诛仙豆瓣电影：这部改编作品你给打几分？

今天跟大家伙儿聊聊我搞“诛仙豆瓣”评分的那些事儿，纯属个人瞎折腾，大家图一乐呵。

事情是这样的，前段时间不是又出个啥诛仙的电影嘛作为一个看过原著的老书虫，我就手贱去瞄一眼。看完之后，心里那叫一个五味杂陈，槽点满满，就想看看大家伙儿的评价，于是就盯上豆瓣。

我就是想看看评分，顺便瞅瞅影评，结果看着看着，心里就冒出一个想法：要不我搞个小爬虫，把豆瓣上关于诛仙的评论都抓下来，然后自己分析分析？ 毕竟网上各种声音都有，我想看看大数据是怎么说的，到底有多少人觉得有多少人觉得烂。

说干就干！ 我先是找找豆瓣的API，结果发现不太好搞，很多东西都有限制。 那就只能用笨办法，直接requests库硬怼呗。 先分析一下网页结构，发现评论都在一个一个的<div>标签里，那就好办，用BeautifulSoup一顿解析，把评论内容、用户名、评分啥的都提取出来。

但是！ 这只是第一步，豆瓣的反爬机制也不是吃素的。 我刚爬几页，就被封IP。 这可不行，我还没开始！ 赶紧找点免费的代理IP，加到代码里，每次请求随机换一个IP，总算能继续爬。 但是免费的代理IP质量参差不齐，经常有连不上的，速度也慢，爬起来效率很低。

为解决速度问题，我又用多线程。 把爬取任务分成好几份，同时进行，速度一下子就上去。 但是多线程也有问题，搞不好就触发豆瓣的反爬机制，又得换IP。 所以我加个时间间隔，每次请求之间休息几秒钟，假装自己是个人在慢慢浏览。

数据爬下来之后，就是清洗和分析。 那些HTML标签、乱七八糟的字符，都要清理掉。 然后把评分转换成数字，方便统计。 评论内容嘛我简单用jieba分个词，统计一下关键词，看看大家都在吐槽些

我把这些数据用matplotlib画几个图。 比如评分分布图，看看哪个分数段的评论最多； 关键词词云，看看大家都在讨论哪些话题。

• 评分分布图： 可以清晰地看到大部分人给的评分集中在哪个区间。
• 关键词词云： 可以快速解大家对这部电影最关注的点是什么。

整个过程下来，虽然没啥技术含量，但还是挺有意思的。 爬虫、数据清洗、数据分析，都简单过一遍。 也算是给自己找点乐子，顺便验证一下自己的想法：大数据之下，大家对这部电影的评价到底如何。

我的分析肯定不专业，数据量也不够大，只能算是个小小的尝试。 大家要是感兴趣，也可以自己动手试试，说不定能发现更有意思的东西。

这回“诛仙豆瓣”实践，让我体会到：

• 爬虫入门不难，但是要应对反爬机制，还是需要花点心思的。
• 数据清洗很重要，脏数据会影响分析结果。
• 数据可视化可以更直观地展示数据背后的信息。

就这样，下次再跟大家分享我折腾的其它小玩意儿！