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对豆瓣正在上演的电影后面的短评爬取，对评论进行分词，最后根据词频形成标签云展示在浏览器。
需求很简单，很明显需要做三件事，也简单总结一下需要用的包

1. 对电影评论用爬虫爬取数据（urllib, BeautifulSoup）
2. 对评论进行分词并统计(jieba)

最后说一下，自己也是python学习者，这个只是一个简易的学习demo，很多没有那么专业，接受批评指教。
实现python版本是python3
本篇主要解释第一步骤，爬评论的思路。

请求网页数据并解析

python内置了请求网页的库urllib。我们需要爬取到两个网页，分别是正在上演的电影和各自的电影评论页,分析一下它们的url地址，正在上演的电影https://movie.douban.com/nowplaying/hangzhou/，
后面需要城市名，我们默认写死成杭州地区，反正现在上映的影片全国都差不多。
评论页是
https://movie.douban.com/subject/25726614/comments?start=20&limit=20
url需要拼接电影的id，这个我们在之前也能爬取到，后面带的有些不需要参数我忽略了，主要是start这个，我们可以做分页，每次取20个。

爬取正在热映电影

废话少说，先把网页爬取下来。

from urllib import request resp = request.urlopen('https://movie.douban.com/nowplaying/hangzhou/') html_data = resp.read().decode('utf-8')

之后遇到难题了，如果解析爬下来的网页DOM结构。
这里我用的是BeautifulSoup，上手简单，不多介绍，请看文档https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/index.zh.html
需要注意的是BeautifulSoup整体解析是一个BeautifulSoup对象，这个对象用find_all()方法返回的是一个list数据结构，然后每一个list item又是一个BeautifulSoup对象，所以解析过程就是不停的在这两个东西转换。
解析如下：

from bs4 import BeautifulSoup as bssoup = bs(html_data, 'html.parser')

第三步就是分析DOM

豆瓣正在上映

主要区域在这里，是一个id为nowplaying的div，之后这个div里面有ul的列表，每个列表里面就是每个电影数据，id的取得我们取巧一些，在每个电影的li标签里，会有一个data-subject的属性，里面是电影的id，同样电影名字我们也可以在img标签里面alt属性取得，最后的数据存在list里，代码如下：

def getNowPlayingMovie_list():     resp = request.urlopen('https://movie.douban.com/nowplaying/hangzhou/')           html_data = resp.read().decode('utf-8')       soup = bs(html_data, 'html.parser')       nowplaying_movie = soup.find_all('div', id='nowplaying')           nowplaying_movie_list = nowplaying_movie[0].find_all('li', class_='list-item')       nowplaying_list = []       for item in nowplaying_movie_list:               nowplaying_dict = {}               nowplaying_dict['id'] = item['data-subject']                 for tag_img_item in item.find_all('img'):                           nowplaying_dict['name'] = tag_img_item['alt']                           nowplaying_list.append(nowplaying_dict)        return nowplaying_list

按这个节奏爬评论页

def getCommentsById(movieId, pageNum):    eachCommentList = [];    if pageNum>0:         start = (pageNum-1) * 20    else:        return False    requrl = 'https://movie.douban.com/subject/' + movieId + '/comments' +'?' +'start=' + str(start) + '&limit=20'    resp = request.urlopen(requrl)    html_data = resp.read().decode('utf-8')    soup = bs(html_data, 'html.parser')    comment_div_lits = soup.find_all('div', class_='comment')    for item in comment_div_lits:        if item.find_all('p')[0].string is not None:                eachCommentList.append(item.find_all('p')[0].string)    return eachCommentList

关于这个两个函数的衔接逻辑很容易，由于后面断词和排序的耗时都比较大，所以我只循环了第一个电影的前5页:

for i in range(5):        num = i + 1    commentList = getCommentsById(nowPlayingMovie_list[0]['id'], num)

对于处理数据，我们的需求是如何分词，所谓的分词就是将一段话分成一个个有意义的词语，也可以理解为关键词。这里需要用到一个非常牛逼的库——结巴（ GitHub - fxsjy/jieba: 结巴中文分词 ）
用法很简单，一个cut函数轻松的将字符串分隔成词语数组并返回。将爬取下的遍历每条评论分成后加入到字典中，为什么要用字典存储，因为这方便之后的统计词频。

import jiebadef splitToWord(comment):    seg_word_list = jieba.cut(comment)    for commentItem in seg_word_list:        if not(commentItem == ' '):            addWordDic(commentItem)

处理完毕后开始统计词频，就是上面的addWordDic函数，字典的key是单词，value则表示这个单词的频率：

def addWordDic(word):    if word in commentFreDic:        commentFreDic[word] += 1    else:        commentFreDic[word] = 1

之后，我们就得到了每个词语的词频数据。

end