作者：菜鸟哥
来源：菜鸟学Python
唐人街探案系列题材，凭借着演员出色的表演，以及精彩的探案故事，近些年来成为了一部很不错的搞笑探案类的影片，取得了票房和口碑的双丰。
但是随着唐探3在全国影院的全面上线，大家对于这部电影的评价却是非常的出乎意料，豆瓣评分只有区区6.1分。很多影评表示非常的失望。小编从豆瓣和猫眼两个网站用Python获取了几千条影评数据，一起来看看大家是怎么说的吧。
01.数据获取
首先我们分别从豆瓣和猫眼网站中获取网站的公开数据，对于数据的获取，由于两个网站都存在较强的反爬虫机制，这里我们以猫眼为例，为大家展示一下主要的程序。
爬虫的程序其实很简单，就是构造一个url用requests去请求，这样类似的程序其实前面写影评的时候，菜鸟哥写很多，这里就不赘述。
然后主体的程序我们用循环遍历解析每个网页，然后提取短评即可。
上述的程序中，通过self.save_data函数来调用self.parse_data函数解析url，而在self.parse_data函数中，通过解析请求网页所获得的json数据，提取我们想要抓取的评论、用户所在城市等信息。对于豆瓣、猫眼所抓取的数据，如下图所示:
02.数据分析
获取到数据之后，接下来针对获取到的数据进行分析，看一下包含哪些信息。
首先我们来看一下豆瓣评论，唐探3上映时间是大年初一的早晨八点，由于大家的评论时间大都集中在大年初一，所以我们就来看一下，这一天当中时间的分布信息。
上述的程序首先提取了评论时间中的小时信息，然后利用pyecharts中的Line类进行可视化展示。
从大家的评论时间可以看出，绝大多数的评论者都是看完了唐探三后立即进行评论，因此可以看到评论的时间是在上午的十点到十一点时间最为集中。那豆瓣中大家对于唐探3的评分如何呢？
上图程序中，我们利用饼形图来进行豆瓣评分的可视化展示。
上图中，可以看到，超过了66%的影评者给出了“较差”或者“很差”的评价，而给出力荐和推荐的影评者不到20%。看来这一次唐探在豆瓣的评分真的是扑街了。光有评分还不够，我们通过影评词云的展示，来看看大家对于这部电影的评价吧。
可以看到，豆瓣影评者对于唐探三的评论中，几乎没有关于“喜欢”、“好看”等等关键词，反而出现了“尴尬”、“最后”、“恶心”等关键词。
03.猫眼的数据
看完了豆瓣影评者的评论，接下来我们把目光聚焦到猫眼上来，看看猫眼的影评者所给出的评价是如何的吧。作为同豆瓣的对比信息，我们来看一下猫眼影评者在影片打分上的分布情况吧。
如上图所示，可以看到，猫眼评分中绝大多数的人给出的评价在4.5以上，而得分在1.5分以下的占比非常少。这样的打分情况跟豆瓣评分简直是两个极端的存在。
2).城市分布
对于猫眼的用户，他们的所在的城市分布是如何的呢？
通过对于猫眼影评者城市的信息统计，并利用Geo类进行可视化展示，其结果如下图所示。
通过上图可以看到，评论者在全国的范围内还是大多都集中在东部沿海和成都，重庆等方向，其中北上广等一线城市的影评者分布更为密集。对于猫眼影评者来说，既然评分很高，那么他们的影评词云关键词是什么呢？
可以看到，与豆瓣评论者明显不同的是，猫眼影评者的关键词都是关于“好看”、“不错”、“搞笑”‘、“可以”等积极的评价，与猫眼高评分相呼应。
