前言

利用Python爬取IMDB电影。废话不多说。

让我们愉快地开始吧~

开发工具

Python版本： 3.6.4

相关模块：

requests模块；

random模块；

bs4模块；

以及一些Python自带的模块。

环境搭建

安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。

一来豆瓣作为爬虫入门，各种大牛的深入分析已趋于完美；另一方面随着中国电影工业的发展，我们需要将视角转向国际市场，通过数据分析，了解一下外国人比较感兴趣的电影。

思路分析

IMDB top250主页

IMDB电影详情页 (1)

IMDB 电影详情页 (2)

基于以上网页构造，我们发现只需得到每个电影的详情页编码(唯一)，通过2次“蛙跳”，实现详情页(1)(2)导出国家&类型，分数&人数的信息的获取。便于理解，爬取思维导图如下：

爬虫代码

IMDB top250主页

#导入库-------------------------------------------
from urllib import request
from chardet import detect
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time
import random

#获取网页源码，生成soup对象-------------------------
def getSoup(url):
    with request.urlopen(url) as fp:
       byt = fp.read()
       det = detect(byt)
       time.sleep(random.randrange(1,5))
       return BeautifulSoup(byt.decode(det['encoding']),'lxml')
   
#解析数据-------------------------------------------  
def getData(soup):
   #获取评分
   ol = soup.find('tbody', attrs = {'class': 'lister-list'})
   score_info = ol.find_all('td',attrs={'class':'imdbRating'})
   film_scores = [k.text.replace('\n','') for k in score_info]
   #获取评分、电影名、导演・演员、上映年份、详情网页链接
   film_info = ol.find_all('td',attrs={'class':'titleColumn'})
   film_names =  [k.find('a').text for k in film_info]
   film_actors =  [k.find('a').attrs['title'] for k in film_info]
   film_years = [k.find('span').text[1:5] for k in film_info]
   next_nurl =  [url2 + k.find('a').attrs['href'][0:17]  for k in film_info]
   data=pd.DataFrame({'name':film_names,'year':film_years,'score':film_scores,'actors':film_actors,'newurl':next_nurl})      
   return data    

IMDB top250电影详情页

#获取详情页数据-------------------------------------------
def nextUrl(detail,detail1):
  #获取电影国家
  detail_list = detail.find('div',attrs={'id':'titleDetails'}).find_all('div',attrs={'class':'txt-block'})
  detail_str = [k.text.replace('\n','') for k in detail_list]
  detail_str = [k for k in detail_str if k.find(':')>=0]
  detail_dict = {k.split(':')[0] : k.split(':')[1] for k in detail_str}
  country = detail_dict['Country']    
  #获取电影类型
  detail_list1 = detail.find('div',attrs={'class':'title_wrapper'}).find_all('div',attrs={'class':'subtext'})
  detail_str1 = [k.find('a').text for k in detail_list1]
  movie_type=pd.DataFrame({'Type':detail_str1})
  #获取以组划分的电影详细评分、人数
  div_list = detail1.find_all('td',attrs= {'align': 'center'})
  value = [k.find('div',attrs= {'class': 'bigcell'}).text.strip() for k in div_list]
  num   = [k.find('div', attrs={'class': 'smallcell'}).text.strip() for k in div_list]
  scores=pd.DataFrame({'value':value,'num':num})  
  return country,movie_type,scores

结果展示

数据分析

影片类型对比

首先来看一下各个类型的影片占比：

Top250电影的类型占比，前三名分别是喜剧、犯罪与动作。

紧张刺激的情绪、张弛有度的情节，最能带给影迷带来记忆深刻的观影体验。

下面再来看下各个类型的影片的得分对比

从类型来看，西部片一骑绝尘，究其原因可能与受众人群小、爱好者狂野奔的性格易给高分有关。其次，犯罪、动作、冒险、推理、恐怖题材也易出较高评分

年份对比

首先我们看下TOP250电影的所属年份

Top250电影中，1957、1995、与2014年电影较多，而1975年后，上榜电影有明显增加的趋势，这可能与电影工业的日趋成熟有关。

至于1995年，熟悉电影的小伙伴可能知道，1995年是世界电影100周年，无数电影天才抱着献礼的想法，在这一年诞生了他们伟大的作品，我们较为熟悉的有《肖申克救赎》、《阿甘正传》、《低俗小说》、《四个婚礼与一个葬礼》、《七宗罪》、《狮子王》等。

同时我们看下各个年份电影的评价分数

比较电影年代评分，并无发现明显上升或下降趋势，可见电影艺术并不会随时间而失去自身价值。对于电影，技术不是第一位的，感情共鸣的因素占更大权重；哪部电影最好看？答案就在我们每个人心中。

国家对比

我们看下各个国家及地区在TOP250电影中的占比情况

这个数据比较有趣，有点像诺贝尔奖，美国电影占据半壁江山，其余国家瓜分剩下的蛋糕。排名前几位的分别是英国、法国、日本、德国。而中国，唯一上榜的电影只有一部——《花样年华》。

如果是西方主流价值观的原因，同样作为东方文化代表的邻国日本，却有16部电影上榜，可见西方价值观并不能成为中国电影上榜少的主要原因。虽然近几年中国不乏有《大鱼海棠》、以及刚最新上映的《流浪地球》这样高质量的作品上线，但是在国际市场仍反响平平。我相信电影是有共同语言的，也真的有普世价值观这样的东西。如何打造国际化电影工业，给世界人民讲故事，是中国电影人接下来需要探索的课题。

导演对比

我们一起看下那些在TOP250榜单中，最常出现的导演们

电影界的诺贝尔开奖啦，一起来看看有哪些作者上榜。鉴于大家对外国导演名可能不太熟悉，这里做了一个导演-代表作做对照表，值得注意的是，雷德利・斯科特、詹姆斯・卡梅隆、大卫・芬奇分别执导了电影《异形1》《异形2》《异形3》，一部《异形》出3个上榜导演，可见其系列影响力。

人群对比

首先我们看下不同人群的评分情况

从性别维度来看，男性比女性给容易给出高分。另一方面，从年龄段侧看，无论男女，未成年人员最易给出高分，随着年龄增加，评分愈加犀（è）利（dú），超过45岁的人群，给出的分数是最低的。是否历经沧海，坚硬的心就越难被打动？又或许见多识广，才能公正客观的评价一部电影？也许可以就此问题研究一下，如《电影节评委年龄层的科学配置方法》。

然而知道了评分情况，我们也需要去了解下各类人群的占比情况

虽然“老叔叔”、”老阿姨”们的评分偏低，但是一部电影的口碑高低不用太担心这类人群。因为数据告诉我们，满足30-44以及18-29这两个年龄段的中青年男性口味，电影口碑肯定差不了。从近些年《战狼》、《红海行动》，这类战争动作片均取得不错的口碑中，对评分机制可略知一二。

类型、年龄与评分的关系

首先我们用热力图来看下各个人群对不同类型电影的评分情况

不同年龄群，对电影类型的偏好是不同的。如未成年男性、女性，对推理、西部片表现出浓厚兴趣，而45以上的男性、女性，分别对科幻、黑色电影类型钟爱。

评分的高低也需要结合占比进行综合分析

这次我们将数据粒度细化至各年龄层，结合各年龄段评分，以下我们给出各年龄层在TOP250榜中的推荐电影。

电影推荐

未成年男性（<18）

18-29岁男性

30-44岁男性

45+男性

未成年女性(<18）

18-29岁女性

30-44岁女性

45+女性

以上是根据IMDBtop250数据推荐的电影，如果有不符合的情况，在这里说声抱歉。毕竟美国人民的喜好和中国还是有一定区别的。