python 爬取 44130 条用户观影数据，分析挖掘用户与电影之间的隐藏信息！
Andrew2021-02-17 02:42:48
前言
明天就是大年初一，很多电影也上映，看电影前很多人都喜欢去『豆瓣』看影评，所以我爬取44130条『豆瓣』的用户观影数据，分析用户之间的关系，电影之间的联系，以及用户和电影之间的隐藏关系。
爬取观影数据
数据来源
https://movie.douban.com/
在『豆瓣』平台爬取用户观影数据。
爬取用户列表
网页分析
为了获取用户，我选择了其中一部电影的影评，这样可以根据评论的用户去获取其用户名称（后面爬取用户观影记录只需要『用户名称』）。
https://movie.douban.com/subject/24733428/reviews?start=0url中start参数是页数（page20，每一页20条数据），因此start=0、20、40…，也就是*20的倍数，通过改变start参数值就可以获取这4614条用户的名称。**
查看网页的标签，可以找到『用户名称』值对应的标签属性。
编程实现
i=0
url = "https://movie.douban.com/subject/24733428/reviews?start=" + str(i * 20)
r = requests.get(url, headers=headers)
r.encoding = 'utf8'
s = (r.content)
selector = etree.HTML(s)
for item in selector.xpath('//*[@class="review-list "]/div'):
userid = (item.xpath('.//*[@class="main-hd"]/a[2]/@href'))[0].replace("https://www.douban.com/people/","").replace("/", "")
username = (item.xpath('.//*[@class="main-hd"]/a[2]/text()'))[0]
print(userid)
print(username)
print("-----")
爬取用户的观影记录
上一步爬取到『用户名称』，接着爬取用户观影记录需要用到『用户名称』。
网页分析
#https://movie.douban.com/people/{用户名称}/collect?start=15&sort=time&rating=all&filter=all&mode=grid
https://movie.douban.com/people/mumudancing/collect?start=15&sort=time&rating=all&filter=a通过改变『用户名称』，可以获取到不同用户的观影记录。
url中start参数是页数（page15，每一页15条数据），因此start=0、15、30…，也就是*15的倍数，通过改变start参数值就可以获取这1768条观影记录称。**
查看网页的标签，可以找到『电影名』值对应的标签属性。
编程实现
url = "https://movie.douban.com/people/mumudancing/collect?start=15&sort=time&rating=all&filter=all&mode=grid"
r = requests.get(url, headers=headers)
r.encoding = 'utf8'
s = (r.content)
selector = etree.HTML(s)
for item in selector.xpath('//*[@class="grid-view"]/div[@class="item"]'):
text1 = item.xpath('.//*[@class="title"]/a/em/text()')
text2 = item.xpath('.//*[@class="title"]/a/text()')
text1 = (text1[0]).replace(" ", "")
text2 = (text2[1]).replace(" ", "").replace("\n", "")
print(text1+text1)
print("-----")
保存到excel
定义表头
# 初始化execl表
def initexcel(filename):
# 创建一个workbook 设置编码
workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
# 创建一个worksheet
worksheet = workbook.add_sheet('sheet1')
workbook.save(str(filename)+'.xls')
##写入表头
value1 = [["用户", "影评"]]
book_name_xls = str(filename)+'.xls'
write_excel_xls_append(book_name_xls, value1)excel表有两个标题（用户, 影评）
写入excel
# 写入execl
def write_excel_xls_append(path, value):
index = len(value) # 获取需要写入数据的行数
workbook = xlrd.open_workbook(path) # 打开工作簿
sheets = workbook.sheet_names() # 获取工作簿中的所有表格
worksheet = workbook.sheet_by_name(sheets[0]) # 获取工作簿中所有表格中的的第一个表格
rows_old = worksheet.nrows # 获取表格中已存在的数据的行数
new_workbook = copy(workbook) # 将xlrd对象拷贝转化为xlwt对象
new_worksheet = new_workbook.get_sheet(0) # 获取转化后工作簿中的第一个表格
for i in range(0, index):
for j in range(0, len(value[i])):
new_worksheet.write(i+rows_old, j, value[i][j]) # 追加写入数据，注意是从i+rows_old行开始写入
new_workbook.save(path) # 保存工作簿定义了写入excel函数，这样爬起每一页数据时候调用写入函数将数据保存到excel中。
最后采集了44130条数据（原本是4614个用户，每个用户大约有500~1000条数据，预计400万条数据）。但是为了演示分析过程，只爬取每一个用户的前30条观影记录（因为前30条是最新的）。
最后这44130条数据会在下面分享给大家。
数据分析挖掘
读取数据集
def read_excel():
# 打开workbook
data = xlrd.open_workbook('豆瓣.xls')
# 获取sheet页
table = data.sheet_by_name('sheet1')
# 已有内容的行数和列数
nrows = table.nrows
datalist=[]
for row in range(nrows):
temp_list = table.row_values(row)
if temp_list[0] != "用户" and temp_list[1] != "影评":
data = []
data.append([str(temp_list[0]), str(temp_list[1])])
datalist.append(data)
return datalist
从豆瓣.xls中读取全部数据放到datalist集合中。
分析1：电影观看次数排行
###分析1：电影观看次数排行
def analysis1():
dict ={}
###从excel读取数据
movie_data = read_excel()
for i in range(0, len(movie_data)):
key = str(movie_data[i][0][1])
try:
dict[key] = dict[key] +1
except:
dict[key]=1
###从小到大排序
dict = sorted(dict.items(), key=lambda kv: (kv[1], kv[0]))
name=[]
num=[]
for i in range(len(dict)-1,len(dict)-16,-1):
print(dict[i])
name.append(((dict[i][0]).split("/"))[0])
num.append(dict[i][1])
plt.figure(figsize=(16, 9))
plt.title('电影观看次数排行(高->低)')
plt.bar(name, num, facecolor='lightskyblue', edgecolor='white')
plt.savefig('电影观看次数排行.png')
分析
由于用户信息来源于『心灵奇旅』评论，因此其用户观看量最大。
最近的热播电影中，播放量排在第二的是『送你一朵小红花』，信条和拆弹专家2也紧跟其后。
分析2：用户画像（用户观影相同率最高）
###分析2：用户画像（用户观影相同率最高）
def analysis2():
dict = {}
###从excel读取数据
movie_data = read_excel()
userlist=[]
for i in range(0, len(movie_data)):
user = str(movie_data[i][0][0])
moive = (str(movie_data[i][0][1]).split("/"))[0]
#print(user)
#print(moive)
try:
dict[user] = dict[user]+","+str(moive)
except:
dict[user] =str(moive)
userlist.append(user)
num_dict={}
# 待画像用户(取第一个）
flag_user=userlist[0]
movies = (dict[flag_user]).split(",")
for i in range(0,len(userlist)):
#判断是否是待画像用户
if flag_user != userlist[i]:
num_dict[userlist[i]]=0
#待画像用户的所有电影
for j in range(0,len(movies)):
#判断当前用户与待画像用户共同电影个数
if movies[j] in dict[userlist[i]]:
# 相同加1
num_dict[userlist[i]] = num_dict[userlist[i]]+1
###从小到大排序
num_dict = sorted(num_dict.items(), key=lambda kv: (kv[1], kv[0]))
#用户名称
username = []
#观看相同电影次数
num = []
for i in range(len(num_dict) - 1, len(num_dict) - 9, -1):
username.append(num_dict[i][0])
num.append(num_dict[i][1])
plt.figure(figsize=(25, 9))
plt.title('用户画像（用户观影相同率最高）')
plt.scatter(username, num, color='r')
plt.plot(username, num)
plt.savefig('用户画像（用户观影相同率最高）.png')
分析
以用户『mumudancing』为例进行用户画像
从图中可以看出，与用户『mumudancing』观影相同率最高的是：“请带我回布拉格”，其次是“李校尉”。
用户：’绝命纸牌’, ‘笨小孩’, ‘私享史’, ‘温衡’, ‘沈唐’, ‘修左’，的观影相同率**相同**。
分析3:用户之间进行电影推荐
###分析3：用户之间进行电影推荐（与其他用户同时被观看过）
def analysis3():
dict = {}
###从excel读取数据
movie_data = read_excel()
userlist=[]
for i in range(0, len(movie_data)):
user = str(movie_data[i][0][0])
moive = (str(movie_data[i][0][1]).split("/"))[0]
#print(user)
#print(moive)
try:
dict[user] = dict[user]+","+str(moive)
except:
dict[user] =str(moive)
userlist.append(user)
num_dict={}
# 待画像用户(取第2个）
flag_user=userlist[0]
print(flag_user)
movies = (dict[flag_user]).split(",")
for i in range(0,len(userlist)):
#判断是否是待画像用户
if flag_user != userlist[i]:
num_dict[userlist[i]]=0
#待画像用户的所有电影
for j in range(0,len(movies)):
#判断当前用户与待画像用户共同电影个数
if movies[j] in dict[userlist[i]]:
# 相同加1
num_dict[userlist[i]] = num_dict[userlist[i]]+1
###从小到大排序
num_dict = sorted(num_dict.items(), key=lambda kv: (kv[1], kv[0]))
# 去重（用户与观影率最高的用户两者之间重复的电影去掉）
user_movies = dict[flag_user]
new_movies = dict[num_dict[len(num_dict)-1][0]].split(",")
for i in range(0,len(new_movies)):
if new_movies[i] not in user_movies:
print("给用户（"+str(flag_user)+"）推荐电影："+str(new_movies[i]))
分析
以用户『mumudancing』为例，对用户之间进行电影推荐
根据与用户『mumudancing』观影率最高的用户（A）进行进行关联，然后获取用户（A）的全部观影记录
将用户（A）的观影记录推荐给用户『mumudancing』（去掉两者之间重复的电影）。
分析4:电影之间进行电影推荐
###分析4：电影之间进行电影推荐（与其他电影同时被观看过）
def analysis4():
dict = {}
###从excel读取数据
movie_data = read_excel()
userlist=[]
for i in range(0, len(movie_data)):
user = str(movie_data[i][0][0])
moive = (str(movie_data[i][0][1]).split("/"))[0]
try:
dict[user] = dict[user]+","+str(moive)
except:
dict[user] =str(moive)
userlist.append(user)
movie_list=[]
# 待获取推荐的电影
flag_movie = "送你一朵小红花"
for i in range(0,len(userlist)):
if flag_movie in dict[userlist[i]]:
moives = dict[userlist[i]].split(",")
for j in range(0,len(moives)):
if moives[j] != flag_movie:
movie_list.append(moives[j])
data_dict = {}
for key in movie_list:
data_dict[key] = data_dict.get(key, 0) + 1
###从小到大排序
data_dict = sorted(data_dict.items(), key=lambda kv: (kv[1], kv[0]))
for i in range(len(data_dict) - 1, len(data_dict) -16, -1):
print("根据电影"+str(flag_movie)+"]推荐："+str(data_dict[i][0]))
分析
以电影『送你一朵小红花』为例，对电影之间进行电影推荐
获取观看过『送你一朵小红花』的所有用户，接着获取这些用户各自的观影记录。
将这些观影记录进行统计汇总（去掉“送你一朵小红花”），然后进行从高到低进行排序，最后可以获取到与电影『送你一朵小红花』关联度最高排序的集合。
将关联度最高的前15部电影给用户推荐。
总结
分析爬取豆瓣平台数据思路，并编程实现。
对爬取的数据进行分析（电影观看次数排行、用户画像、用户之间进行电影推荐、电影之间进行电影推荐）
本文涉及的代码和数据集在下方获取。
完整源码和数据集地址如下：
Andrew
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