前言

这是本人这学期云计算课程自己构思设计的综合实验作品，看标题就知道是通过python实现的，且和豆瓣电影密不可分。本人想法是做一个具有普适性的系统，不仅可以用于交作业，而且自己也可以从中获得便利。
详细请看接下来的介绍。

一、项目介绍

1、 系统简述
首先通过网页开发者工具分析豆瓣电影网站，然后使用抓包工具拦截数据，从中找出api接口，接下来使用Python爬虫进行数据的下载。数据下载完后，使用pandas模块处理csv电影数据文件，之后可以选用各种数据分析的方法对数据进行挖掘，包括但不限于关键词提炼、词频统计、相关性探索、电影分类，再通过matplotlib绘制数据统计图如条形图、饼状图，亦或是wordCloud绘制评论词云。
2、 数据来源
豆瓣电影官方网站：https://movie.douban.com/
3、系统架构图

4、项目目录结构

5、开发环境及SDK
开发环境：Windows10操作系统，Python3.7.4
开发工具：Pycharm, jupyter notebook，Fiddler
依赖库：pyecharts
matplotlib== 3.1.1
numpy== 1.19.5
pandas== 1.1.5
lxml== 4.4.1
fake_useragent== 0.1.11
requests== 2.22.0
wordcloud== 1.7.0
jieba== 0.42.1
Pillow== 8.2.0

6、项目代码
项目代码比较多，这里就不无脑贴。代码已开源到Gitee上：
https://gitee.com/reganzhx/douban-movie-system，直接下载运行即可食用。

二、效果展示

1、 爬虫运行效果



2、 针对某部电影的分析结果
千与千寻 千と千尋の神隠し为例：
a. 不同时间影评人数

b. 影评推荐指数

c. 短评内容词云

3、 随机多部电影的综合分析结果
调整过后的dashboard.html

这个静态网页是可以动态点击的，查看统计结果非常方便，不过整齐的样式需要自己布置这也是致命缺点，没法动态绑定数据。

三、 项目分析

1、 豆瓣电影爬虫的分析
豆瓣电影官网虽然没有令人窒息的反爬操作，但是接口较为隐蔽，需要通过Fiddler抓包工具辅助，才能找到电影数据接口。编写爬虫时使用xpath对网页数据进行提取，使用正则表达式过滤冗余文本数据并对文本进行清洗。爬虫运行过程中要控制爬取速度，否则在运行时不会出现爬取问题，但经过一段时间后豆瓣官网检测到本台主机IP的不正常请求，就会对IP进行封锁，阻止下一次大规模爬取。通过登录豆瓣账号获得Cookie可以减缓这一点，并且可以访问到更多的数据量，不过并不能保证不会被封号。最后将爬取数据保存为csv文件，方便后期使用pandas等做数据处理。
2、 针对某部电影的数据分析
从不同时期影评人数、影评推荐指数、短评内容三个角度入手分析，不同时期的影评人数可以间接反映电影的热度，因为大多数人都是在电影刚上映观影完后写的影评；影评推荐指数可以直接看出观众对电影的喜好程度，对最热门的评论的汇总更能体现这部电影在大众中的影响力，而不是单靠官方给出的豆瓣评分；短评词云可以体现电影的许多要素，比如演员、题材、主要情节剧情、观众评价，可以让影迷马上把握该电影脉搏，从而决定这部电影是否值得一看。
3、 随机多部电影的综合数据分析
如果说针对某部电影的分析是让影迷决定是否看该部电影，那么随机多部电影的综合分析结果就是指引影迷去观看哪部电影。使用随机序号生成器在热门电影列表中任意选择电影，然后可视化出电影评分排行榜、电影Top20高分排行榜，电影上映时间线和电影类型分布，多方位直观俯瞰热门电影行情。对于大众来说可以得知哪些电影近期更受欢迎，哪些电影评分高，电影在哪个时间段上映，从而发现自己喜欢的电影和属于自己的电影偏好。对于电影制作方，可以针对电影类型分布，保持哪些电影类型的产出，加大哪类电影的制作投入以顺应大众口味，甚至可以决策在什么时候上映哪些类型的电影能获得最大收益。

总结

麻雀虽小五脏俱全，这个项目还有很多改进可扩展的地方，比如设计一个前端网页进行展示，提供更多的爬虫选项定制爬取的电影数据，制作动态数据展示等。这期间我更体会到开发离不开官方文档的事实，有很多问题在官方文档里都可以得到解决。

参考网站

Pyecharts官方文档
matplotlib绘制直方图、条形图和饼图
用pyecharts生成仪表盘——将多张图片汇总到一个页面，大屏可视化数据展示
豆瓣电影页面爬虫2020版