用 Python 分析《斗破苍穹》，分析其究竟是烂片无疑还是沧海遗珠？

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作者 | 量化小白H

责编 | 郭芮

近期根据小说《斗破苍穹》改编的同名电视剧正在热映，本文对《斗破苍穹》进行文本分析，分为两部分。首先爬取豆瓣影评进行简单分析，随后对于原创小说文本中的人物进行详细分析。

影评分析

爬取影评使用的也是之前《用 Python 爬取 500 条豆瓣影评，看看《蚁人2》是否有看点？》一文的代码，共爬到影评数据500条。

简要概述下爬取过程，首先说明一下工具：软件 Python3.6；Packages 包括 selenium、jieba、snownlp、wordcloud。豆瓣上的影评分为两种，一种是长篇大论的影评，还有一种是短评——本文爬虫的目标就是短评，包括用户名、星级评价、日期、有用数、评论正文。

主页显示45576条，但其实可见的只有500条，每页是20条短评。第一遍直接用Selenium去爬只爬到了200条，后来又加了登陆的代码，之后又加了一个手动输入验证码的部分，最终成功爬到了500条。代码如下：

 1def gethtml(url):
 2    loginurl='https://www.douban.com/'    # 登录页面
 3
 4    browser = webdriver.PhantomJS()    
 5    browser.get(loginurl)    # 请求登录页面
 6    browser.find_element_by_name('form_email').clear()  # 获取用户名输入框，并先清空
 7    browser.find_element_by_name('form_email').send_keys(u'你的用户名') # 输入用户名
 8    browser.find_element_by_name('form_password').clear()  # 获取密码框，并清空
 9    browser.find_element_by_name('form_password').send_keys(u'你的密码') # 输入密码
10
11    # 验证码手动处理,输入后，需要将图片关闭才能继续执行下一步
12    captcha_link = browser.find_element_by_id('captcha_image').get_attribute('src')
13    urllib.request.urlretrieve(captcha_link,'captcha.jpg')
14    Image.open('captcha.jpg').show()
15    captcha_code = input('Pls input captcha code:')
16    browser.find_element_by_id('captcha_field').send_keys(captcha_code)   
17
18    browser.find_element_by_css_selector('input[class="bn-submit"]').click()
19    browser.get(url)
20    browser.implicitly_wait(10)
21    return(browser)

具体爬的时候，用一个DataFrame来存所有的信息，一行为一个用户的所有数据，数据位置仍然通过开发者工具获得，细节不再赘述。相关代码如下：

1def getComment(url):
 2    i = 1
 3    AllArticle = pd.DataFrame()
 4    browser = gethtml(url)
 5    while True:
 6        s = browser.find_elements_by_class_name('comment-item')
 7        articles = pd.DataFrame(s,columns = ['web'])
 8        articles['uesr'] = articles.web.apply(lambda x:x.find_element_by_tag_name('a').get_attribute('title'))
 9        articles['comment'] = articles.web.apply(lambda x:x.find_element_by_class_name('short').text)
10        articles['star'] = articles.web.apply(lambda x:x.find_element_by_xpath("//*[@id='comments']/div[1]/div[2]/h3/span[2]/span[2]").get_attribute('title'))
11        articles['date'] = articles.web.apply(lambda x:x.find_element_by_class_name('comment-time').get_attribute('title'))
12        articles['vote'] = articles.web.apply(lambda x:np.int(x.find_element_by_class_name('votes').text))
13        del articles['web']
14        AllArticle = pd.concat([AllArticle,articles],axis = 0)
15        print ('第' + str(i) + '页完成!')
16
17        try:
18            if i==1:
19                browser.find_element_by_xpath("//*[@id='paginator']/a").click()  
20            else:
21                browser.find_element_by_xpath("//*[@id='paginator']/a[3]").click()
22            browser.implicitly_wait(10)
23            time.sleep(3) # 暂停3秒
24            i = i + 1
25        except:
26            AllArticle = AllArticle.reset_index(drop = True)
27            return AllArticle
28    AllArticle = AllArticle.reset_index(drop = True)
29    return AllArticle

最终爬下来的数据大概是这样子：

640?wx_fmt=png

简单统计来看，一星差评最多，但四五星评价与一二星差评价基本持平。

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不过从投票数来看，投票数最多的前25条，无一例外都是一星差评。

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大家给差评的原因也很统一，电视剧对小说改编过多，原著党难以接受，再加上5毛钱特效和演员的尴尬演技，感觉是妥妥烂片无疑了。不妨再看看给好评的人都是些神马想法。

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除过一些明明给了很差评价还点了力荐的观众之外，投票数最多的好评都来自于主演的粉丝，对他们来说，剧情研究都不重要，看颜就行。

小说文本分析

人物出场频数

分析完影评，作为一名原著党，我觉得更有必要分析一下小说原文。小说共有1646章，首先来看看小说中出场次数最多的人物。

640?wx_fmt=png

男主出场次数太多，远远高于其他人物，我们不考虑主角，看看其他人物的出场次数。

640?wx_fmt=png

部分代码如下：

 1# -*- coding: utf-8 -*-
 2"""
 3Created on Mon Sep 17 19:51:48 2018
 4
 5@author: hzp0625
 6"""
 7
 8import pandas as pd
 9import os
10os.chdir('F:\python_study\pachong\斗破苍穹')
11import re
12import numpy as np
13import jieba
14import matplotlib.pyplot as plt
15from matplotlib.font_manager import FontProperties
16font = FontProperties(fname=r'c:windowsontssimsun.ttc')#,size=20指定本机的汉字字体位置
17import matplotlib.pyplot as plt
18import networkx as nx  
19
20
21texts = open('all（校对版全本）.txt',"r")
22
23texts = texts.read()
24
25AllChapters = re.split('第[0-9]*章',texts)[1:]
26
27AllChapters = pd.DataFrame(AllChapters,columns = ['text'])
28AllChapters['n'] = np.arange(1,1647)
29
30# 载入搜狗细胞词库
31jieba.load_userdict('斗破苍穹.txt')
32jieba.load_userdict('斗破苍穹异火.txt')
33stopwords = open('中文停用词表（比较全面，有1208个停用词）.txt','r').read()
34stopwords = stopwords.split('
')
35
36
37
38# 主要人物出现的总频数，人物名单从百度百科获取
39nameall = open('所有人物.txt','r').read().split('
')
40nameall = pd.DataFrame(nameall,columns = ['name'])
41textsall = ''.join(AllChapters.text.tolist())
42nameall['num'] = nameall.name.apply(lambda x:textsall.count(x))
43
44nameall.loc[nameall.name=='熏儿','num'] = nameall.loc[nameall.name=='熏儿','num'].values[0] + nameall.loc[nameall.name=='熏儿','num'].values[0]
45nameall.loc[nameall.name=='熏儿','num'] = -886
46
47
48
49nameall.loc[nameall.name=='彩鳞','num'] = nameall.loc[nameall.name=='彩鳞','num'].values[0] + nameall.loc[nameall.name=='美杜莎','num'].values[0]
50nameall.loc[nameall.name=='美杜莎','num'] = -886
51
52nameall = nameall.sort_values('num',ascending = False)
53
54
55plt.figure(figsize=(8,10))
56fig = plt.axes()
57n = 50
58plt.barh(range(len(nameall.num[:n][::-1])),nameall.num[:n][::-1],color = 'darkred')
59fig.set_yticks(np.arange(len(nameall.name[:n][::-1])))
60fig.set_yticklabels(nameall.name[:n][::-1],fontproperties=font)
61plt.xlabel('人物出场次数',fontproperties = font)
62plt.show()

女主分析

从出场频数来看，排名前四的是主角的老师和三个女主，那么究竟哪一个是女一？单从出场次数来看的话可能会太过简单，我们对小说分章节统计每章中所有女主的出场次数，来看看女主出场的时间分布，横轴为章节号，纵轴为出现次数：

640?wx_fmt=png

从分布图来看，前中期各个女主出场的重叠不多，每个人陪男主走过不同的剧情副本，结尾合家欢。

 1# 女主每章出现次数统计：熏儿，云韵，小医仙，彩鳞，美杜莎
 2
 3names = ['熏儿','云韵','小医仙','彩鳞','美杜莎']
 4result['熏儿'] = result.fenci.apply(lambda x:x.count('熏儿') + x.count('薰儿'))
 5result['云韵'] = result.fenci.apply(lambda x:x.count('云韵'))
 6result['小医仙'] = result.fenci.apply(lambda x:x.count('小医仙'))
 7result['彩鳞'] = result.fenci.apply(lambda x:x.count('彩鳞') + x.count('美杜莎'))
 8
 9
10plt.figure(figsize=(15,5))
11plt.plot(np.arange(1,result.shape[0]+1),result['熏儿'],color="r",label = u'熏儿')
12plt.plot(np.arange(1,result.shape[0]+1),result['云韵'],color="lime",label = u'云韵')
13plt.plot(np.arange(1,result.shape[0]+1),result['小医仙'],color="gray",label = u'小医仙')
14plt.plot(np.arange(1,result.shape[0]+1),result['彩鳞'],color="orange",label = u'彩鳞')
15plt.legend(prop =font)
16plt.xlabel(u'章节',fontproperties = font)
17plt.ylabel(u'出现次数',fontproperties = font)
18plt.show()

人物社交关系网络

接下来，我们对小说中的人物关系做一些探究，如果两个人物同时出现在文章的一个段落里，我们就认为这两个人物之间有一定的联系（也可以以句或章节为单位），以此为规则，计算所有人物的共现矩阵。所以人物列表通过百度百科获取，保存为txt文件便于读取。

将小说文本按段落划分之后，会发现共有八万多个段落，人物有一百个左右，直接循环效率太低，但观察得到的段落，有很多单字成段的语气词，这些可以直接删掉。

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因此，对于得到的段落，我们首先删掉段落长度小于20个字的，用剩余的段落计算共现矩阵，部分主要人物的共现矩阵如下：

640?wx_fmt=png

用所有人物的共现矩阵构造社交关系网络图，计算出边和节点矩阵后，用Gephi软件直接作图（Python也可以用networkx作图）：

640?wx_fmt=png

删掉边权重小于10的值后，重新作图，结果相对清晰一些，连线越宽，表明人物见的联系越紧密：

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1# 社交网络图  共现矩阵
 2# 两个人物出现在同一段，说明有某种关系
 3words = open('all（校对版全本）.txt','r').readlines()
 4words = pd.DataFrame(words,columns = ['text'],index = range(len(words)))
 5words['wordnum'] = words.text.apply(lambda x:len(x.strip()))
 6words = words.loc[words.wordnum>20,]
 7wrods = words.reset_index(drop = True)
 8relationmat = pd.DataFrame(index = nameall.name.tolist(),columns = nameall.name.tolist()).fillna(0)
 9
10
11wordss = words.text.tolist()
12for k in range(len(wordss)):
13    for i in nameall.name.tolist():
14        for j in nameall.name.tolist():
15            if i in wordss[k] and j in  wordss[k]:
16                relationmat.loc[i,j] += 1 
17    if k%1000 ==0:
18        print(k)
19
20relationmat.to_excel('共现矩阵.xlsx')
21
22# 网络图
23
24
25# 边与权重矩阵
26#relationmat1 = pd.DataFrame(index = range(relation.shape[]))
27relationmat1 = {}
28for i in relationmat.columns.tolist():
29    for j in relationmat.columns.tolist():
30        relationmat1[i, j] = relationmat.loc[i,j]
31
32
33edgemat = pd.DataFrame(index = range(len(relationmat1)))
34node = pd.DataFrame(index = range(len(relationmat1)))
35
36edgemat['Source'] = 0
37edgemat['Target'] = 0
38edgemat['Weight'] = 0
39
40node['Id'] = 0
41node['Label'] = 0
42node['Weight'] = 0
43
44
45names = list(relationmat1.keys())
46weights = list(relationmat1.values())
47for i in range(edgemat.shape[0]):
48    name1 = names[i][0]
49    name2 = names[i][1]
50    if name1!=name2:
51        edgemat.loc[i,'Source'] = name1
52        edgemat.loc[i,'Target'] = name2
53        edgemat.loc[i,'Weight'] = weights[i]
54    else:
55        node.loc[i,'Id'] = name1
56        node.loc[i,'Label'] = name2
57        node.loc[i,'Weight'] = weights[i]        
58    i+=1
59
60
61edgemat = edgemat.loc[edgemat.Weight!=0,]
62edgemat = edgemat.reset_index(drop = True)
63node = node.loc[node.Weight!=0,]
64node = node.reset_index(drop = True)
65
66
67
68edgemat.to_csv('边.csv',index = False)
69node.to_csv('节点.csv',index = False)

分词词云

最后，还是以小说文本的词云作为文章结尾，为了使文本分词更准确，这里我们使用了网上流传的包含1208个词的中文停用词表，以及通过搜狗细胞词库得到的两个词库，主要包含一些人名、地名、组织名称、异火等。

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