1 # -*- coding:utf-8 -*-
2 '''
3 抓取豆瓣电影某部电影的评论
4抓取电影
5 网址链接:https://movie.douban.com/subject/26630781/comments
6 为了抓取全部评论需要先进行登录
7 '''
8 from selenium import webdriver
9 import time
10 import codecs
11 import jieba
12 import jieba.analyse as analyse
13 from wordcloud import WordCloud
14 from scipy.misc import imread
15 from os import path
16
17 def get_douban_comments(url):
18 comments_list = [] # 评论列表
19 login_url = 'https://accounts.douban.com/login?source=movie'
20 user_name = '1111111' # 这里替换成你的豆瓣用户名
21 password = '11111111' # 这里替换成你的密码
22 driver = webdriver.Firefox() # 启动Firefox()
23 driver.get(login_url)
24 driver.find_element_by_id('email').clear() # 清除输入框
25 driver.find_element_by_id('email').send_keys(user_name) # 输入用户名
26 driver.find_element_by_id('password').clear()
27 driver.find_element_by_id('password').send_keys(password) # 输入密码
28 captcha_field = raw_input('请打开浏览器输入验证码:') # 手动填入验证码
29 driver.find_element_by_id('captcha_field').send_keys(captcha_field)
30 driver.find_element_by_class_name('btn-submit').click() # 点击登录按钮
31 time.sleep(5) # 等待跳转到登录之后的页面
32 driver.get(url) # 定位到目标页面
33 driver.implicitly_wait(3) # 智能等待3秒
34 n = 501 # 页数
35 count = 10000 # 评论数目
36 while True:
37 try:
38 results = driver.find_elements_by_class_name('comment')
39 for result in results:
40 # author = result.find_elements_by_tag_name('a')[1].text # 作者
41 # vote = result.find_element_by_class_name('comment-vote').find_element_by_tag_name('span').text # 赞同数目
42 # time0 = result.find_element_by_class_name('comment-info').find_elements_by_tag_name('span')[1].text # 时间
43 comment = result.find_element_by_tag_name('p').text # 评论内容
44 comments_list.append(comment+u'\n')
45 print u"查找到第%d个评论" % count
46 count += 1
47 driver.find_element_by_class_name('next').click() # 点击下一页
48 print u'第%d页查找完毕!' % n
49 n += 1
50 time.sleep(4)
51 except Exception,e:
52 print e
53 break
54 with codecs.open('pjl_comment.txt','a',encoding='utf-8') as f:
55 f.writelines(comments_list)
56 print u"查找到第%d页,第%d个评论!" %(n,count)
57
58 # 得到所有关键词
59 def get_all_keywords(file_name):
60 word_lists = [] # 关键词列表
61 with codecs.open(file_name,'r',encoding='utf-8') as f:
62 Lists = f.readlines() # 文本列表
63 for List in Lists:
64 cut_list = list(jieba.cut(List))
65 for word in cut_list:
66 word_lists.append(word)
67 word_lists_set = set(word_lists) # 去除重复元素
68 sort_count = []
69 word_lists_set = list(word_lists_set)
70 length = len(word_lists_set)
71 print u"共有%d个关键词" % length
72 k = 1
73 for w in word_lists_set:
74 sort_count.append(w+u':'+unicode(word_lists.count(w))+u"次\n")
75 print u"%d---" % k + w+u":"+unicode(word_lists.count(w))+ u"次"
76 k += 1
77 with codecs.open('count_word.txt','w',encoding='utf-8') as f:
78 f.writelines(sort_count)
79
80 def get_top_keywords(file_name):
81 top_word_lists = [] # 关键词列表
82 with codecs.open(file_name,'r',encoding='utf-8') as f:
83 texts = f.read() # 读取整个文件作为一个字符串
84 Result = analyse.textrank(texts,topK=20,withWeight=True,withFlag=True)
85 n = 1
86 for result in Result:
87 print u"%d:" % n ,
88 for C in result[0]: # result[0] 包含关键词和词性
89 print C,u" ",
90 print u"权重:"+ unicode(result[1]) # 关键词权重
91 n += 1
92
93 # 绘制词云
94 def draw_wordcloud():
95 with codecs.open('pjl_comment.txt',encoding='utf-8') as f:
96 comment_text = f.read()
97 cut_text = " ".join(jieba.cut(comment_text)) # 将jieba分词得到的关键词用空格连接成为字符串
98 d = path.dirname(__file__) # 当前文件文件夹所在目录
99 color_mask = imread("F:/python2.7work/wordcloud/alice_color.png") # 读取背景图片
100 cloud = WordCloud(font_path=path.join(d,'simsun.ttc'),background_color='white',mask=color_mask,max_words=2000,max_font_size=40)
101 word_cloud = cloud.generate(cut_text) # 产生词云
102 word_cloud.to_file("pjl_cloud.jpg")
103
104
105
106 if __name__ == '__main__':
107 '''
108 url = 'https://movie.douban.com/subject/26630781/comments?start=10581&limit=20&sort=new_score'
109 get_douban_comments(url)
110 file_name = 'pjl_comment.txt'
111 get_top_keywords(file_name)
112 '''
113 draw_wordcloud()
- CVPR2018关键字分析生成词云图与查找
今日目标:爬取CVPR2018论文,进行分析总结出提到最多的关键字,生成wordCloud词云图展示,并且设置点击后出现对应的论文以及链接 对任务进行分解: ①爬取CVPR2018的标题,简介,关键字 ...
- 谁说程序员不浪漫?Python导出微信聊天记录生成爱的词云图
明天又双叒叕是一年一度的七夕恋爱节了! 又是一波绝好的机会!恩爱秀起来! 购物车清空!礼物送起来!朋友圈晒起来! 等等! 什么?! 你还没准备好七夕礼物么? 但其实你不知道要送啥? 原来又双叒叕要 ...
- python爬虫+词云图,爬取网易云音乐评论
又到了清明时节,用python爬取了网易云音乐<清明雨上>的评论,统计词频和绘制词云图,记录过程中遇到一些问题 爬取网易云音乐的评论 一开始是按照常规思路,分析网页ajax的传参情况.看到 ...
- 特朗普退出《巴黎协定》:python词云图舆情分析
1 前言 2017年6月1日,美国特朗普总统正式宣布美国退出<巴黎协定>.宣布退出<巴黎协定>后,特朗普似乎成了“全球公敌”. 特斯拉总裁马斯克宣布退出总统顾问团队 迪士尼董事 ...
- [超详细] Python3爬取豆瓣影评、去停用词、词云图、评论关键词绘图处理
爬取豆瓣电影<大侦探皮卡丘>的影评,并做词云图和关键词绘图第一步:找到评论的网页url.https://movie.douban.com/subject/26835471/comments ...
- 【爬虫+情感判定+Top10高频词+词云图】“谷爱凌”热门弹幕python舆情分析
一.背景介绍 最近几天,谷爱凌在冬奥会赛场上夺得一枚宝贵的金牌,为中国队贡献了自己的荣誉! 针对此热门事件,我用Python的爬虫和情感分析技术,针对小破站的弹幕数据,分析了众网友弹幕的舆论导向,下面 ...
- 【爬虫+情感判定+Top10高频词+词云图】“刘畊宏“热门弹幕python舆情分析
一.背景介绍 最近一段时间,刘畊宏真是火出了天际,引起一股全民健身的热潮,毕竟锻炼身体,是个好事! 针对此热门事件,我用Python的爬虫和情感分析技术,针对小破站的弹幕数据,分析了众多网友弹幕的舆论 ...
- 【爬虫+情感判定+Top10高频词+词云图】"王心凌"热门弹幕python舆情分析
目录 一.背景介绍 二.代码讲解-爬虫部分 2.1 分析弹幕接口 2.2 讲解爬虫代码 三.代码讲解-情感分析部分 3.1 整体思路 3.2 情感分析打标 3.3 统计top10高频词 3.4 绘制词 ...
- python 数据分析--词云图,图形可视化美国竞选辩论
这篇博客从用python实现分析数据的一个完整过程.以下着重几个python的moudle的运用"pandas",""wordcloud"," ...
随机推荐
- python pillow 绘制图片
demo1 #coding=utf- from PIL import Image img = Image.,))###创建一个5*5的图片 pixTuple = (,,,)###三个参数依次为R,G, ...
- HDU 6041 I Curse Myself ——(仙人掌图,tarjan,转化)
题解见这个博客:http://blog.csdn.net/ME495/article/details/76165039. 复杂度不太会算..这个经典问题的解法需要注意,维护队列里面只有k个元素即可.另 ...
- OpenFOAM 中的边界条件(二)【转载】
转载链接:http://xiaopingqiu.github.io/2016/04/02/Boundary-conditions-in-OpenFOAM2/ 本篇在上一篇的基础上来解读 OpenFOA ...
- Redis学习(一) —— 基本使用与原理
一.数据结构 string Redis字符串是可修改字符串,在内存中以字节数组形式存在. 下面是string在源码中的定义,SDS(Simple Dynamic String) struct SDS& ...
- Solr 集成ikanalyzer
Solr 不能对中文进行分词,ikanalyzer可以. ikanalyzer下载链接 1.下载 jar形式 2.放到D:\soft\solr-8.1.0\server\solr-webapp\web ...
- bash常用的快捷键
bash常用快捷键 快捷键 作用 CTRL+A 把光标移动到命令行开头.如果我们输入的命令过长,则在想要把光标移动到命令行开头时使用 CTRL+E 光标移动到命令行行尾 CTRL+C 强制中止当前命令 ...
- ISO/IEC 9899:2011 条款6.4.1——关键字
6.4.1 关键字 语法 1.以下为关键字: auto break case char const continue default do double ...
- MySQL数据库备份之xtrabackup工具使用
一.Xtrabackup备份介绍及原理 二.Xtrabackup的安装 1.在centos7上基于yum源安装percona-xtrabackup软件 [root@node7 ~]# yum -y i ...
- 阶段5 3.微服务项目【学成在线】_day08 课程图片管理 分布式文件系统_06-分布式文件系统研究-fastDFS安装及配置文件说明
3 fastDFS入门 3.1fastDFS安装与配置 3.1.1 导入虚拟机 对fastDFS的安装过程不要求学生掌握,可以直接导入老师提供虚拟机. 1.使用Vmware打开虚拟机配置文件“Cent ...
- lombok编译时注解@Slf4j的使用及相关依赖包
slf4j是一个日志门面模式的框架,只对调用者开放少量接口用于记录日志 主要接口方法有 debug warn info error trace 在idea中可以引入lombok框架,使用@Slf4j注 ...