前言：

隨著社會的發展，越來越多的電視劇出現在了電視的熒幕或是視頻網站。其中有許多的精品，例如經久不衰的《西游記》《紅樓夢》，亦或是近年來口碑十分不錯的《瑯琊榜》《白夜追兇》，然而也有一些電視劇，因為種種原因，并不是很盡如人意。

今天我們通過爬取豆瓣上近5000部有評分的國產電視劇(不包括港臺劇)，對比一下劇集以及參演演員的評分情況。

01數據來源

本次我們爬取的數據來源主要分為三個部分：分別是有評分的劇集列表、劇集評分及其他信息、演員信息，對應如下三個頁面：

PART1：劇集列表

PART2：劇集信息

PART3：演員信息

通過爬取以上三個頁面的數據，我們可以獲得完整的電視劇評分及演員信息數據，用于之后的數據對比及可視化，我們以爬取***部分的代碼為例，展示整體爬取思路：

driver = webdriver.Chrome() 
driver.maximize_window()     
driver.close()  
driver.switch_to_window(driver.window_handles[0])   
url = 'https://movie.douban.com/tag/#/?sort=U&range=2,10&tags=%E7%94%B5%E8%A7%86%E5%89%A7,%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E5%A4%A7%E9%99%86' 
js='window.open("'+url+'")' 
driver.execute_script(js) 
driver.close()  
driver.switch_to_window(driver.window_handles[0]) 
while True: 
  try:  
    js="var q=document.documentElement.scrollTop=10000000"   
    driver.execute_script(js) 
    driver.find_element_by_class_name('more').click() 
    time.sleep(2) 
  except: 
    break  
 
name = [k.text for k in driver.find_elements_by_class_name('title')]    
score = [k.text for k in driver.find_elements_by_class_name('rate')]    
url = [k.get_attribute('href') for k in driver.find_elements_by_class_name('item')]   
pd.DataFrame({'name':name,'score':score,'url':url}).to_excel('電視劇名稱.xlsx') 

02劇集對比

我們在劇集對比部分主要展示兩部分數據，首先是***5以及BOTTOM15的劇集評分及拍攝年代：

可以看到十分鮮明的對比，評分較高的劇集大多拍攝年份劇集都有一定的年頭，并且歷經時間的考驗，愈發展示其獨特的魅力。相反，一些評分較低的劇集，往往都是近年來拍攝的，可能這也與劇集增多有關。需要提醒的是榜單中的《尋秦記》不是古天樂版本，那是經典中的經典，至于榜單中出現的版本，大家可以有機會親自去了解一下

正所謂沒有無緣無故的愛，也沒有無緣無故的恨，我們也選取了豆瓣當中對于劇集的一些有意思的點評。通過點評，讓我們了解這些評分產生的原因：

TOP篇：

• 許多年以后觀看發現，其中造型與性格塑造***，準確把握原著，時代影響力巨大，印象極其深刻。------《西游記》
• 老一代影藝人是以一種虔誠的態度對待紅樓夢的，87版之后，世間再無真人版紅樓。------《紅樓夢》
• 這就是我的圣經，思想啟蒙之作 ------《我愛我家》
• 鞋兒破 帽兒破 身上的袈裟破 你笑我 他笑我 一把扇兒破 經典 ------《活佛濟公》
• 絕對是國產情景喜劇無法超越的***之作!其中每個角色都是無法復制的! ------《武林外傳》

BOTTOM篇：

• 沒見到甜蜜，倒是這個演技每一秒都是暴擊 ------《甜蜜暴擊》
• 現在還是有這么多粗糙的偶像劇，玩了幾十年的老套橋段還在用 ------《極光之戀》
• 瞟了半集被嚇死了，演技跟癡呆似的= = ------《路跑甜心》
• 劇情奇葩，演技浮夸，特技粗糙。一劇融合了以上的所有元素，導演簡直就是演藝圈的火鍋店老板 ------《來自星星的繼承者們》
• 于媽拍的那版.....其實還挺好看的! ------《新笑傲江湖》

03演員對比

我們此次根據演員參演的劇集評分，考慮演員在其中角色的重要性進行賦權，結合劇集評論數量，加權平均得到每個演員的評分情況。首先是我們評選的評分靠前的演員及其出生年份：

估計大部分年輕的讀者，可能對這些名單中的演員很多都不是很熟悉，在此小編建議各位可以去看一下這些老戲骨的劇集，感受他們所散發的魅力。同時我們也專門對比了下80后、90后(包含00后)的評分，找尋其中的佼佼者：

劉昊然在評分中領跑其他的90后，考慮到其今年只有20歲出頭，我們也期望他在未來能給我們帶來更多經典的作品。

可能很多讀者對TOP20的演員并不是很熟悉，其實大可不必，因為下面的榜單中相信大多都會是你所熟悉的：

想必看到這里，各位會找到熟悉的感覺，我們相信榜上的各位演員其實也是***潛力的演員。只要努力雕琢演技，未來一定會受到觀眾對其演技的認可，我們同時分別對比了一下男、女演員：

在此需要指出的是，余文樂和趙又廷上榜并不是因為其劇集評分真的偏低，主要是其參與的大陸制作劇集評分較低，并且我們此次沒有統計港臺劇。我們也希望榜單中的各位演員未來更加精彩的表現。

04星座分布

感謝豆瓣給我們提供了演員星座的數據，小編周圍也有許多對星座十分感興趣的朋友，不妨我們看一下星座的分布情況：

看來星座整體分布還是比較平均的，只是天秤座和天蝎座略多于其他星座，關于星座，至于你信不信，反正小編是不怎么信的

關于矩形樹圖的實現，可以參考以下代碼：

from pyecharts import TreeMap 
star_stat = actor_data.groupby('xingzuo').agg({'name':'count'}).reset_index().sort_values('name' 
                             ,ascending=False)[0:12].reset_index() 
 
data = [{'value':star_stat['name'][i], 
        'name':star_stat['xingzuo'][i]+' '+str(star_stat['name'][i])} for i in range(star_stat.shape[0])] 
 
treemap = TreeMap("星座分布圖", width=1200, height=600) 
treemap.add("星座分布", data, is_label_show=True, label_pos='inside') 
treemap.render('星座分布.html') 

05城市分布

我們在看完了星座分布之后，再繼續來看一下演員的城市分布，看看有多少自己的老鄉在參演著電視劇：

不出意外，北京和上海兩大中心城市的演員數量也是最多的，而第三名就是小編的家鄉青島了。之前每當小編提及青島，總是會提起青島的明星多，這次的數據更加使得小編未來有了交流(chuixu)的底氣。

我們下面分別來看一下TOP5的各個城市明星名單：

北京

上海

青島

哈爾濱

西安