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Python怎樣爬取知乎電影話題回答和采集提及次數前50的電影

發布時間:2021-10-26 09:29:36 來源:億速云 閱讀:226 作者:柒染 欄目:大數據
# Python怎樣爬取知乎電影話題回答和采集提及次數前50的電影

在數據分析和內容運營領域,爬取特定平臺的高質量UGC內容具有重要價值。本文將以知乎電影話題為例,詳細介紹如何用Python實現回答爬取和電影提及統計,最終生成提及次數TOP50的電影榜單。

## 一、項目需求分析

我們需要完成兩個核心目標:

1. 爬取知乎"電影"話題下的高贊回答
2. 從回答文本中提取電影名稱并統計出現頻次

技術難點包括:
- 知乎反爬機制應對
- 非結構化文本中的實體識別
- 電影別名歸一化處理

## 二、技術方案設計

### 2.1 工具選型
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import jieba
import jieba.posseg as pseg
from collections import Counter
import pandas as pd
import time
import random

2.2 實現流程

  1. 模擬登錄獲取Cookies
  2. 話題頁面回答抓取
  3. 文本清洗與電影名稱識別
  4. 頻次統計與結果可視化

三、具體實現步驟

3.1 知乎爬蟲實現

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36',
    'Cookie': '您的實際Cookie'
}

def get_answers(topic_id, max_count=1000):
    base_url = f"https://www.zhihu.com/topic/{topic_id}/hot"
    answers = []
    
    for offset in range(0, max_count, 20):
        url = f"{base_url}?offset={offset}"
        try:
            response = requests.get(url, headers=headers)
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            items = soup.select('.ContentItem')
            
            for item in items:
                content = item.select_one('.RichContent-inner').get_text()
                answers.append(content)
            
            time.sleep(random.uniform(1, 3))
            
        except Exception as e:
            print(f"Error: {e}")
            break
    
    return answers

3.2 電影名稱識別

使用jieba分詞進行實體識別:

def extract_movies(text):
    # 加載自定義電影詞典
    jieba.load_userdict('movies_dict.txt')  
    
    words = pseg.cut(text)
    movies = []
    
    for word, flag in words:
        # 識別名詞且長度大于1的詞匯
        if flag == 'nz' and len(word) > 1:  
            movies.append(word)
    
    return movies

3.3 數據清洗與統計

def clean_movies(raw_list):
    # 常見別名映射表
    alias_map = {
        '肖申克的救贖': ['肖申克救贖', '刺激1995'],
        '霸王別姬': ['再見我的妾']
    }
    
    cleaned = []
    for name in raw_list:
        for std_name, aliases in alias_map.items():
            if name in aliases:
                name = std_name
                break
        cleaned.append(name)
    
    return cleaned

def get_top50(movies_list):
    counter = Counter(movies_list)
    return counter.most_common(50)

四、完整代碼執行

if __name__ == "__main__":
    # 電影話題ID
    topic_id = "19550517"  
    
    # 1. 獲取回答內容
    answers = get_answers(topic_id, max_count=500)
    
    # 2. 提取電影名稱
    all_movies = []
    for ans in answers:
        all_movies.extend(extract_movies(ans))
    
    # 3. 數據清洗
    cleaned_movies = clean_movies(all_movies)
    
    # 4. 獲取TOP50
    top50 = get_top50(cleaned_movies)
    
    # 5. 保存結果
    pd.DataFrame(top50, columns=['電影名稱', '提及次數'])\
      .to_csv('zhihu_movie_top50.csv', index=False)

五、結果分析與優化

5.1 典型結果示例

排名 電影名稱 提及次數
1 肖申克的救贖 428
2 霸王別姬 395
3 阿甘正傳 376

5.2 常見問題解決

  1. 反爬應對

    • 使用代理IP池
    • 隨機請求間隔
    • 模擬瀏覽器行為
  2. 識別優化

    • 構建電影專名詞庫
    • 添加正則過濾規則
    • 結合豆瓣API校驗
  3. 性能提升

    • 采用多線程爬取
    • 使用Redis去重
    • 增量式爬取策略

六、應用擴展

本方案可擴展應用于: - 競品分析:統計各品牌提及頻次 - 熱點追蹤:監測話題演變趨勢 - 用戶畫像:分析群體偏好特征

通過調整實體識別規則,同樣適用于書籍、音樂等其他文化領域的內容分析。

注意事項:爬取行為應當遵守知乎robots.txt規定,控制請求頻率,避免對服務器造成壓力。建議用于個人學習研究,商業用途需獲得平臺授權。 “`

本文共計約1250字,完整實現了從數據采集到分析的全流程。實際應用中可根據需要調整爬取規模和識別精度,建議在虛擬環境中測試后再進行大規模采集。

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