【Python | 杂代码】热点：豆瓣2.4分的《爱情公寓》你还要去看吗？

极简XksA
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前言

今天本来好好的追着电视剧（抗战神剧《飞哥大英雄》），突然想起来今天8.10，《爱情公寓》要上映了啊，我兴奋的打开百度，上了猫眼，一看，果然票房不错，截止目前，上映首日票房已经达到2.9亿多（暗暗感叹一句，国人真有钱！），可是豆瓣上的评分，才2.5分，近90%看过电影的观众给出一星“好评”！

一起来看看

面对上面票房与评分的巨大差，和X先生一起来从猫眼票房数据和豆瓣短评，看看具体情况吧！

01 猫眼电影网

  (1)从今日首映票房来看

根据猫眼电影网显示，截止2018.8.10 21:16为止《爱情 公寓》累积票房超过2.9亿元，有望首映破3亿。

  (2)从猫眼评分和预测票房来看

预测票房为10.19亿，评分仅仅只有6.9。  与近半个月前的上映的《西虹市首富》以及一个月前上映的《我不是药神》相 比，《爱情公寓》首映票房远远超过《西》和《我》，但评分却远低于这两部。

  (3)从日排片看

   可以看出，明日排片量会高于今日，票房的走向到底会怎样呢？

02 豆瓣影评

(1)《爱情公寓》豆瓣评分

4万多豆瓣网友，近90%给了一星“好评”，确定我没走错片场？

(2)《爱情公寓》豆瓣短评

短评里面前五都是差评，我大致浏览了一下，88%的差评，统计的没啥问题。

评论第一的“残狼之卑”有点厉害啊~为了更好的了解，我特意跑去bilibili看了一下，嗯，不错，弹幕比较精彩。

链接这里：

https://www.bilibili.com/video/av22812059?from=search&seid=4993595707753437396

看完这个，网友的这一句话点名真相：“我前天亲眼见你偷了老友记家、生活大爆炸家、寻妈记家的剧，吊着打”，抄袭门。。。

03 代码搞点事
(1)

爬取豆瓣短评评，词云分析

部分代码：

 1#清洗数据，生成词云
 2def split_word(content):
 3    # 去除所有评论里多余的字符
 4    content = re.sub('[,，。. \r\n]', '', content)
 5    segment = jieba.lcut(content)
 6    words_df = pd.DataFrame({'segment': segment})
 7    # quoting=3 表示stopwords.txt里的内容全部不引用
 8    stopwords = pd.read_csv(r"H:\PyCoding\hot\love_apartment_movies\stopwords.txt", index_col=False, quoting=3, sep="\t", names=['stopword'], encoding='utf-8')
 9    words_df = words_df[~words_df.segment.isin(stopwords.stopword)]
10    words_stat = words_df.groupby(by=['segment'])['segment'].agg({"计数": numpy.size})
11    words_stat = words_stat.reset_index().sort_values(by=["计数"], ascending=False)
12    test = words_stat.head(500).values
13    codes = [test[i][0] for i in range(0,len(test))]
14    counts = [test[i][1] for i in range(0,len(test))]
15    wordcloud = WordCloud(width=1300, height=620)
16    wordcloud.add("爱情公寓", codes, counts, word_size_range=[20, 100])
17    wordcloud.render()

效果图

看的出来，《爱情公寓》买的是情怀，挂羊头买狗肉，你还要去看吗？

(2)猫眼票房数据分析
部分代码：

 1# 猫眼网站数据加密，
 2# 反爬参考博文：https://blog.csdn.net/qq_31032181/article/details/79153578
 3        # 匹配ttf font
 4        cmp = re.compile(",\n           url\('(//.*.woff)'\) format\('woff'\)")
 5        rst = cmp.findall(r.text)
 6        ttf = requests.get("http:" + rst[0], stream=True)
 7        with open("maoyan.woff", "wb") as pdf:
 8            for chunk in ttf.iter_content(chunk_size=1024):
 9                if chunk:
10                    pdf.write(chunk)
11        # 转换woff字体为otf字体
12        woff2otf.convert('maoyan.woff', 'maoyan.otf')
13        # 解析字体库font文件
14        baseFont = TTFont('base.otf')
15        maoyanFont = TTFont('maoyan.otf')
16        uniList = maoyanFont['cmap'].tables[0].ttFont.getGlyphOrder()
17        numList = []
18        baseNumList = ['.', '3', '5', '1', '2', '7', '0', '6', '9', '8', '4']
19        baseUniCode = ['x', 'uniE64B', 'uniE183', 'uniED06', 'uniE1AC', 'uniEA2D', 'uniEBF8',
20        'uniE831', 'uniF654', 'uniF25B', 'uniE3EB']

1from pyecharts import Bar
2
3v1 = [29946.8,3128.2,10107.8,5889.8]
4str1 = ['全国','一线城市','二线城市','三线城市']
5# 默认Bar()第一个参数为 主标题,第二个参数为副标题
6bar1 = Bar('票房量分布分析','票房/万元',title_color  = '#3367FF',subtitle_color= '#3367FF')
7bar1.add('爱情公寓',str1,v1,is_more_utils = True)
8bar1.render(r"H:\PyCoding\FlaskCoding\Test_all\test0608\test01.html")

效果图：
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this wonderful life

《爱情公寓》我也是从第一季看到第四季了的，虽然没有每季全都看完，但每每看到的时候都会笑起，《老友记》我也看过一些，也是个十足的好剧，我觉得能让我们在平乏而又压抑的生活中欢颜笑语，就是好剧，抄袭的确不对，不过我还是想，有机会去电影院看看，不为情怀，笑笑这个世界。

你呢？