利用Python实现《姜子牙》和《哪吒》的票房对比和评价分析

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

python

前言

 


随着国内疫情得到有效控制，每个地区的电影院都陆陆续续的开放了，而很多本应该在春节档上映的电影因为疫情撤档，现在也重新上映了。

很多人学习python，不知道从何学起。
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想必和不少小伙伴一样，我一直对《姜子牙》满怀期待。于是，国庆第2天我便杀入影院。而关于《姜子牙》的评价呈现了两极分化，而它也经常被拿来和去年上映的《哪吒》对比。关于电影本身，我不做过多评价，主要是从数据的角度出发，把《姜子牙》和《哪吒》进行一个对比分析。

一、票房对比分析

两部电影的基本情况如下：

姜子牙哪吒2020年10月1日（上映10天）2019年7月26日（上映443天）

1、获取票房数据

为了使得数据统一，我选取上映的前9日的票房数据（将持续更新）：

 


注：票房数据来源于网络，不保证完全准确

2、票房走势分析

利用pandas库对票房数据进行分析，并绘制折线图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 票房分析
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]  # 用来正常显示中文标签    
data = pd.read_excel("票房数据.xlsx",index_col=0)
data.plot(style=".-.")
plt.title("票房数据")
plt.ylabel("票房(亿元)")
plt.xlabel("上映时间")
plt.savefig("票房数据.png")

其中，index_col=0表示将第一列作为索引。运行结果如下：

 


从图可以看出（仅代表个人观点）：

  1. 首映当日《姜子牙》票房明显高于《哪吒》。这大概是源于观众的期待，这也说明前期的宣传工作做到位了；

  2. 从走势来看，《姜子牙》呈现出明显下滑。这大概是因为上映后口碑上出现了两级分化，电影本身没有到达观众原本的期待；

  3. 从走势来看，《哪吒》后续走势强劲有力。这大概是因为上映后《哪吒》作为国产动漫的代表口口相传，吸引了越来越多的观众

二、评价对比分析

这一部分主要是对观众的影评进行分析，评价数据来源于某瓣。

Tip:本文仅供学习与交流，切勿用于非法用途！！！

1.爬取影评

在网站简单搜索之后可以发现一个电影短评的接口：

https://movie.douban.com/subject/26794435/comments?start=20&limit=20&status=P&sort=new_score

其中，26794435表示电影的编号；start参数表示评论起始位置；limit表示每次请求的评论数。

1.1 获取评论页面

def get_comment(mid,page):
"""
    获得评论页面的HTML
"""
    start = (page-1)*20
    url = "https://movie.douban.com/subject/%s/comments?start=%d&limit=20&status=P&sort=new_score"%(mid,start)
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64; rv:81.0) Gecko/20100101 Firefox/81.0",
"Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8",
"Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2",
"Connection": "keep-alive",
"Upgrade-Insecure-Requests": "1"}
    cookies = {}
    res = requests.get(url,headers=headers,cookies=cookies)
    html = res.text
return html

注：请求需要带上登陆后的cookies，否则将只能获取10页的评论

1.2 解析页面中的评论

def parse_comment(html):
"""
    解析HTML中的评论
"""
    comment = re.findall("<span class="short">(.*?)</span>",html)
return comment

这里就是一个简单的正则匹配，就不过多解释了

1.3 定义爬取函数

def crawl_comment(mid,N,name):
"""
    爬取指定页数的评论，并保存在本地
"""
    comments = []
for p in range(1,N+1):
        html = get_comment(mid,p)
        comment = parse_comment(html)
        comments.extend(comment)
        print("《%s》第%d页评论爬取完成(%d条)"%(name,p,len(comment)))
        time.sleep(random.uniform(3,5))
    with open("%s.txt"%name,"w") as f:
        f.write(json.dumps(comments))

注：time.sleep()很重要，否则请求过于频繁将触发安全机制，导致403

1.4 完整代码

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Oct 1012:01:352020
@author: kimol_love
"""
import re
import time
import json
import random
import requests
# 定义相关函数
def get_comment(mid,page):
"""
    获得评论页面的HTML
"""
    start = (page-1)*20
    url = "https://movie.douban.com/subject/%s/comments?start=%d&limit=20&status=P&sort=new_score"%(mid,start)
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64; rv:81.0) Gecko/20100101 Firefox/81.0",
"Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8",
"Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2",
"Connection": "keep-alive",
"Upgrade-Insecure-Requests": "1"}
    cookies = {}
    res = requests.get(url,headers=headers,cookies=cookies)
    html = res.text
return html
def parse_comment(html):
"""
    解析HTML中的评论
"""
    comment = re.findall("<span class="short">(.*?)</span>",html)
return comment
def crawl_comment(mid,N,name):
"""
    爬取指定页数的评论，并保存在本地
"""
    comments = []
for p in range(1,N+1):
        html = get_comment(mid,p)
        comment = parse_comment(html)
        comments.extend(comment)
        print("《%s》第%d页评论爬取完成(%d条)"%(name,p,len(comment)))
        time.sleep(random.uniform(3,5))
    with open("%s.txt"%name,"w") as f:
        f.write(json.dumps(comments))
# 爬取姜子牙评论
crawl_comment("25907124",25,"姜子牙")
# 爬取哪吒评论
crawl_comment("26794435",25,"哪吒")

2.词云分析

利用python的jieba库和wordcloud库对评论进行分析，绘制出词云。其中相应库的安装如下：

pip install jieba
pip install wordcloud

 

2.1 完整代码

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Oct 1012:22:532020
@author: kimol_love
"""
import json
import jieba
from wordcloud import WordCloud
# 定义相关函数
def create_wordcloud(comments,name):
"""
    根据评论列表创建词云
"""
    content = "".join(comments)
    wl = jieba.cut(content,cut_all=True)
    wl_space_split = "".join(wl)
    wc = WordCloud("simhei.ttf",
                   background_color="white", # 背景颜色
                   width=1000,
                   height=600,).generate(wl_space_split)
    wc.to_file("%s.png"%name)
# 词云数据分析
with open("姜子牙.txt","r") as f:
    comments_jiang = json.loads(f.read())
    create_wordcloud(comments_jiang,"姜子牙评论")
with open("哪吒.txt","r") as f:
    comments_ne = json.loads(f.read())
    create_wordcloud(comments_ne,"哪吒评论")

先利用jieba对评论进行分词处理，再利用wordcloud对词频进行统计并绘制出词云

2.2 结果展示

  • 《姜子牙》评论词云：

 



可以看出：在关于《姜子牙》的评论中，往往会伴随着与《哪吒》的比较。同时，其中的剧情、故事也是大家比较关注的一个问题

  • 《哪吒》评论词云：

 


可以看出：在关于《哪吒》的评论中，大家往往涉及到了国产、动画等关键词，而这也与大家对《哪吒》的主流定位不谋而合。

彩蛋

本篇文章的原创并不是我，是CSDN@不正经的kimol君。说实话我接触的python内容并不多，当我在日常闲逛CSDN的过程中，无意发现了这篇“学以致用的典范”，于是与kimol君简单闲聊，获得了转载的权限。

 


看着别人的代码执行得相当顺利，自己也跟着操作了一遍，但是发现了不少问题，想到肯定还有好多小伙伴也避不开踩坑的过程，于是我就将问题及对应的解决方案记录了下来。

First

首先科普一下:

python操作excel主要用到xlrd和xlwt这两个库，即xlrd是读excel，xlwt是写excel的库

因为我们的票房数据是存放在以.xlsx结尾的excel文件，当我们没有事先安装过xlrd模块，直接通过pandas对象.read_excel方法去读取文件就会出现以下异常：

ImportError: Missing optional dependency ‘xlrd’. Install xlrd >= 1.0.0 for Excel support Use pip or conda to install xlrd.

解决方法相当简单，通过pip安装一下xlrd模块即可

pip install xlrd

Second

大家在将评论数据写入到 txt 文本文件的时候，打开会发现里面是类似这样的字符：

u5367u69fdu5c45u7136u770bu54edu4e86uff0cu8fd9

作为萌新，一开始我也是相当纳闷，python默认的编码就是 ‘UTF-8’，没问题啊
后面在向度娘询问之后终于发现了问题：

中文写入txt、json文件是无非就是open()文件时，需要添加utf-8，dump()时，需要添加ensure_ascii=False，防止ascii编码

好吧，果然一看之前的代码，json.dumps果然没有指定 ensure_ascii ，指定完之后运行后文件中的内容就正常了。

这里给大家展示一些评论:

哪吒.txt

卧槽居然看哭了，这才是货真价实的国漫新希望，终于不再是假大空的中国风堆砌，而开始借神话寓言塑造真正的“小人物”
背负原罪的出身，命中注定的死期，对存在的笃定和身份的动摇，竟指向《刺客聂隐娘》的内核：一个人，没有同类。
完整的世界观构建，父子母子师徒兄弟友敌，每一段关系都处理的有血有肉全无敷衍。美术剪辑配乐动作设计，处处都是亮点，就连喜剧部分也绝非装疯卖傻而存在无数细节作为支撑。
海边夕阳踢毽和社稷图虚幻仙境两部分堪称绝美段落，飞驰想象力和一流制作实力的结合，值得一刷再刷。
严格说是四星电影，但愿意加满五星狂推鼓励！
牛逼！牛逼！牛逼！4年前翻着白眼看完了《大圣归来》，4年后热泪盈眶地看完这部《哪吒之魔童降世》。
没想到2019不仅仅是中国科幻大片元年，本片更是和《白蛇：缘起》一块儿创造了国产动漫作品前所未有的高潮。
扎实的故事，生动的角色，饱满的情绪，炸裂的场面，这一切都构成了110分钟云霄飞车式的、畅快淋漓的观影体验，
表面上是哪吒的传奇，骨子里面是《绝代双骄》+《悟空传》，毁天灭地的逆天气势更是燃破天际，
好一曲震撼人心的“冰与火之歌”！都给老子去看！,

姜子牙.txt

申公豹：“姜子牙，你保护世界，我保护你。
我再说一遍，画面再好都是虚的，能撑起一部电影的内涵最重要的绝不是特效，而是故事内涵和剧情。各位对国漫真是太宽容了，这么多年依旧如此。
比《哪吒》成熟度高很多，平衡得也更好。天朝终于有了一部高级的3D动画电影了。
既然是全新的故事和设定那就不要披封神演义的皮啊。
听导演专访本片是删减后的次成品，想阐释的主题是神需被贬入凡间以人的视角经历苍生，才能明白苍生。
此片本质上已是成人动画，甚至有点暗黑恐怖元素。
剧本确实与主题撕裂，不知道是否是时长阉割妥协于资本排片的缘故，有种商业与文艺片之间强行掺杂的模糊感！
但片中那些对生灵与普罗大众的悲悯情节着实升华了此片的立意！

不知道大家看完有什么感想，欢迎在评论区留言~

Third

我们在将评论数据保存在.txt文本的时候，如果指定了encoding=“utf-8”，那么我们在读取的时候也要指定with open("xxx.txt", "r", encoding="utf-8")，否则就会报错~

UnicodeDecodeError: ‘gbk’ codec can’t decode byte 0xaf in position

结语

本篇文章就到这里，有任何好的想法或者建议都可以在评论区留言。在最美的年华，做最好的自己，我是00后Alice，我们下一期见~~

一键三连，养成习惯~

以上是 利用Python实现《姜子牙》和《哪吒》的票房对比和评价分析 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/529846.html

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