用Python爬取《龙岭迷窟》评论，看看比同系列鬼吹灯作品以及《盗墓笔记》好在哪里？

最近不知道大家发现没有，新出了几部国产好剧，其中小五比较喜欢的就是鬼吹灯系列的《龙岭迷窟》。

自从开播以来，获得好评无数，豆瓣评分开播8.4分，目前有所回落，维持在8.2分，无论是原著粉还是路人观众，都对这部新网剧赞誉有加。在《鬼吹灯》系列的众多影视化作品中名列前茅。

《鬼吹灯》之所以作品这么多，是由于小说的版权非常分散。这也导致制作团队不同，水平更是良莠不齐，正所谓是《一个“鬼吹灯”，八个胡八一；八部《鬼吹灯》，版权花落多少家？》（当然对比盗墓笔记系列的影视化作品来讲，还是要略胜一筹的。）

今天不说一些，只聊一聊大家对《龙岭迷窟》的评价，并和同系列其他网剧以及《盗墓笔记》网剧做个小对比。

对于一部国产网剧，如果想分析它的评分与评价，那么似乎只有豆瓣这一个网站可以选择了。

而每一个学python的人，应该写过豆瓣，拉勾，网易云“三剑客”的爬虫吧？

那么爬虫部分就不一一赘述了。

目前无论采用哪种方法，豆瓣的爬虫都只能爬到500条评论。

首先在评分分布上，有70.6%的人都给出了5星好评，给1星的最少仅为3.2%，百分百的好剧评分分布。

不过我们是数据可视化了500条短评，所以最终据结果与豆瓣评分对比肯定差异较大。

关于评论时间的走势图呢，发现分布非常不均匀。

为什么呢？仔细一看两个极值点分别是4月2日和4月9日，正好相差一周。

如果看过这部剧的同学相信一下就知道原因了。

《龙岭迷窟》网剧是每周三晚8点更新，那么当晚和第二天对该剧的评分以及新剧情的讨论肯定是最高峰啊。

我们在爬取豆瓣的评分评论时，顺便还爬到了评论用户的个人主页url。

那么我们也可以根据url对他的个人主页进行访问，顺便获取他的个人信息。

再利用pyecharts制作《龙岭迷窟》豆瓣短评用户的地域分布图。

其中评论人群北京最多，其次是上海、广东。

（这个最好跟豆瓣的用户群体对比一下）

在凹凸数据做的统计中，《龙岭迷窟》、《精绝古城》 是目前评分最高的两部《鬼吹灯》系列影视化作品。

那么就看看大家分别对他们的评价如何吧。

两个词云图中的词语基本都是正向的。

不过《龙岭迷窟》中主要围绕潘粤明饰演的胡八一、高伟光饰演的鹧鸪哨以及王胖子，而张雨绮饰演的雪莉杨讨论度却不高。

《精绝古城》则正好相反，陈乔恩的关注度非常高。

看过很多分析豆瓣的文章，这次我们玩点新的。

看看哪些观众看过这两部网剧，又是分别打多少分的？分别怎么评价的？

分别爬取两部剧的评论各500条，利用 merge() 方法将两个表横向，并指定评论用户url为内连接的连接键。

看看其中给龙岭迷窟打分> 精绝古城的评分与评论：

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给龙岭迷窟打分> 精绝古城的评论似乎也没有什么强有力的理由，唯一一个就是给精绝古城打1分的，是认为陈乔恩不适合这个角色。

其中给龙岭迷窟打分< 精绝古城的评分与评论：

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吐槽胡八一太胖可还行

这两部剧对比更像是中青年的胡胖搭档的对比。

上一节做了词云，此处就来个词频吧。

《黄皮子坟》相比《龙岭迷窟》，阮经天的台湾省口音还是提到的比较多的词语。

看看哪些观众看过这两部网剧，又是分别打多少分的？分别怎么评价的？

看看其中给龙岭迷窟打分> 黄皮子坟的评分与评论：

其中打低分的理由很多，相对于演员选角，剧本改编的问题似乎更受质疑。

其中给龙岭迷窟打分< 黄皮子坟的评分与评论：

无

《鬼吹灯》和《盗墓笔记》作为国内最出名的两部盗墓题材小说，非常相似，都是铁三角组合。

大家经常拿他们俩对比，影视化作品自然也不会少了相互对比。

其实我是想做一个用户人群的画像，但是豆瓣无法获取更多的评论用户个人信息。

所以我选择了百度指数，看看分别搜索这两部小说的人群有什么不同点？

非常明显，《盗墓笔记》的粉丝群体中女性比例远高于《鬼吹灯》。

个人认为主要是受到小说内容，以及后期影视化过程中演员选角的影响。

看《盗墓笔记》的年龄段相对于《鬼吹灯》来说，也较低一些。

那么改编成网剧后，大家又是如何评价的呢？

看看其中给龙岭迷窟打分> 盗墓笔记的评分与评论：

真的是满屏的1分啊，不多说自己看吧。

现在我回忆起来也只记得“上交国家”和随处可见的“红牛”了。

其中给龙岭迷窟打分< 盗墓笔记的评分与评论：

无

很高兴国产网剧能又出现一部好剧，同时演员又都在线。

潘粤明在《怒晴湘西》演过陈玉楼，在本剧又演胡八一，再次体验一人饰演两个角色。“李大嘴”姜超饰演的王凯旋，终于像王胖子了。身为一个厨子，拿个工兵铲炒炒菜怎么了。

看的出来《龙岭迷窟》剧组从主角到配角他们都在用心地在挑选、在打磨。

这样的剧确实配得上观众给出的高分。

但其中仍然也有很多国产剧的通病。

这里就不做太多的解析了，喜欢的朋友可以去看看。欢迎留言区点评吱一声！

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本篇文章来源于: 菜鸟学Python