立博正网开户|Python 分析《爱情公寓》电影,让我十年情怀一瞬间都喂了狗

 2020-01-09 15:32:26  8 作者: 佚名

立博正网开户|Python 分析《爱情公寓》电影,让我十年情怀一瞬间都喂了狗

立博正网开户,深陷抄袭之名、诉讼纠纷的《爱情公寓》终于上映了。

情怀粉们的力量不容小觑,截止到8月12,《爱情公寓》票房已经突破3.72亿大关,稳坐票房冠军的宝座,院线排片占比高达40.0%。

和超高票房背道而驰的,是各大社交平台上一边倒的差评。豆瓣万人打分,九成观众果断打了一星,只无奈豆瓣没有零星选项。

不知道有多少像我这样的情怀粉丝们,满怀期待地买了电影票,走进电影院,却发现是交了智商税。

豆瓣短评区里,观众们的状态已经出离愤怒,近乎暴走的状态。有人揭露电影挂羊头卖狗肉,电影内容和《爱情公寓》故事主线毫无关系。是山寨电影、诈骗电影、电影中的拼多多。

为了燃解我心头之恨,恋习python将会跟你一起用猫眼上万条评论数据来分析,网友对这部电影的反响是否烂到刷新国产片不要脸的下限?

还是老规矩,整体思路将会从数据获取、数据清洗、数据可视化三部曲来进行:

1.数据获取清洗

整体思路与之前获取《邪不压正》评论一样,详情见《邪不压正》评分持续走低,上万条网友评论揭秘,是救救姜文还是救救观众?

https://mp.weixin.qq.com/s/j_5jjtv8onbtntiazsslxq

具体代码如下:

import requests

import time

import random

import json

#获取每一页数据

def get_one_page(url):

response = requests.get(url=url)

if response.status_code == 200:

return response.text

return none

#解析每一页数据

def parse_one_page(html):

data = json.loads(html)['cmts']#获取评论内容

for item in data:

yield{

'date':item['time'].split(' ')[0],

'nickname':item['nickname'],

'city':item['cityname'],

'rate':item['score'],

'conment':item['content']

#保存到文本文档中

def save_to_txt():

for i in range(1,1001):

print("开始保存第%d页" % i)

url = 'http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/1175253.json?_v_=yes&offset=' + str(i)

html = get_one_page(url)

for item in parse_one_page(html):

with open('爱情公寓.txt','a',encoding='utf-8') as f:

f.write(item['date'] + ','+item['nickname'] +','+item['city'] +','

+str(item['rate']) +',' +item['conment']+'\n')

#time.sleep(random.randint(1,100)/20)

time.sleep(2)

#去重重复的评论内容

def delete_repeat(old,new):

oldfile = open(old,'r',encoding='utf-8')

newfile = open(new,'w',encoding='utf-8')

content_list = oldfile.readlines() #获取所有评论数据集

content_alread = [] #存储去重后的评论数据集

for line in content_list:

if line not in content_alread:

newfile.write(line+'\n')

content_alread.append(line)

if __name__ == '__main__':

save_to_txt()

delete_repeat(r'爱情公寓_old.txt',r'爱情公寓_new.txt')

2.数据分析可视化

我们将用python的两个模块pandas与pyecharts:

pyecharts 是一个用于生成 echarts 图表的类库。echarts 是百度开源的一个数据可视化 js 库。用 echarts 生成的图可视化效果非常棒,pyecharts 是为了与 python 进行对接,方便在 python 中直接使用数据生成图。(详情请看:

http://pyecharts.org/)

pandas 是基于 numpy 的一个非常好用的库,正如名字一样,人见人爱。之所以如此,就在于不论是读取、处理数据,用它都非常简单。pandas 有两种自己独有的基本数据结构。要使用pandas,首先就得熟悉它的两个主要数据结构:series和dataframe。其中series的性质和python中原生的dict差不多,一个key对应一个vaule,而且key必须是唯一的;dataframe(以下简称df)的性质则和sql中的table差不多(详情请看:

http://pandas.pydata.org/)。

真可谓电影界的”拼多多“

我们把城市打分情况投射到地图中,可以看出:

在热力图中,白银、绵阳、遵义等三四线城市热度相对高点,也可看出随着人们消费水平的升级,去电影院看电影是娱乐首选。在满足普通人民精神娱乐需求方面,但也不能挂羊头卖狗肉,电影内容和《爱情公寓》故事主线毫无关系。这难道不是电影界的拼多多么?

评分清一色,均为3星级

图为主要城市的评论数量与打分情况:

由图中可看出,各大城市观众打分均为3星级左右,这与猫眼评分6.6基本吻合;打出最高分与最低分分别是哈尔滨与中山。同时也能看出,一二线城市观众对此很失望。

有些人的良心被狗吃了?

看过了评分,我们看一下评论生成的词云图:

由词云图可以看出,爱情公寓、盗墓电影二词显目在列,整部电影就30秒和《爱情公寓》有关,所谓的集齐原班人马回归也只是个幌子,《爱情公寓》大电影完全是一部盗墓笔记,真正毁了《爱情公寓》这个ip,也毁了《盗墓笔记》这个ip。

但即便是在这样观众一致认为彻底失望的情况之下,依然有一波忠实的『粉丝们』坚守阵地。他们的手中依然紧握着情怀牌,打分也是一水的五星。

对于这些水军以及说《爱情公寓》好看的人,大家可以绝交了;作为观众,任何的关注都是助长《爱情公寓》的嚣张气焰,我们也有责任自发抵制烂片,决不让诈骗电影多赚一分钱。

以上信息具体代码为:

from wordcloud import wordcloud,stopwords

import pandas as pd

import jieba

import matplotlib.pyplot as plt

#import seaborn as sns

from pyecharts import geo,style,line,bar,overlap

f = open('爱情公寓_new.txt',encoding='utf-8')

data = pd.read_csv(f,sep=',',header=none,encoding='utf-8',names=['date','nickname','city','rate','comment'])

city = data.groupby(['city'])

rate_group = city['rate']

city_com = city['rate'].agg(['mean','count'])

#print(city_com)

city_com.reset_index(inplace=true)

city_com['mean'] = round(city_com['mean'],2)

#热力图分析

data_map = [(city_com['city'][i],city_com['count'][i]) for i in range(0,city_com.shape[0])]

#print(data_map)

style = style(title_color="#fff",title_pos = "center",

width = 1200,height = 600,background_color = "#404a59")

geo = geo("《爱情公墓》粉丝人群地理位置","数据来源:恋习python",**style.init_style)

while true:

try:

attr,val = geo.cast(data_map)

geo.add("",attr,val,visual_range=[0,20],

visual_text_color="#fff",symbol_size=20,

is_visualmap=true,is_piecewise=true,

visual_split_number=4)

except valueerror as e:

e = str(e)

e = e.split("no coordinate is specified for ")[1]#获取不支持的城市名

for i in range(0,len(data_map)):

if e in data_map[i]:

data_map.pop[i]

break

else:

break

geo.render('爱情公墓.html')

#折线+柱图分析

city_main = city_com.sort_values('count',ascending=false)[0:20]

#print(city_main)

attr = city_main['city']

v1 = city_main['count']

v2 = city_main['mean']

#print(attr,v1,v2)

line = line("主要城市评分")

line.add("城市",attr,v2,is_stack=true,xaxis_rotate=30,yaxix_min=4.2,

mark_point=['min','max'],xaxis_interval=0,line_color='lightblue',

line_width=4,mark_point_textcolor='black',mark_point_color='lightblue',

is_splitline_show=false)

bar = bar("主要城市评论数")

bar.add("城市",attr,v1,is_stack=true,xaxis_rotate=30,yaxix_min=4.2,

xaxis_interval=0,is_splitline_show=false)

overlap = overlap()

overlap.add(bar)

overlap.add(line,yaxis_index=1,is_add_yaxis=true)

overlap.render('主要城市评论数_平均分.html')

#词云分析

#分词

comment = jieba.cut(str(data['comment']),cut_all=false)

wl_space_split = " ".join(comment)

#导入背景图

backgroud_image = plt.imread('lan.jpg')

stopwords = stopwords.copy()

#print("stopwords.copy()",help(stopwords.copy()))

wc = wordcloud(width=1024,height=768,background_color='white',

mask=backgroud_image,font_path="c:\simhei.ttf",

stopwords=stopwords,max_font_size=400,

random_state=50)

wc.generate_from_text(wl_space_split)

plt.imshow(wc)

plt.axis('off')#不显示坐标轴

plt.show()

wc.to_file(r'laji.jpg')

最后,作为《爱情公寓》之前的铁粉,只想评价一个字:烂。

烂在哪里?并不是烂在盗墓剧情,也不烂在演员特效。烂在它消费粉丝热情和爱戴,玩弄观众。

2.4分我想更多是对韦正和汪远的评价。为了赚钱,上映前吹嘘夸大,不设点映;为了赚钱,宣传片预告片mv大量回忆杀,关谷展博无限出镜;为了赚钱,藏着掖着不见光不露脸,以9.9分的保票“催”着粉丝买预售票。上映第一天3亿。赚的盆满钵满。

反过来看观众,哭着脸走出影院的,多数是被结尾彩蛋感动,彩蛋才真正传达了“爱情公寓精神”。主演们对着镜头的自白,说出了我们最想听到的几段话,才真正唤起了我们脑海里对爱情公寓的美好回忆。

电影结尾的彩蛋,小姨妈呼唤关谷的那一段,算是爱情公寓最感人的地方了吧。

但是,一个彩蛋真的配3亿票房吗?

用近乎做作的犹抱琵琶半遮面的营销手段,让大家对它憧憬,希望它能给我们的记忆画上一个圆满的句号,可却用一部近乎玩笑的垃圾影片嘲笑我们对它的喜爱。

打着情怀的旗号,将一个个剧版粉丝骗进电影院,将电影票钱装进自己的腰包。

这就是它最烂的地方。

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