电影微博评论 情感分析-电影微博情感分析评论文案

这年头，看个电影前先翻翻影评成了惯例。豆瓣这地儿，文艺青年扎堆，那评论区简直是个“装逼”大秀。今天咱们就来用Python把豆瓣电影那堆评论挖出来，瞧瞧这帮人吹的牛逼是不是真的那么高大上。

环境准备

搞个电脑先，别跟我提手机写Python这茬。先来装个Python，放心，这东西比玩游戏还简单。然后得装点库，比如requests、BeautifulSoup、pandas，还有TextBlob。听着挺拽的，其实就是帮你省事的工具，技术门槛不高。安装过程简单得很，咱们打开那个命令行小窗口，敲几个字“pip install”，坐等就好。

爬取豆瓣电影影评

挑电影先得定目标，《肖申克的救赎》这货评价多，装逼的货也不少。得弄到豆瓣的链接，别跟哥说找不到，真不行就翻墙百度去。然后用Python整一个爬虫，伪装成浏览器，别让豆瓣知道你在偷偷扒数据。代码一写完，你就能拿到一个DataFrame，里面有你想要的用户名、评分和评论内容。这时候你可能会感叹，原来评论这么容易扒。

情感分析

挖到评论后，咱们得用TextBlob给它们评个等级。放心，这东西不难，就是给评论的情绪来个评分，从负一到正一。负一那是丧气，零那是平淡，正一那是开心。你瞧，那些装逼的评论，分数可能都不咋地，说不定就是满嘴跑火车。TextBlob这库用起来也简单，几行代码就能搞掂，别觉得它有多神。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
# 发送HTTP请求获取网页内容
url = 'https://movie.douban.com/subject/1292052/comments?status=P'
response = requests.get(url)
html_content = response.text
# 使用Beautiful Soup解析HTML内容
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
# 提取影评信息
comments = []
for comment in soup.find_all(class_='comment-item'):
    username = comment.find(class_='comment-info').a.text.strip()
    rating = comment.find(class_='rating').attrs['title'].strip()
    content = comment.find(class_='short').text.strip()
    comments.append({'用户名': username, '评分': rating, '评论内容': content})
# 将数据转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(comments)
print(df)

数据分析

得来情感评分后，咱们来搞点小统计。瞧瞧，那些好评的，情感分是不是也杠杠的？要不就是那些低分货，其实是藏着文艺范儿的家伙？说不定，那些高分评价，情感分还挺低，搞不好是装逼装过了头。用pandas来盘盘数据，别嫌事多，其实就是几步操作的事。

结果展示

数据分析搞定了，赶紧用matplotlib来整几个图表，把结果亮出来。别跟我装傻，matplotlib就是那个画图的小东西。你得明白，评论里的情感分和评分不一定都手拉手，说不定那些装逼的货色其实都是“伪高大上”。图一搞定了，一看就懂，别以为这是什么高科技，其实就是几个简单的柱状和折线图。

总结

扒豆瓣那些评论，得，发现，装逼的货还真不少。用Python搞这个，技术上没难度，难就难在辨别人家是真抒情还是装逼。这事，虽然有点蛋疼，但还挺带劲的，因为能瞧见那些平时高高在上的豆瓣大侠，其实也就是一帮凡人。

from textblob import TextBlob
# 对评论进行情感分析
df['情感分析'] = df['评论内容'].apply(lambda x: TextBlob(x).sentiment.polarity)
# 打印情感分析结果
print(df)

咱们来聊聊豆瓣那点事，看看谁在那儿装得跟个文艺青年似的，谁又真是那么有范儿？