python wordcloud 对电影《我不是潘金莲》制作词云

上个星期五(16/11/18)去看了冯小刚的最新电影《我不是潘金莲》，电影很长，有点黑色幽默。看完之后我就去知乎，豆瓣电影等看看大家对于这部电影的评价。果然这是一部很有争议的电影，无论是在知乎还是豆瓣，大家对这部电影褒贬不一，有的说拍的好，寓意深刻，具有很强的现实讽刺意味，也有的说故作矫情，是一部烂片。大家众说纷纭，那么这部电影到底怎么样呢？我想还是用事实说话比较好。我想到最近刚好我学习了一段时间的爬虫了，也知道词云可以形象地反映词语分布。所以我决定亲自动手对《我不是潘金莲》制作一个词云。

先说一下使用的工具：python2.7.12  wordcloud1.2.1 selenium2.53.6 jieba(一个中文分词工具) 分析的文本来源为豆瓣电影下《我不是潘金莲》的1.6W+评论。     

 
selenium 
是一个可以操纵浏览器的爬虫工具，对于抓取动态页面(js生成的页面)非常方便。这里之所以使用selenium的一个主要原因是，电影的评论只有在登录之后才可以全部抓取，如果使用urllib2等标准库模拟登录，因为还要处理验证码等，略显麻烦，而使用selenium则非常简便。

  jieba 是一个优秀的中文分词工具，功能强大并且使用简便，这里因为涉及到中文，wordcloud对于中文的分词支持不是特别好，所以需要我们手动分词，我把这个任务交给了jieba。

   制作词云的流程如下:

   1.使用selenium 登录豆瓣，抓取《我不是潘金莲》下所有电影评论，并且保存到txt文件（一行是一条评论）

   2. 使用jieba 对于评论进行分词，得到新的文本

   3. 对于新的文本 使用wordcloud 进行制作词云

 话不多说，下面直接贴代码:

 

 # -*- coding:utf-8 -*-
 '''
 抓取豆瓣电影某部电影的评论
 这里以《我不是潘金莲为例》
 网址链接:https://movie.douban.com/subject/26630781/comments
 为了抓取全部评论需要先进行登录
 '''
 from selenium import webdriver
 import time
 import codecs
 import jieba
 import jieba.analyse as analyse
 from wordcloud import WordCloud
 from scipy.misc import imread
 from os import path

 def get_douban_comments(url):
     comments_list = [] # 评论列表
     login_url = 'https://accounts.douban.com/login?source=movie'
     user_name = ''  # 这里替换成你的豆瓣用户名
     password = ''  # 这里替换成你的密码
     driver = webdriver.Firefox() # 启动Firefox()
     driver.get(login_url)
     driver.find_element_by_id('email').clear() # 清除输入框
     driver.find_element_by_id('email').send_keys(user_name) # 输入用户名
     driver.find_element_by_id('password').clear()
     driver.find_element_by_id('password').send_keys(password) # 输入密码
     captcha_field = raw_input('请打开浏览器输入验证码:') # 手动填入验证码
     driver.find_element_by_id('captcha_field').send_keys(captcha_field)
     driver.find_element_by_class_name('btn-submit').click() # 点击登录按钮
     time.sleep(5) # 等待跳转到登录之后的页面
     driver.get(url) # 定位到目标页面
     driver.implicitly_wait(3) # 智能等待3秒
     n = 501 # 页数
     count = 10000 # 评论数目
     while True:
         try:
             results = driver.find_elements_by_class_name('comment')
             for result in results:
                 # author = result.find_elements_by_tag_name('a')[1].text # 作者
                 # vote = result.find_element_by_class_name('comment-vote').find_element_by_tag_name('span').text # 赞同数目
                 # time0 = result.find_element_by_class_name('comment-info').find_elements_by_tag_name('span')[1].text # 时间
                 comment = result.find_element_by_tag_name('p').text # 评论内容
                 comments_list.append(comment+u'\n')
                 print u"查找到第%d个评论" % count
                 count += 1
             driver.find_element_by_class_name('next').click() # 点击下一页
             print u'第%d页查找完毕!' % n
             n += 1
             time.sleep(4)
         except Exception,e:
             print e
             break
     with codecs.open('pjl_comment.txt','a',encoding='utf-8') as f:
         f.writelines(comments_list)
     print u"查找到第%d页,第%d个评论!" %(n,count)

 # 得到所有关键词
 def get_all_keywords(file_name):
     word_lists = [] # 关键词列表
     with codecs.open(file_name,'r',encoding='utf-8') as f:
         Lists = f.readlines() # 文本列表
         for List in Lists:
             cut_list = list(jieba.cut(List))
             for word in cut_list:
                 word_lists.append(word)
     word_lists_set = set(word_lists) # 去除重复元素
     sort_count = []
     word_lists_set = list(word_lists_set)
     length = len(word_lists_set)
     print u"共有%d个关键词" % length
     k = 1
     for w in word_lists_set:
         sort_count.append(w+u':'+unicode(word_lists.count(w))+u"次\n")
         print u"%d---" % k + w+u":"+unicode(word_lists.count(w))+ u"次"
         k += 1
     with codecs.open('count_word.txt','w',encoding='utf-8') as f:
         f.writelines(sort_count)

 def get_top_keywords(file_name):
     top_word_lists = [] # 关键词列表
     with codecs.open(file_name,'r',encoding='utf-8') as f:
         texts = f.read() # 读取整个文件作为一个字符串
         Result = analyse.textrank(texts,topK=20,withWeight=True,withFlag=True)
         n = 1
         for result in Result:
             print u"%d:" % n ,
             for C in result[0]: # result[0] 包含关键词和词性
                 print C,u"  ",
             print u"权重:"+ unicode(result[1]) # 关键词权重
             n += 1

 # 绘制词云
 def draw_wordcloud():
    with codecs.open('pjl_comment.txt',encoding='utf-8') as f:
        comment_text = f.read()
    cut_text = " ".join(jieba.cut(comment_text)) # 将jieba分词得到的关键词用空格连接成为字符串
    d = path.dirname(__file__) # 当前文件文件夹所在目录
    color_mask = imread("F:/python2.7work/wordcloud/alice_color.png") # 读取背景图片
    cloud = WordCloud(font_path=path.join(d,'simsun.ttc'),background_color='white',mask=color_mask,max_words=2000,max_font_size=40)
    word_cloud = cloud.generate(cut_text) # 产生词云
    word_cloud.to_file("pjl_cloud.jpg")

 if __name__ == '__main__':
     '''
     url = 'https://movie.douban.com/subject/26630781/comments?start=10581&limit=20&sort=new_score'
     get_douban_comments(url)
     file_name = 'pjl_comment.txt'
     get_top_keywords(file_name)
     '''
     draw_wordcloud()

有几点需要说明：

1.使用selenium简化了登录抓取过程，但是也有一个缺点，因为需要启动浏览器，所以抓取效率就比较低，电影评论页数较多，有时会出现网页加载过慢等情况导致无法正常抓取数据。所以这里使用n，count作为标记，记录意外退出时上次抓取的位置，这样下次可以继续从上次中断的地方抓取。

2. wordcloud 默认的是英文字体，所以在WordCloud()方法中需要指定一个中文字体的位置(可以使用windows自带的中文字体，比如宋体，楷体都可以)，使用font_path="字体路径"

3. selenium 如果驱动狐火浏览器的话，需要自行下载驱动（一个.exe文件），具体方法可以自行上网搜索，这里不赘述。

最后 下载的评论文本文件我已经放到我的github（https://github.com/Lyrichu/selenium/blob/master/pjl_comment.txt），有兴趣的朋友可以自己下载。最后得到的词云图如下: