《觉醒年代》—带你回到百年前

本文作者：石   艳，中南财经政法大学统计与数学学院

本文编辑：杨婉清

技术总编：陈   鼎

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导言【觉醒年代】

今天这篇文章的材料来源于最近热度很高的一部剧《觉醒年代》，简单来讲，这部剧主要讲述了1915年《青年杂志》问世到1921年《新青年》成为中国共产党机关刊物之间的历史故事，呈现了那个觉醒年代的社会风情和百态人生。而且该剧的导演张永新、编剧龙平平、主演于和伟分别获得白玉兰最佳导演、最佳编剧和最佳男主角，这也引来了更多人的关注，本文从该剧的豆瓣短评出发，进行分析。

1.短评爬取

该剧豆瓣评分为9.3分，可见受到了绝大多数人的认可，但是众口难调，也总有人会对其表示出不满意的看法，所以在此爬取了豆瓣"觉醒年代 短评"栏目下的500条好评和500条差评，分别绘制好评和差评的词云图，结合评论内容进一步分析产生不同看法的原因。

以第一页为例，短评页面链接为https://movie.douban.com/subject/30228394/comments?start=0&limit=20&status=P&sort=new\_score，当选择好评后，链接变为https://movie.douban.com/subject/30228394/comments?percent\_type=h&start=0&limit=20&status=P&sort=new\_score；选择差评后，链接变为https://movie.douban.com/subject/30228394/comments?percent\_type=l&start=0&limit=20&status=P&sort=new\_score，可以发现二者的不同在于`percent_type`，好评时为h，差评时为l。此外通过翻页观察,`start`的值控制页数，即使登录后也只能到25页，也就是500条数据。

可能因为有了页数限制，所以在获取评论数据时并没有出现别的困难，分析网页结构后，发现每一条的评论信息都包含在`<div class="comment-item " data-cid="每一条评论对应一串数字">......</div>`中，直接使用xpath定位提取元素即可，可以利用谷歌浏览器插件XPath Helper来帮助完成。

此处只展示好评的完整代码，差评只需修改为相应的链接。

import requestsimport pandas as pdimport timefrom lxml import etree

headers = {"Cookie":'''******''', #自己的登陆Cookie"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.80 Safari/537.36"}

# 好评
info_h=[]
for i in range(0,25):
print("正在抓取第%s页"%(i+1))
    url = "https://movie.douban.com/subject/30228394/comments?percent_type=h&start=%s&limit=20&status=P&sort=new_score"%(i*20)
    html = requests.get(url,headers=headers,timeout=10)
    html.encoding = 'utf8'   # 页面的编码为utf8
    res = etree.HTML(html.text)
    nodes_list = res.xpath('//*[@id="comments"]/div/div[2]')
for node in nodes_list:
        comic = {}
        comic['User'] = node.xpath('.//h3/span[2]/a/text()')[0].strip() #用户名
        comic['Time'] = node.xpath('.//h3/span[2]/span[3]/text()')[0].strip()#发表时间
        comic['Comment'] = node.xpath('.//p/span/text()')[0].strip().replace("\n",'')# 评论内容
        info_h.append(comic)
    time.sleep(4)
print('抓取结束')

2.图形绘制与分析

利用获得的评论信息进行图形的绘制和评论情感的分析，代码仍然以上面获得的好评数据为例，并且进行好评和差评的对比。

df_h = pd.DataFrame(info_h)# 提取评论时间中的月份df_h['month'] = df_h['Time'].apply(lambda x:x[5:7])df_h.head()

绘制好评月份的条形图，图形如下：

import seaborn as snssns.countplot(data=df_h,x='month')

差评月份条形图如下：

《觉醒年代》自2021年2月1日起在优酷和爱奇艺播出，同时在CCTV-1综合播出，好评时间集中在2~3月，说明该剧刚开始播出的时候口碑较好；差评时间却集中在5~6月份，可能因为随着热度的提升，越来越多的人去看剧却不符合自己预期，从而进行了差评。

接下来看一下评论内容的词云图展示：

好评内容词云图：

import jiebafrom wordcloud import WordCloud, STOPWORDS,ImageColorGenerator #导入模块worldcloudfrom matplotlib import pyplot as plt
df_h['Comment'].fillna(' ',inplace=True)df_h['Comment'] = df_h['Comment'].apply(lambda x:' '.join(jieba.cut(x)))#设置停用词infile = open(".\stopwords.txt",encoding='utf-8')stopwords_lst = infile.readlines()STOPWORDS = [x.strip() for x in stopwords_lst]stopwords = set(STOPWORDS)# 绘制图形texts = df_h['Comment']text = ' '.join(texts)wc = WordCloud(font_path="msyh.ttc", background_color='white', max_words=100,stopwords=stopwords, max_font_size=80, random_state=42, margin=3) #配置词云参数wordcloud = wc.generate(text) #生成词云plt.imshow(wc,interpolation="bilinear")#作图plt.axis("off") #不显示坐标轴

差评内容词云图：

好评内容中，“中国”、“陈独秀”、“主旋律”、“鲁迅”等词出现的较多，说明此剧即使为主旋律剧，也受到了许多好评，而陈独秀和鲁迅等人物的塑造也成功吸引了多数人（鲁迅的人物塑造真的很绝，“人血馒头”、“狂人日记的诞生”值得反复看！！！），此外“思想”一词也代表了电视剧所展示的那个年代是一个多种思想共存的时代，这些都把中国历史上的事情真实的进行了展现。

差评内容中，“历史”、“台词”、“说”、“演员”等词出现的较多，结合评论的文本内容，本剧可能会因为台词说教性和人物脸谱化引起一定的差评，以及有些演员并没有达到部分人的满意程度。

仁者见仁，智者见智（自己的观剧体验还是非常好滴~）。记得看到过这样一段话“我们以后人的视角回看历史时，已经不知不觉忘记，当时的人并不知道他们选择的道路就是正确的，他们在不确定未来时的壮烈牺牲比我们所想像的更加悲壮和伟大“。所幸的是我们现在处于一个幸福的时代，希望我们可以继承前辈们的优秀精神，做好当今时代的责任担当。

今天的分享就到这里，欢迎感兴趣的小伙伴点赞评论转发呦～

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