目流程如下： 1. 抓取热映电影的网页内容。 2. 爬取评论数据。 3. 清洗获取的数据。 4. 使用结巴分词进行中文文本的分词处理。 5. 去除停用词，如“的”、“了”等常见但无实际意义的词汇。 6. 统计各个词语出现的频率。 7. 利用词云图展示统计结果。 项目展示了两个具体示例： - 《暗恋·橘生淮南》（2022） - 豆瓣热映电影 这些步骤和实例帮助用户更好地了解如何从网络上获取数据，并对评论进行分析，最终以可视化的方式呈现数据分析的结果。
     
  • 使用Python爬虫获取豆瓣电影TOP150信息并展示评论数最多的电影词云
    优质
    本项目利用Python编写爬虫程序抓取豆瓣电影TOP150的数据，并通过分析每部电影的用户评论数量，生成评论量最高的电影的词云图。 使用Python编写爬虫程序来抓取豆瓣电影TOP150的信息，并对评论数量最多的电影的评论进行词云展示。所获取的信息包括：电影详情链接、图片链接、影片中文名、影片外国名、评分、评价数、概况、导演、主演、年份、地区和类别等内容，然后将这些信息在Excel表格中呈现出来。
     
  • Python爬虫项目：抓取豆瓣电影评论
    优质
    本项目利用Python编写爬虫程序，专注于抓取和分析豆瓣电影评论数据，旨在探索用户对电影的不同看法及评价趋势。 数据描述：本项目的数据来源于豆瓣最受欢迎的影评。获取方式是将这些评论的相关信息（包括评论链接、电影名、电影详细地址、评论标题以及评论正文）保存到Excel表格中，同时生成词云。 1. 数据获取步骤： - 第一步：通过调用一个函数来获取并保存HTML页面的信息，并使用html.parser解析器查找符合要求的字符串。接着对每一部电影的相关信息进行进一步处理（利用BeautifulSoup4库），并将这些数据添加到datalist中。 - 第二步：创建一个新的Excel工作簿，建立相应的列名后将“评论链接”、“电影名”、“电影详情地址”、“评论标题”和“评论正文”的内容写入表格，并保存文件。 - 第三步：生成词云。首先对文本进行分词处理，然后使用matplotlib库展示图片并将其保存到指定的文件中。 - 第四步：打开或创建数据库文件，执行SQL语句来插入数据，提交操作后关闭连接以完成表结构和数据的构建工作。 - 第五步：将获取的数据同时存储在Excel表格和数据库里。
     
  • Python爬虫项目：抓取豆瓣电影评论
    优质
    本项目利用Python编写爬虫程序，专注于抓取豆瓣电影页面上的用户评论数据。通过对这些评论进行分析和处理，可以为相关研究提供有价值的信息资源。 数据描述：该工作涉及豆瓣最受欢迎的影评的数据处理与分析。获取这些评论后，将相关信息（包括评论链接、电影名、电影详细地址、评论标题以及评论正文）录入到Excel表格中，并生成词云。 1. 数据获取步骤： 第一步：调用一个函数来获取并保存HTML页面信息，使用html.parser解析器查找符合要求的字符串。然后对每部电影的HTML代码进行bs4解析，将相关的信息添加至datalist。 第二步：创建workbook对象、创建工作表，并建立列名；随后写入“评论链接”、“电影名”、“电影详情地址”、“评论标题”和“评论正文”，最后保存数据。 第三步：生成词云。首先对文本进行分词处理，然后使用plt库展示图片并将其保存到文件中。 第四步：打开或创建数据库文件、执行SQL语句、提交操作至数据库，并关闭连接以完成表的建立工作。 第五步：将获取的数据录入xls表格并存入数据库中。
     
  • 使用Python抓取豆瓣用户对电影的评分与评论，制作评分饼图及评论词云图
    优质
    本项目利用Python技术从豆瓣网站收集特定电影用户的评分和评论数据，并通过可视化手段生成评分饼图和评论词云图。 （1）在豆瓣电影评论区打开一部电影的页面，并根据HTML结构获取以下三个方面的数据：一、每个用户对这部电影给出的具体星级评分；二、每位用户的评论内容；三、用于跳转到下一页评论的链接。（2）收集完所有信息后，进行如下处理步骤：一、统计各个星级评分的数量以及参与评价的所有账户总数。二、将所有的评论合并在一起，并清理其中的多余空格和不规范格式等元素。（3）利用matplotlib库来绘制不同评分等级的比例饼状图；使用jieba对评论内容进行分词，再通过wordcloud生成该电影评论的词汇云图。对于修改url=https://movie.douban.com/subject/26430636/comments?start=0&limit=20&sort=new_score&status=P的部分，其中“26430636”代表特定电影ID，将其替换为其他编号即可获取并生成不同电影的评分和词云图。