开头提醒

本次爬取的是用户评论，只供学习使用，不会进行数据的传播。希望大家合法利用爬虫。

获得数据

#总程序
import requests
from fake_useragent import UserAgent
import time

fu=UserAgent()

headers={
    'User-Agent':fu.random
}

page_list=range(0,10)
#爬取10页的数据;需要的时间会很久
for page in page_list:
	#这些参数最后是拼接到？后面构成URL的参数
    params={
    'start':20*page,
    'sort':'time'
    }
    url="https://movie.douban.com/subject/1889243/reviews"
    req=requests.get(url,params=params,headers=headers)
    time.sleep(3)
    html=etree.HTML(req.text)#将获得的数据变成HTML格式
    id_list=html.xpath('//div[@class="main review-item"]/@id')#xpath比较容易提取需要的数据，学习也简单
    comment_results=[]
    #评论是折叠的，通过点击超链接，我们会在一个新的连接
    #发现这个评论，读取这个里面的全部评论
    #观察一下url我们就知道如何去读取这个数据了
    for id in id_list:
        url='https://movie.douban.com/review/'+id+'/'
        id_req=requests.get(url,headers=headers)
        id_html=etree.HTML(id_req.text)
        id_comment_list=id_html.xpath('//div[@class="review-content clearfix"]/p/text()')
        comment_results.append(id_comment_list)
        time.sleep(3)
        
    for comment in comment_results:
        with open('/Users/oommnn/Desktop/学习笔记/爬虫项目/星际穿越电影评论.txt','a+',encoding='utf-8') as f:
            #print(str(comment))
            #获得的是list;转为str类型
            #但是有的评论有多个p,不能单纯的只取第一项
                for com in comment:
                    f.write(com)
            
    if req.status_code == 200:
        print(f"爬取第{page}页成功")

            
print("爬取结束")

可视化处理

注：一般形容词可以让我们了解人们对这部电影的评价

#可视化处理
import jieba.analyse
import wordcloud

with open('你的文件地址','r',encoding='utf-8') as f:
    data=f.read()
    
#a代表形容词
key_list=jieba.analyse.extract_tags(data,topK=100,allowPOS='a')
keys=' '.join(key_list)#合并到适合wordcloud处理的字符串
#collocations:是否找一些常见的词汇组合;这里不需要组合
#比如：我 草 这是一种常见的组合，但是这里不需要
wc=wordcloud.WordCloud(font_path='/System/Library/Fonts/Hiragino Sans GB.ttc',
                      width=800,height=600,collocations=False,max_words=50,background_color='black').generate(keys)
image=wc.to_image()
image.show()