1.Fiddler4抓包分析影评数据接口
1.1 基本设置
①电脑端：下载Fiddler4
设置：tools-options-connections-allow
remote computers to connect
查看电脑IP：鼠标移至Fiddler界面右上角处，即可显示本机IP
②手机端：与电脑连接同一个局域网，设置局域网手动代理，代理地址为电脑IP
手机安全证书:输入http://ipv4.fiddler:8888/ 点击fiddlerroot certificate安装证书
1.2
开始抓包
在手机上打开猫眼专业版，搜索电影短评，往下滑，Fiddler上不断刷新抓到的包
1.3
抓包分析
Fiddler上找到端口，打开raw数据，就可以找到影评的数据接口
Url对应的就是猫眼评论的接口，到浏览器里可以验证
1.4
额外发现
电脑上Fiddler抓包，可以得到JSON格式数据包
以及使用app时的定位
2.Python爬取网站接口内影评
2.1 源代码
import requests
import json
import time
import random
#下载第一页数据
def get_one_page(url):
headers = {
‘User-Agent’:‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36’
}
response = requests.get(url,headers=headers)
if response.status_code == 200:
return response.text
return None
#解析第一页数据
def parse_one_page(html):
data = json.loads(html)[‘cmts’]
for item in data:
yield{
‘comment’:item[‘content’],
‘date’:item[‘time’].split(’ ')[0],
‘rate’:item[‘score’],
‘city’:item[‘cityName’],
‘nickname’:item[‘nickName’]
}
#保存数据到文本文档
def save_to_txt():
for i in range(1,10):
url = ‘http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/248566.json?v=yes&offset=’ + str(i)
html = get_one_page(url)
print(‘正在保存第%d页。’% i)
for item in parse_one_page(html):
with open(‘city.txt’,‘a’,encoding=‘utf-8’) as f:
f.write(item[‘date’] + ‘,’ + item[‘nickname’] + ‘,’ + item[‘city’] + ‘,’ +str(item[‘rate’])+’,’+item[‘comment’]+’\n’)
time.sleep(5 + float(random.randint(1, 100)) / 20)
if name == ‘main’:
save_to_txt()
2.2注释（下方数字表示源代码行数，下同）
1-4：cmd里pip install requests、json、time、random库
9：获取用户代理（user-agent）–在浏览器输入about://version，得到
12：response.status_code == 200表示页面请求成功。303重定向、400请求错误、401未授权、403禁止访问、404文件未找到、500服务器错误。
18：cmts表示评论，是网页上的标签
21-25：把评论标签里各类value分别赋给自己定义的变量，变量名和key名相同
35：解析后的数据下载至自己定义的.txt文件中，文件路径和python文件在一个文件夹下。
2.3
开始爬影评
Cmd里跑程序，显示下载数据
3
数据可视化
3.1地图显示观众地理位置分布
3.1.1 源代码
from pyecharts import Style
from pyecharts import Geo
#读取城市数据
city = []
with open(‘chenyuan.txt’,mode=‘r’,encoding=‘utf-8’) as f:
rows = f.readlines()
for row in rows:
if len(row.split(’,’)) == 5:
city.append(row.split(’,’)[2].replace(’\n’,’’))
def all_list(arr):
result = {}
for i in set(arr):
result[i] = arr.count(i)
return result
data = []
for item in all_list(city):
data.append((item,all_list(city)[item]))
style = Style(
title_color = “#fff”,
title_pos = “center”,
width = 1200,
height = 600,
background_color = “#404a59”
)
geo = Geo("《邪不压正》粉丝人群地理位置",“陈媛sdd”,**style.init_style)
attr,value= geo.cast(data)
geo.add("",attr,value,visual_range=[0,20],
visual_text_color="#fff",symbol_size=20,
is_visualmap=True,is_piecewise=True,
visual_split_number=4)
geo.render()
3.1.2 注释
4-9：对爬取数据分析可知，city信息在第二个逗号之后，第三个逗号之前。用信息被4个逗号分为5段，city信息在第三段，即row.split(’,’)[2]表示的含义。.replace(’\n’,’’)表示把换行用空格代替，防止数据因为换行间距过大。
这里出现一个bug，导入的地图信息不包括部分县名，可能导致出错35: render() 生成 .html 文件
3.1.3
可视化结果
3.2影评云图
3.2.1源代码
import pickle
from os import path
import jieba
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator
comment = []
with open(‘cy2.txt’,mode=‘r’,encoding=‘utf-8’) as f:
rows = f.readlines()
for row in rows:
if len(row.split(’,’)) == 5:
comment.append(row.split(’,’)[4].replace(’\n’,’’))
comment_after_split = jieba.cut(str(comment),cut_all=False)
wl_space_split= " “.join(comment_after_split)
#导入背景图
backgroud_Image = plt.imread(r"D:\1.jpg”,“wb”)
stopwords = STOPWORDS.copy()
#可以加多个屏蔽词
stopwords.add(“电影”)
stopwords.add(“一部”)
stopwords.add(“一个”)
stopwords.add(“没有”)
stopwords.add(“什么”)
stopwords.add(“有点”)
stopwords.add(“这部”)
stopwords.add(“这个”)
stopwords.add(“不是”)
stopwords.add(“真的”)
stopwords.add(“感觉”)
stopwords.add(“觉得”)
stopwords.add(“还是”)
#设置词云参数
#参数分别是指定字体、背景颜色、最大的词的大小、使用给定图作为背景形状
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)
img_colors= ImageColorGenerator(backgroud_Image)
wc.recolor(color_func=img_colors)
plt.imshow(wc)
plt.axis(‘off’)#不显示坐标轴
plt.show()
#保存结果到本地
wc.to_file(‘D:\python code’)
3.2.2注释
8-14：与之前类似，分出最后一个逗号之后的内容，即为评论。所有评论导入至comment元组里。
15：jieba.cut(str(comment),cut_all=False)
jieba.cut()接收三个参数，第一个是要分词的内容，这里是字符串形式的comment；第二个参数cut_all=False表示控制采用精准模式，若cut_all=True表示全模式。
19：在制定路径中放置要做云图的背景图
39：下载喜欢的字体格式**.ttf作为云图文字的字体格式
3.2.3
云图效果展示
3.3
影评星级分布饼图
3.3.1
源代码
from pyecharts import ThemeRiver
rate = []
with open(‘cy.txt’,mode=‘r’,encoding=‘utf-8’) as f:
rows = f.readlines()
for row in rows:
if len(row.split(’,’)) == 5:
rate.append(row.split(’,’)[3].replace(’\n’,’’))
print(rate.count(‘5’)+rate.count(‘4.5’))
print(rate.count(‘4’)+rate.count(‘3.5’))
print(rate.count(‘3’)+rate.count(‘2.5’))
print(rate.count(‘2’)+rate.count(‘1.5’))
print(rate.count(‘1’)+rate.count(‘0.5’))
#饼状图
from pyecharts import Pie
attr = [“五星”, “四星”, “三星”, “二星”, “一星”]
#分别代表各星级评论数
v1 = [7214,4368,2026,444,872]
pie = Pie("<<邪不压正>>星级分布", title_pos=‘center’, width=900)
pie.add(“cy”, attr, v1, center=[75, 50], is_random=True,
radius=[30, 75], rosetype=‘area’,
is_legend_show=False, is_label_show=True)
pie.show_config()
pie.render()
3.3.2
注释
25: is_label_show=True：显示每个点的值(各个属性的数据信息); is_legend_show=False表示不显示标签值。
3.3.3
影评分布饼图展示
4
总结
Python中拥有丰富的可视化库，运用得当，可以把生活中很多有趣的细节用图表的形式，直观地展现出来。除了文中提到的影评外，python还可以在天气、水文、手机应用方面做出不错的可视化效果。
本文的亮点是详细阐述python爬影评之前，数据的来源过程，即应用Fiddler对网站进行抓包分析，解析出数据所在的接口。