士兵突击豆瓣高分背后，它教会了我们哪些人生道理？

好嘞，今天跟大家唠唠我最近重温《士兵突击》后，想搞点事情的实践记录。

起因是这样的，最近在家没事儿，又把《士兵突击》翻出来看。这剧真的是经典，每次看都有新感悟。看完之后我就寻思，能不能用我学的那点技术，把大家对这部剧的讨论给整理整理，看看能不能搞出点有意思的东西。

说干就干，我第一个想到的就是豆瓣。这剧在豆瓣评分那么高，评论肯定也多，是个不错的数据来源。所以我就琢磨着，怎么把豆瓣上关于《士兵突击》的评论给搞下来。

第一步，爬数据。

• 我先是去研究下豆瓣的网页结构，发现评论是用Ajax加载的，不是直接在网页源码里。
• 然后我就用Python的requests库，模拟浏览器发送请求，去拿那些评论数据。
• 这中间遇到点小麻烦，比如豆瓣的反爬机制，不过还加个User-Agent，稍微伪装一下，就搞定。

第二步，数据清洗。

爬下来的数据乱糟糟的，啥都有。得把没用的东西去掉，留下评论内容。 我就用正则表达式，把HTML标签、用户名、时间啥的都给过滤掉，只留下干干净净的评论文本。

第三步，数据分析。

• 有干净的评论数据，我就开始琢磨着怎么分析。
• 我想看看大家都在讨论我就用jieba分词，把评论都分成一个个词语，然后统计词频。



• 统计结果很有意思，出现频率最高的词语，除“士兵突击”本身，还有“许三多”、“钢七连”、“不抛弃”、“不放弃”这些。看来大家对这些人物和精神印象深刻。

第四步，可视化。

光看词频表太枯燥，我就想把这些数据可视化一下。我用Python的matplotlib库，画一个词云图。把出现频率高的词语，用更大的字体显示出来。 这样一看，就更直观，一眼就能看出大家都在关注什么。

第五步，情感分析。

光知道大家在讨论啥还不够，我还想知道大家对这部剧的情感是积极的还是消极的。 我就用SnowNLP这个库，它可以分析文本的情感倾向。 我把所有评论都跑一遍，发现绝大部分评论都是积极的。这也很正常，毕竟是部经典剧。

第六步，

这回实践，我感觉收获挺大的。 不仅复习Python爬虫、数据清洗、数据分析的知识，还对《士兵突击》这部剧有更深入的解。 以后有机会，我还想用这些数据，做更多有意思的事情，比如分析人物关系、剧情走向等等。

这回的《士兵突击》豆瓣评论分析，就是一个简单的实践记录。希望能给大家带来一些启发，也欢迎大家一起交流讨论。