爬取和分析电影《流浪地球》的猫眼评论

爬取和分析电影《流浪地球》的猫眼评论

一，选题背景

《流浪地球》在猫眼评论区的评价趋于两极分化，很多人将其与“爱国主义情怀”联系在一起，这并没有必要，因为电影毕竟只是电影，更何况这是一部商业片，其根本目的是赚取更多票房。将一种商业模式的产物与“爱国主义”联系在一起，是对“爱国”的误解——热爱祖国，不需要通过夸奖一部电影来表达。同理，对国产电影合理且有依有据的批判，也并不代表着对国产电影的失望。

二，设计方案

1，爬虫名称：爬取和分析电影《流浪地球》的猫眼评论

2，爬虫爬取的内容与数据特征分析

内容：爬取电影《流浪地球》的猫眼评论，把评论保存到mongodb

数据特征分析：

共有102580条数据；
包含字段：评论内容、性别、评论ID、评论者昵称、回复数量、评分、时间、点赞数量、评论者ID、评论者等级

三，结构特征分析

1，页面的结构与特征分析

四，程序设计

1.#实例化MongoClient，# 连接到maoyan数据库

 1 import pandas as pd
 2 import numpy as np
 3 import matplotlib.pyplot as plt
 4 from pymongo import MongoClient
 5 from pandas.io.json import json_normalize
 6 %matplotlib inline
 7 
 8 conn = MongoClient(host='127.0.0.1', port=27017)  # 实例化MongoClient
 9 db = conn.get_database('maoyan')  # 连接到maoyan数据库
10 maoyan = db.get_collection('maoyan') # 连接到集合maoyan
11 mon_data = maoyan.find()  # 查询这个集合下的所有记录
12 
13 data = json_normalize([comment for comment in mon_data])
14 
15 data.info()

data.head()

2，#数据清洗

1 # 数据清洗
2 data = data.drop(columns='_id')
3 data = data.drop_duplicates(subset='userId')
4 data['time'] = pd.to_datetime(data['time']/1000, unit='s')
5 data = data[data['time']>=pd.to_datetime('2019-02-05 00:00:00')]
6 data.set_index(data["time"], inplace=True)
7 data.head()

1 data.info()

3，#数据分析

共有102580条数据；
包含字段：评论内容、性别、评论ID、评论者昵称、回复数量、评分、时间、点赞数量、评论者ID、评论者等级

#3.1. 总体评价

data['score'].mean()

 1 from pyecharts import Bar
 2 from pyecharts import Line
 3 from pyecharts import Overlap
 4 
 5 score_total = data['score'].value_counts().sort_index()
 6 bar = Bar("《流浪地球》各评分数量", width=700)
 7 line = Line("", width=700)
 8 bar.add("", score_total.index, score_total.values, is_stack=True, is_label_show=True,
 9        bar_category_gap='40%', label_color = ['#130f40'],
10        legend_text_size=18,xaxis_label_textsize=18,yaxis_label_textsize=18)
11 line.add("", score_total.index, score_total.values+1000, is_smooth=True)
12 
13 overlap = Overlap(width=700)
14 overlap.add(bar)
15 overlap.add(line)
16 
17 overlap

1 # 低分百分比
2 score_total[:5].sum()/score_total.sum()*100

# 高分百分比
score_total[7:].sum()/score_total.sum()*100

# 满分百分比
score_total[10:].sum()/score_total.sum()*100

#3.2总体评价的时间走向

1 score_by_time = data['score'].resample('H').mean()
2 line = Line("《流浪地球》平均评分时间走向", width=700)
3 line.add("", score_by_time.index.date, score_by_time.values, is_smooth=True,
4          legend_text_size=18,xaxis_label_textsize=18,yaxis_label_textsize=18,
5          xaxis_rotate=20, yaxis_min=8)
6 line

score_by_time.nsmallest(6)

#3.3. 高分的评价理由

 1 import jieba
 2 from collections import Counter
 3 from pyecharts import WordCloud
 4 
 5 jieba.add_word('屈楚萧')
 6 jieba.add_word('刘启')
 7 jieba.add_word('吴京')
 8 jieba.add_word('刘培强')
 9 jieba.add_word('李光洁')
10 jieba.add_word('王磊')
11 jieba.add_word('吴孟达')
12 jieba.add_word('达叔')
13 jieba.add_word('韩子昂')
14 jieba.add_word('赵今麦')
15 jieba.add_word('韩朵朵')
16 
17 swords = [x.strip() for x in open ('stopwords.txt')]

 1 def plot_word_cloud(data, swords):
 2     text = ''.join(data['content'])
 3     words = list(jieba.cut(text))
 4     ex_sw_words = []
 5     for word in words:
 6         if len(word)>1 and (word not in swords):
 7             ex_sw_words.append(word)
 8     c = Counter()
 9     c = Counter(ex_sw_words)
10     wc_data = pd.DataFrame({'word':list(c.keys()), 'counts':list(c.values())}).sort_values(by='counts', ascending=False).head(100)
11     wordcloud = WordCloud(width=1300, height=620)
12     wordcloud.add("", wc_data['word'], wc_data['counts'], word_size_range=[20, 100])
13     return wordcloud
14 # 高分的评价
15 plot_word_cloud(data=data[data['score']>6], swords=swords)

1 data[data['score']>6].nlargest(10, 'upCount')

1 for i in data[data['score']>6].nlargest(10, 'upCount')['content']:
2     print(i+'\n')

#3.4 低分的评价理由

1 # 低分的评价
2 plot_word_cloud(data=data[data['score']<5], swords=swords)

1 data[data['score']<5].nlargest(10, 'upCount')

1 for i in data[data['score']<5].nlargest(10, 'upCount')['content']:
2     print(i+'\n')

#3.5低分的人群有哪些特征

1 # 总体的性别比例
2 gender_total = data['gender'].value_counts()
3 bar = Bar("《流浪地球》观众性别", width=700)
4 bar.add("", ['未知', '男', '女'], gender_total.values, is_stack=True, is_label_show=True,
5        bar_category_gap='60%', label_color = ['#130f40'],
6        legend_text_size=18,xaxis_label_textsize=18,yaxis_label_textsize=18)
7 bar
8 gender_total/gender_total.sum()*100

 1 # 低分的性别比例
 2 
 3 gender_low = data.loc[data['score']<5, 'gender'].value_counts()
 4 
 5 bar = Bar("《流浪地球》低分评论观众性别", width=700)
 6 
 7 bar.add("", ['未知'zh, '男', '女'], gender_low.values, is_stack=True, is_label_show=True, bar_category_gap='60%', label_color = ['#130f40'],
 8 
 9 legend_text_size=18,xaxis_label_textsize=18,yaxis_label_textsize=18)
10 
11 bar
12 
13 gender_low/gender_low.sum()*100

 1 mapping = {'liucixin':'刘慈欣|大刘', 'guofan':'郭帆', 'quchuxiao':'屈楚萧|刘启|户口', 'wujing':'吴京|刘培强',
 2 
 3 'liguangjie':'李光洁|王磊', 'wumengda':'吴孟达|达叔|韩子昂', 'zhaojinmai':'赵今麦|韩朵朵'}
 4 
 5 for key, value in mapping.items():
 6 
 7 data[key] = data['content'].str.contains(value)
 8 
 9 
10 # 总体提及次数 staff_count = pd.Series({key: data.loc[data[key], 'score'].count() for key in
11 
12 mapping.keys()}).sort_values()
13 
14 staff_count

1 bar = Bar("《流浪地球》演职员总体提及次数", width=700)
2 bar.add("", ['李光洁','郭帆','赵今麦','吴孟达','屈楚萧','刘慈欣','吴京'], staff_count.values, is_stack=True, is_label_show=True,
3        bar_category_gap='60%', label_color = ['#130f40'],
4        legend_text_size=18,xaxis_label_textsize=18,yaxis_label_textsize=18)
5 bar
6 average_score = pd.Series({key: data.loc[data[key], 'score'].mean() for key in mapping.keys()}).sort_values()
7 average_score

1 bar = Bar("《流浪地球》演职员平均分", width=700)
2 bar.add("", ['赵今麦','吴孟达','吴京','屈楚萧','李光洁','刘慈欣','郭帆'], np.round(average_score.values,2), is_stack=True, is_label_show=True,
3        bar_category_gap='60%', label_color = ['#130f40'],
4        legend_text_size=18,xaxis_label_textsize=18,yaxis_label_textsize=18)
5 bar
6 
7 staff_count_low = pd.Series({key: data.loc[data[key]&(data['score']<5), 'score'].count() for key in mapping.keys()}).sort_values()
8 staff_count_low

1 staff_count_pct = np.round(staff_count_low/staff_count*100, 2).sort_values()
2 staff_count_pct

1 bar = Bar("《流浪地球》演职员低分评论提及百分比", width=700)
2 bar.add("", ['郭帆','刘慈欣','李光洁','屈楚萧','赵今麦','吴京','吴孟达'], staff_count_pct.values, is_stack=True, is_label_show=True,
3        bar_category_gap='60%', label_color = ['#130f40'],
4        legend_text_size=18,xaxis_label_textsize=18,yaxis_label_textsize=18)
5 bar
6 
7 data[data['wumengda']&(data['score']<5)].nlargest(5, 'upCount')

1 for i in data[data['wujing']&(data['score']<5)].nlargest(5, 'upCount')['content']:
2     print(i+'\n')

五、总结

总体来说，猫眼的观众对于这部电影的认可度还是很高的，认为导演良心、剧情紧凑、表演过关、特效震撼，中国首部硬核科幻电影当之无愧！同时也还是有一些剧情上和年轻演员上的小问题，导致有些本片有些尴尬和无聊。不过，我觉得瑕不掩瑜、应该支持，相较于真正低分的毕导的《逐梦演艺圈》，不知道高到哪里去了。希望国产科幻片可以越来越好！

完整代码：

  1 import os
  2 import time
  3 from datetime import datetime
  4 import requests
  5 from pymongo import MongoClient
  6 
  7 
  8 class MaoYan(object):
  9 """
 10 猫眼评论爬虫，爬取电影《流浪地球》的评论和评分
 11 """
 12 
 13 def __init__(self):
 14 """
 15 初始化函数
 16 :param
 17 headers: 请求头
 18 time: 当前时间戳
 19 premiere_time: 首映时间的时间戳
 20 """
 21 self.headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_0 like Mac OS X) AppleWebKit/604.1.'
 22 '38 (KHTML, like Gecko) Version/11.0 Mobile/15A372 Safari/604.1',
 23 'Connection': 'keep-alive',
 24 'Cookie': '_lxsdk_cuid=168d5d128e7c8-033114908a580c-10376654-fa000-168d5d128e7c8;'
 25 ' _lx_utm=utm_source%3Dbing%26utm_medium%3Dorganic; uuid_n_v=v1;'
 26 ' iuuid=5D49FF702DB211E9AF1B8D0648275EC02D381B7848144BC1A299A63C05094BF5;'
 27 ' webp=true; selectci=true; ci=281%2C%E6%83%A0%E5%B7%9E;'
 28 ' __mta=247299643.1549775481575.1549783540088.1549862773375.3;'
 29 ' _lxsdk=5D49FF702DB211E9AF1B8D0648275EC02D381B7848144BC1A299A63C05094BF5;'
 30 ' _lxsdk_s=168db05185a-332-e0d-bc5%7C%7C157'}
 31 self.time = int(time.time()*1000)
 32 self.premiere_time = int(time.mktime(time.strptime('2019-02-05 00:00:00', '%Y-%m-%d %H:%M:%S'))*1000)
 33 
 34 # 配置mongodb数据库
 35 host = os.environ.get('MONGODB_HOST', '127.0.0.1') # 本地数据库
 36 port = os.environ.get('MONGODB_PORT', '27017') # 数据库端口
 37 mongo_url = 'mongodb://{}:{}'.format(host, port)
 38 mongo_db = os.environ.get('MONGODB_DATABASE', 'maoyan')
 39 client = MongoClient(mongo_url)
 40 self.db = client[mongo_db]
 41 self.db['maoyan'].create_index('id', unique=True) # 以评论的id为主键进行去重
 42 
 43 def get_comment(self):
 44 """
 45 爬取首映到当前时间的电影评论
 46 :param
 47 url: 评论真实请求的url，参数ts为时间戳
 48 :return: None
 49 """
 50 url = 'http://m.maoyan.com/review/v2/comments.json?movieId=248906&userId=-1&' \
 51 'offset=0&limit=15&ts={}&type=3'
 52 while self.time > self.premiere_time:
 53 req_url = url.format(self.time)
 54 res = requests.get(req_url, headers=self.headers)
 55 count = 0
 56 for com in res.json()['data']['comments']:
 57 self.parse_comment(com=com)
 58 count += 1
 59 if count == 15:
 60 self.time = com['time']
 61 
 62 print('成功爬取截止到{}的数据！'.format(datetime.fromtimestamp(int(self.time/1000))))
 63 
 64 def parse_comment(self, com):
 65 """
 66 解析函数，用来解析爬回来的json评论数据，并把数据保存进mongodb数据库
 67 :param com: 每一条评论的json数据
 68 :return:
 69 """
 70 comment = {'content': com['content'], 'gender': com['gender'], 'id': com['id'],
 71 'nick': com['nick'], 'replyCount': com['replyCount'], 'score': com['score'],
 72 'time': com['time'], 'upCount': com['upCount'],
 73 'userId': com['userId'], 'userLevel': com['userLevel']} # 构造评论字典
 74 # 通过评论id去重，如果已经有了就更新，没有就插入
 75 self.db['maoyan'].update_one({'id': comment['id']}, {'$set': comment}, upsert=True)
 76 
 77 
 78 if __name__ == '__main__':
 79 my = MaoYan()
 80 my.get_comment()
 81 
 82 import pandas as pd
 83 import numpy as np
 84 import matplotlib.pyplot as plt
 85 from pymongo import MongoClient
 86 from pandas.io.json import json_normalize
 87 %matplotlib inline
 88 
 89 conn = MongoClient(host='127.0.0.1', port=27017)  # 实例化MongoClient
 90 db = conn.get_database('maoyan')  # 连接到maoyan数据库
 91 
 92 maoyan = db.get_collection('maoyan') # 连接到集合maoyan
 93 mon_data = maoyan.find()  # 查询这个集合下的所有记录
 94 
 95 
 96 data = json_normalize([comment for comment in mon_data])
 97 
 98 
 99 data.info()
100 
101 data.head()
102 
103 # 数据清洗
104 data = data.drop(columns='_id')
105 data = data.drop_duplicates(subset='userId')
106 data['time'] = pd.to_datetime(data['time']/1000, unit='s')
107 data = data[data['time']>=pd.to_datetime('2019-02-05 00:00:00')]
108 data.set_index(data["time"], inplace=True)
109 data.head()
110 
111 data.info()
112 
113 
114 data['score'].mean()
115 
116 from pyecharts import Bar
117 from pyecharts import Line
118 from pyecharts import Overlap
119 
120 score_total = data['score'].value_counts().sort_index()
121 bar = Bar("《流浪地球》各评分数量", width=700)
122 line = Line("", width=700)
123 bar.add("", score_total.index, score_total.values, is_stack=True, is_label_show=True,
124        bar_category_gap='40%', label_color = ['#130f40'],
125        legend_text_size=18,xaxis_label_textsize=18,yaxis_label_textsize=18)
126 line.add("", score_total.index, score_total.values+1000, is_smooth=True)
127 
128 overlap = Overlap(width=700)
129 overlap.add(bar)
130 overlap.add(line)
131 
132 overlap
133 
134 # 低分百分比
135 score_total[:5].sum()/score_total.sum()*100
136 
137 # 高分百分比
138 score_total[7:].sum()/score_total.sum()*100
139 
140 # 满分百分比
141 score_total[10:].sum()/score_total.sum()*100
142 
143 
144 score_by_time = data['score'].resample('H').mean()
145 line = Line("《流浪地球》平均评分时间走向", width=700)
146 line.add("", score_by_time.index.date, score_by_time.values, is_smooth=True,
147          legend_text_size=18,xaxis_label_textsize=18,yaxis_label_textsize=18,
148          xaxis_rotate=20, yaxis_min=8)
149 line
150 
151 
152 score_by_time.nsmallest(6)
153 
154 import jieba
155 from collections import Counter
156 from pyecharts import WordCloud
157 
158 jieba.add_word('屈楚萧')
159 jieba.add_word('刘启')
160 jieba.add_word('吴京')
161 jieba.add_word('刘培强')
162 jieba.add_word('李光洁')
163 jieba.add_word('王磊')
164 jieba.add_word('吴孟达')
165 jieba.add_word('达叔')
166 jieba.add_word('韩子昂')
167 jieba.add_word('赵今麦')
168 jieba.add_word('韩朵朵')
169 
170 swords = [x.strip() for x in open ('stopwords.txt')]
171 
172 
173 def plot_word_cloud(data, swords):
174     text = ''.join(data['content'])
175     words = list(jieba.cut(text))
176     ex_sw_words = []
177     for word in words:
178         if len(word)>1 and (word not in swords):
179             ex_sw_words.append(word)
180     c = Counter()
181     c = Counter(ex_sw_words)
182     wc_data = pd.DataFrame({'word':list(c.keys()), 'counts':list(c.values())}).sort_values(by='counts', ascending=False).head(100)
183     wordcloud = WordCloud(width=1300, height=620)
184     wordcloud.add("", wc_data['word'], wc_data['counts'], word_size_range=[20, 100])
185     return wordcloud
186 
187 
188 # 高分的评价
189 plot_word_cloud(data=data[data['score']>6], swords=swords)
190 
191 
192 data[data['score']>6].nlargest(10, 'upCount')
193 
194 
195 for i in data[data['score']>6].nlargest(10, 'upCount')['content']:
196     print(i+'\n')
197 
198 
199 # 低分的评价
200 plot_word_cloud(data=data[data['score']<5], swords=swords)
201 
202 data[data['score']<5].nlargest(10, 'upCount')
203 
204 for i in data[data['score']<5].nlargest(10, 'upCount')['content']:
205     print(i+'\n')
206 
207 # 总体的性别比例
208 gender_total = data['gender'].value_counts()
209 bar = Bar("《流浪地球》观众性别", width=700)
210 bar.add("", ['未知', '男', '女'], gender_total.values, is_stack=True, is_label_show=True,
211        bar_category_gap='60%', label_color = ['#130f40'],
212        legend_text_size=18,xaxis_label_textsize=18,yaxis_label_textsize=18)
213 bar
214 
215 gender_total/gender_total.sum()*100
216 
217 # 低分的性别比例
218 gender_low = data.loc[data['score']<5, 'gender'].value_counts()
219 bar = Bar("《流浪地球》低分评论观众性别", width=700)
220 bar.add("", ['未知'zh, '男', '女'], gender_low.values, is_stack=True, is_label_show=True,
221        bar_category_gap='60%', label_color = ['#130f40'],
222        legend_text_size=18,xaxis_label_textsize=18,yaxis_label_textsize=18)
223 bar
224 
225 gender_low/gender_low.sum()*100
226 
227 
228 # 总体的等级比例
229 level_total = data['userLevel'].value_counts().sort_index()
230 bar = Bar("《流浪地球》观众等级", width=700)
231 bar.add("", level_total.index, level_total.values, is_stack=True, is_label_show=True,
232        bar_category_gap='40%', label_color = ['#130f40'],
233        legend_text_size=18,xaxis_label_textsize=18,yaxis_label_textsize=18)
234 bar
235 
236 # 低分评论的观众等级比例
237 level_low = data.loc[data['score']<5, 'userLevel'].value_counts().sort_index()
238 bar = Bar("《流浪地球》低分评论的观众等级", width=700)
239 bar.add("", level_low.index, level_low.values, is_stack=True, is_label_show=True,
240        bar_category_gap='40%', label_color = ['#130f40'],
241        legend_text_size=18,xaxis_label_textsize=18,yaxis_label_textsize=18)
242 bar
243 
244 
245 mapping = {'liucixin':'刘慈欣|大刘', 'guofan':'郭帆', 'quchuxiao':'屈楚萧|刘启|户口', 'wujing':'吴京|刘培强', 
246            'liguangjie':'李光洁|王磊', 'wumengda':'吴孟达|达叔|韩子昂', 'zhaojinmai':'赵今麦|韩朵朵'}
247 for key, value in mapping.items():
248     data[key] = data['content'].str.contains(value)
249 
250 
251 # 总体提及次数
252 staff_count = pd.Series({key: data.loc[data[key], 'score'].count() for key in mapping.keys()}).sort_values()
253 staff_count
254 
255 bar = Bar("《流浪地球》演职员总体提及次数", width=700)
256 bar.add("", ['李光洁','郭帆','赵今麦','吴孟达','屈楚萧','刘慈欣','吴京'], staff_count.values, is_stack=True, is_label_show=True,
257        bar_category_gap='60%', label_color = ['#130f40'],
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2019-02-05 00:02:00	为什么没有7星，8星？完美已经不足以诠释这部电影的出色！感动，全程捏着拳头看完。叙事不拖沓，...	1	1053375466	奇异果Grissom	271	10	2019-02-05 00:02:00	5627	681463650	3
2019-02-05 11:28:00	在学校看了《流浪地球》的点映！除了电影情节、在现场看到了大刘老师！我更难忘的是郭帆导演在现场...	2	1052407417	Hope And Legacy	108	10	2019-02-05 11:28:00	3838	1812991790	4
2019-02-07 09:16:00	10分！太棒了！三次掉泪，父爱如山啊。40年前《星球大战》横空出世，好莱坞工业绿魔就此诞生；...	1	1054132930	CHAOSAY	29	10	2019-02-07 09:16:00	280	9693997	4
2019-02-05 14:56:00	超过预期。《流浪地球》的确开启了中国科幻片和灾难片的新纪元，无论是在哪一坐标中进行比对。虽然...	1	1053946211	徐若风	4	9	2019-02-05 14:56:00	224	116677026	4
2019-02-06 17:48:00	这场浩浩汤汤的太阳系“春运”燃情又暖心。父子情，战友情，人类与人工智能的情感与理智的抉择，电...	1	1054564832	电影大指南	12	10	2019-02-06 17:48:00	207	272340441	4
2019-02-05 11:01:00	中国终于有自己拿的出手的科幻片了!\\n特效OK，剧情OK，没有大牌明星但全部演技都算得上OK...	0	1053741717	shadownihil	20	10	2019-02-05 11:01:00	201	8208177	4
2019-02-09 02:04:00	从故事层面，本片以刘慈欣科幻小说作为基底，剧本改编非常的扎实，不仅极具想象力，而且也涉及到很...	1	1055541594	娱评天下	9	10	2019-02-09 02:04:00	184	172967358	4
2019-02-05 13:03:00	剧作短板，特效完美，演员优秀，逻辑还是完全经不起推销。地球离太阳最后的距离还不得冻成一个冰球...	2	1053840774	刘小黛	194	7	2019-02-05 13:03:00	174	12695322	3
2019-02-05 14:44:00	前部分虽有不足，但特效是超出预期，后劲较足，到了中后部分有两个地方感动到我，刘培强实现预言，...	2	1053940077	JuliaFanl	6	8	2019-02-05 14:44:00	172	227360759	5
2019-02-07 05:40:00	在电影院看到的预告片，希望早日上映	1	134074136	纸牌巫	4	9	2019-02-07 05:40:00	110	418468642	3

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print(i+'\\n')","execution_count":147,"outputs":[{"name":"stdout","output_type":"stream","text":"为什么没有7星，8星？完美已经不足以诠释这部电影的出色！感动，全程捏着拳头看完。叙事不拖沓，没有美式灾难片的个人英雄主义；宏大，还是宏大，全片充满各种想象；特效，丝毫不输好莱坞进口大片，甚至有些地方有过之而无不及。强烈建议，制作团队赶紧买了三体的版权吧，三年、五年甚至十年，我都等……\n\n在学校看了《流浪地球》的点映！除了电影情节、在现场看到了大刘老师！我更难忘的是郭帆导演在现场讲述的拍摄历程。真的真的太难了、也许有的人会一听国产科幻失去兴趣（真的，我身边哪怕看了很多书的同学、也有的会这样）这也不能怪任何人，毕竟大家看电影也都是想看到好看的、但是对于对科幻有兴趣的朋友，真的来看一看吧。我相信同为科幻迷并为科幻奋斗了这么多年的郭帆老师、绝对值得一张电影票\n    在看后\n太让人惊喜了，紧凑的节奏、多次的剧情反转、\n以及我们自己的价值观（如果是美国电影、大概最后会采用让一部分精英去往新家园，而我们中国的农耕文明注定了我们对土地对地球的情感无法割舍，在流浪地球背后正是这层含义吧\n\n10分！太棒了！三次掉泪，父爱如山啊。40年前《星球大战》横空出世，好莱坞工业绿魔就此诞生；而在40年后，《流浪地球》的上映，标志着中国科幻片就此诞生了。稳稳的拿下中国科幻片里程碑的称号了。再渺小的生命， 只要心有定力， 终会达到目的。要有牺牲小我，完成大我的勇气，小人物也是能拯救世界的。\n\n超过预期。《流浪地球》的确开启了中国科幻片和灾难片的新纪元，无论是在哪一坐标中进行比对。虽然我们并非是一直都没有所谓的科幻电影，但其中的大多都不是工业化、硬科幻的路子。\n《流浪地球》则在概念和执行上都达到了这一标准，特效技术、工整剧作、演员所合力营造出的氛围都很对。它代表的，是华语科幻电影的一个“关键转折点”。\n从原著角度而言，这是一个带着孤独感的故事。电影采用了小说中的整体设定，但故事与人物有了新的创造，且塑造了很好的主题，即对乡土情结的回归和牺牲精神。\n\n这场浩浩汤汤的太阳系“春运”燃情又暖心。父子情，战友情，人类与人工智能的情感与理智的抉择，电影赋予了刘慈欣原著更多没有的元素。张弛有度的节奏，两个小时的时间，心情随着剧情起伏。更别说激动人心，艳惊四座的特效画面了。看过《流浪地球》，我们终于可以理直气壮的说:国产电影终于有了真正的硬核科幻片！\n\n中国终于有自己拿的出手的科幻片了!\n特效OK，剧情OK，没有大牌明星但全部演技都算得上OK!\n有靠谱的团队我们还是可以拿的出手科幻片的!\n\n从故事层面，本片以刘慈欣科幻小说作为基底，剧本改编非常的扎实，不仅极具想象力，而且也涉及到很多专业知识，科技含量极高，算是对太空知识的普及，尤其是那几句“再见，太阳系”，透露出一种科幻电影难得的悲壮感、史诗气质。\n从视听效果上，本片也是足以比肩好莱坞科幻大片的饕餮盛宴。\n地球表面的天寒地冻，高耸入云的地球推进器，在冰天雪地行进的巨型卡车，太空中宏伟壮观的空间站，被冰雪覆盖的东方明珠塔，高楼电梯的惊险救援，地球大气被木星捕获的炫美一幕，还有最后点燃木星的震撼一刻……这些精彩炫目的场面，此前只能在国外大制作才能得见，如今我们中国电影也能完美呈现，这一跨越式的进步当然让观众心生自豪。\n\n剧作短板，特效完美，演员优秀，逻辑还是完全经不起推销。地球离太阳最后的距离还不得冻成一个冰球？一个女孩的中学获奖感言感动全人类，几个毛孩拯救地球，中国宇航员牺牲自我其他国家的都是休眠待毙，其实主题和战狼一模一样。原小说就是个体量不充沛的概念框架，改编影像困难。当然对整体工业水准有推进，什么时候能消除国别差异，关注个体，展露基本人性原生态，再搭配科幻质感，并且还能上映。\n\n前部分虽有不足，但特效是超出预期，后劲较足，到了中后部分有两个地方感动到我，刘培强实现预言，其次是王磊队长说出命令的瞬间。希望是什么？在绝境中不放弃任何一种可能，与其等待死亡，不如拼死一搏！长大又是什么？与家人共同经历之后理解彼此，打开心结。这次拯救地球集结了大家的力量，也见证了刘启的成长。流浪地球计划，让地球不再流浪。\n\n在电影院看到的预告片，希望早日上映\n\n"}]},{"metadata":{},"cell_type":"markdown","source":"##### 4. 低分的评价理由是什么？"},{"metadata":{"trusted":false},"cell_type":"code","source":"# 低分的评价\nplot_word_cloud(data=data[data['score']<5], swords=swords)","execution_count":148,"outputs":[{"data":{"text/html":"\n

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5. 低分的人群有哪些特征？（性别、等级）"},{"metadata":{"trusted":false},"cell_type":"code","source":"# 总体的性别比例\ngender_total = data['gender'].value_counts()\nbar = Bar(\"《流浪地球》观众性别\", width=700)\nbar.add(\"\", ['未知', '男', '女'], gender_total.values, is_stack=True, is_label_show=True,\n       bar_category_gap='60%', label_color = ['#130f40'],\n       legend_text_size=18,xaxis_label_textsize=18,yaxis_label_textsize=18)\nbar","execution_count":172,"outputs":[{"data":{"text/html":"\n

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2019-02-05 14:11:00	可惜了60+大洋，达叔的演技是唯一的亮点，小鲜肉们稚嫩且乏味的演技（约等于0.1）好无聊，和...	1	1053902705	熊晓军［德恒律师］	13	1	2019-02-05 14:11:00	42	1154499307	5	False	False	False	False	False	True	False
2019-02-11 02:14:00	真的，这一分我都是给的吴孟达和雷佳音的，剩下的真的不能多给了，电影，最基本的是故事情节，一味...	2	1056402038	林艾G	52	1	2019-02-11 02:14:00	40	63455639	3	False	False	False	False	False	True	False
2019-02-08 04:46:00	主人公太扯了，三观不正，净瞎拍，拿着吴京吴孟达做幌子，真浪费我一百大洋。这片子也就骗骗小孩能...	1	1055139154	博爱永恒	11	3	2019-02-08 04:46:00	39	53086905	2	False	False	False	True	False	True	False
2019-02-09 04:33:00	也别给半星了，剧情太烂，情节不好，故事不合理，尤其最后爆炸，还能爆炸5000公里，飞船都让你...	1	1055580599	闹闹先生丶丶	18	2	2019-02-09 04:33:00	31	173755020	3	False	False	False	False	False	True	False
2019-02-07 10:19:00	台词设定太尴尬，强行煽情，那个外国人设定最恶心，强行设定的人物，吴京，吴孟达只是客串，还有那...	0	1054828448	A_啊杰	7	1	2019-02-07 10:19:00	28	1033874459	4	False	False	False	True	False	True	False

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2019-02-07 03:59:00	就这样吧，特效还行，科幻部分不做评价，就人物刻画来讲已经槽点满满了！刘启就是个狂躁症患者，什...	2	1054646769	CpJ26143934	35	4	2019-02-07 03:59:00	53	91570358	2	False	False	True	True	False	False	True
2019-02-06 15:46:00	刘慈欣《流浪地球》据说是硬科幻，设定感觉可以出一个系列，可导演和编剧讲故事的能力都差强人意，...	2	1054533126	pSU598729902	23	1	2019-02-06 15:46:00	35	1054238164	3	True	False	False	False	False	False	True
2019-02-05 05:53:00	能更尴尬么？韩朵朵尴尬，刘启尴尬，演技尴尬，剧情尴尬，MOSS 反转尴尬，除了三体再也不看...	0	1053496256	刀客谭	21	1	2019-02-05 05:53:00	33	1010202977	3	True	False	True	False	False	False	True
2019-02-10 12:56:00	不感动啊…也没有满场子哭泣泣的！不过制作看得出来很精致，但独白很一般！韩朵朵喊救援时候太拖拉...	2	1056241443	崔家内小谁	0	4	2019-02-10 12:56:00	12	199632141	4	False	False	False	False	False	False	True
2019-02-10 16:33:00	男权主义太重了，我真的十分讨厌吧危机关头，把女生演绎的像个傻子，赖赖唧唧的，拖后腿，最后几分...	2	1055645215	@	3	3	2019-02-10 16:33:00	2	1045118082	2	False	False	False	False	False	False	True

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posted @ 2021-06-20 00:49 吴畅达阅读(510) 评论(0) 编辑收藏举报

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吴畅达

爬取和分析电影《流浪地球》的猫眼评论

#3.1. 总体评价

#3.3. 高分的评价理由

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