该程序进行爬取豆瓣热评，将爬取的评论(json文件)保存到与该python文件同一级目录下注意需要下载这几个库：requests、lxml、json、time，该程序将json中的数据进行处理，提取重要信息，并用wordcloud库制作词云图片，同样保存到与该python文件同一级目录下注意需要下载这几个库：jieba、wordcloud、json。
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。
豆瓣读书数据分析-python（思路来自课程老师绿树）刚刚学完python数据分析的课程，决定做一个有关python数据分析的小项目，思来想去，还是决定分析豆瓣的数据，因为豆瓣是python写成的。用python爬虫抓取数据较为方便，比一般网站少很多页面bug问题，而且豆瓣上的数据量大概在million这个量级，算是算太大的，但也不小。正好手里有一份跑出的大概300多万的数据，直接开始分析。
首先导入数据，将数据赋给一个dataframe，取名为douban
douban=pd.read_table("douban.dat",sep="::",names=["user","book","rate"])
看一下这个数据的描述
总共3648104行，其他的诸如平均数，中位数的值，是豆瓣书籍的链接后缀，并无实际意义。
然后关于豆瓣读书用户
user_count=douban.groupby('user').count()
user_count=user_count.sort('book',ascending=False)
、我们发现共有38万多读者，计数最多的一位eastwolf东狼，真的很厉害，一共写了4000多的书评。不过我们不排除这是个机器人或者公众号，因为4000度书评，就算一天看一本书，也要写11年，而豆瓣创建才不过11年。有点假，不过这个问题我们暂且不谈，仅从数据来看，第一名最爱读书的书霸，就是eastwolf了，大家鼓掌。
然后我们再来看一下书籍的信息
看一下描述
最受欢迎的书有2071个书评，平均每本书大概有45个书评。
看一下具体情况
我们挑出书评最多的10本，找到图片，就是以下这10本书
可以发现由于不同出版社不同翻译的问题，10本书实际是4本，豆瓣果然是文艺青年聚集地，《小王子》《追风筝的人》《活着》几乎就是文艺青年必备了。
豆瓣做为文艺青年聚集地，本身用户属于素质较高的群体。里面分很多小组，读书，电影，音乐，算是给大家找志同道合之友的好地方。关于读书这个方面，在大家都很爱读书的基础上，我们可以用户进行聚类分析。依靠的根据是对书籍的打分，这样来计算不同用户之间的距离。因为读的书目越相似，对同一本书打分结果越接近，说明价值观越相同，找出这样的相似者，就能给用户推荐一下潜在的‘同志’，算是给豆瓣增加一个社交功能了。
首先我们把用户信息和书本信息结合，因为考虑到大部分书籍用户之间交集为空，而且我的电脑的处理能力有限，所以截取了用户和书籍的前100进行分析，这样得到一个新的dataframe
然后我们建立邻近性矩阵
ubrcore=doubancore.pivot('user','book','rate')
即使在取前100的条件下，依然大部分是空白，为了能够计算，我们把空白处替换成0.
ubrcore1=ubrcore.fillna(value=0)
然后对要进行距离计算，由于本身对书本的打分在1到5之间，纯粹的大小差距并不大，所以我们更多的考虑在方向上的差异，所以用余弦距离来反应不同用户之间的差异性。
构建公式，并将计算结果给userdistdf这个dataframe
Userdistdf结果如下
最像用户的就是他自己，余弦距离都是1。其他人只能是部分相像，果然人生得一知己难啊。不过知己找不到，我们可以给用户找10个部分相像的‘同志’
构建函数
试一下
Bingo，成功!!!!
这样，我们可以为用户qdmimi19810920找到了10个志同道合的‘同志’了。
