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Repository: GoAlers/Bigdata-Movie
Branch: master
Commit: a39cf6728975
Files: 32
Total size: 2.2 MB
Directory structure:
gitextract_ytsc232b/
├── .gitignore
├── 12director.py
├── 13movietype.py
├── 14movierank.py
├── 3pachong.py
├── 4douanscore.py
├── 5Echarts最近上映电影/
│ └── movie.html
├── 7cituyun.py
├── 8emotion.py
├── 9wordcount.py
├── README.md
├── lianxi/
│ ├── 6囧妈电影短评.csv
│ ├── film-csv.txt
│ ├── movie.csv
│ ├── pfpredict.py
│ ├── result.txt
│ ├── stopwords.txt
│ ├── tyc.txt
│ ├── 中国票房数据.csv
│ ├── 查询top10.txt
│ └── 豆瓣电影top250.sql
├── mapreduce_hive/
│ ├── The_Man_of_Property.txt
│ ├── map_new.py
│ ├── mrresult.local
│ ├── mr和hive过程及结果.txt
│ ├── red_new.py
│ └── run.sh
├── movie.csv
├── movies.dbf
├── read
├── scorepredict.py
└── 电票票房预测xls.xls
================================================
FILE CONTENTS
================================================
================================================
FILE: .gitignore
================================================
# Byte-compiled / optimized / DLL files
__pycache__/
*.py[cod]
*$py.class
# C extensions
*.so
# Distribution / packaging
.Python
build/
develop-eggs/
dist/
downloads/
eggs/
.eggs/
lib/
lib64/
parts/
sdist/
var/
wheels/
pip-wheel-metadata/
share/python-wheels/
*.egg-info/
.installed.cfg
*.egg
MANIFEST
# PyInstaller
# Usually these files are written by a python script from a template
# before PyInstaller builds the exe, so as to inject date/other infos into it.
*.manifest
*.spec
# Installer logs
pip-log.txt
pip-delete-this-directory.txt
# Unit test / coverage reports
htmlcov/
.tox/
.nox/
.coverage
.coverage.*
.cache
nosetests.xml
coverage.xml
*.cover
*.py,cover
.hypothesis/
.pytest_cache/
# Translations
*.mo
*.pot
# Django stuff:
*.log
local_settings.py
db.sqlite3
db.sqlite3-journal
# Flask stuff:
instance/
.webassets-cache
# Scrapy stuff:
.scrapy
# Sphinx documentation
docs/_build/
# PyBuilder
target/
# Jupyter Notebook
.ipynb_checkpoints
# IPython
profile_default/
ipython_config.py
# pyenv
.python-version
# pipenv
# According to pypa/pipenv#598, it is recommended to include Pipfile.lock in version control.
# However, in case of collaboration, if having platform-specific dependencies or dependencies
# having no cross-platform support, pipenv may install dependencies that don't work, or not
# install all needed dependencies.
#Pipfile.lock
# PEP 582; used by e.g. github.com/David-OConnor/pyflow
__pypackages__/
# Celery stuff
celerybeat-schedule
celerybeat.pid
# SageMath parsed files
*.sage.py
# Environments
.env
.venv
env/
venv/
ENV/
env.bak/
venv.bak/
# Spyder project settings
.spyderproject
.spyproject
# Rope project settings
.ropeproject
# mkdocs documentation
/site
# mypy
.mypy_cache/
.dmypy.json
dmypy.json
# Pyre type checker
.pyre/
================================================
FILE: 12director.py
================================================
# -*- coding: utf-8 -*
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import re
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from matplotlib.pyplot import MultipleLocator
#绘图部分
data = pd.read_csv(r'lianxi/film-csv.txt',encoding = 'utf-8',delimiter = ';') #读取文件
data = data.iloc[:,:-1] #去除文件中的非法数据
data = data.drop(0).drop_duplicates().reset_index().drop('index',axis = 1) #由于第一行为空数据 去除 并去重 重置索引
t = [] #将电影类型按多种分割符切分
for i in range(len(data)):
a = re.split(u' / |/|，|、| | ',data[u'影片类型'][i])
for j in a:
t.append(j)
t = set(t) #将重复的类型去掉
tt = []
for i in t: #将不规范的类型去除 得出所有存在的类型
if (len(i)<=2)|(i==u'合家欢'):
tt.append(i)
f = plt.figure(figsize=(10,5))
ax2 = f.add_subplot(1,1,1)
plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei'] #绘图中文设置
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
lst = []
lsd = []
for i in range(len(data)):
for j in tt:
if j in data[u'影片类型'][i]:#按照导演进行切分出电影类型
d = re.split(u'，|、|/| ',data[u'导演'][i])
for k in d:
lsd.append(k.replace(u' ',u''))
lst.append(j.replace(u' ',u''))
lsd1 = list(set(lsd))
dict_t = {}
dict_d = {}
for i in range(len(lsd1)): #将导演和电影类型转成连续量 进行绘图
for j in range(len(lsd)):
if lsd1[i] == lsd[j]:
dict_d[i+1] = lsd[j]
lsd[j] = i+1
for i in range(len(tt)):
for j in range(len(lst)):
if tt[i] == lst[j]:
dict_t[i + 1] = lst[j]
lst[j] = i+1
lsd = pd.DataFrame(lsd,columns=[u'导演']) #转成Dataframe类型
lst = pd.DataFrame(lst,columns=[u'影片类型'])
dftd = pd.concat([lsd,lst],axis = 1)
for i in range(len(dftd)):
ax2.scatter(dftd[u'导演'][i], dftd[u'影片类型'][i]) #循环绘图
xl = '' #x轴 y轴给予提示
yl = ''
for i in range(1,4):
xl+= 'i'+u'是'+dict_d[i]+u','
yl+= 'i'+ u'是' + dict_t[i] + u','
ax2.set_xlabel(xl[:-1])
ax2.set_ylabel(yl[:-1])
ax2.set_title(u'导演执导过的影片类型')
plt.show()
================================================
FILE: 13movietype.py
================================================
# -*- coding: utf-8 -*
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import re
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from matplotlib.pyplot import MultipleLocator
data = pd.read_csv('lianxi/film-csv.txt',encoding = 'utf-8',delimiter = ';') #读取文件
# print ans0400
#数据清洗
data = data.iloc[:,:-1] #去除文件中的非法数据
data = data.drop(0).drop_duplicates().reset_index().drop('index',axis = 1) #由于第一行为空数据 去除 并去重 重置索引
t = [] #将电影类型按多种分割符切分
for i in range(len(data)):
a = re.split(u' / |/|，|、| | ',data[u'影片类型'][i])
for j in a:
t.append(j)
t = set(t) #将重复的类型去掉
tt = []
for i in t: #将不规范的类型去除 得出所有存在的类型
if (len(i)<=2)|(i==u'合家欢'):
tt.append(i)
f = plt.figure(figsize=(10,5))
ax0 = f.add_subplot(1,1,1)
plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei'] #绘图中文设置
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
lst = []
lsb = []
for i in range(len(data)): #按照电影类型进行切分出票房
for j in tt:
if j in data[u'影片类型'][i]:
lst.append(j.replace(u' ',u''))
lsb.append(data[u'票房/万'][i])
lst = pd.DataFrame(lst,columns=[u'影片类型']) #转成Dataframe类型
lsb = pd.DataFrame(lsb,columns=[u'票房'])
x_major_locator=MultipleLocator(0.05)
#x轴刻度间隔设置为1，并存在变量里
ax0.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)
dftb = pd.concat([lst,lsb],axis = 1) #将电影类型和票房进行合并
dftb = dftb.groupby(u'影片类型').sum().sort_values(u'票房') #分组求和按票房排序
dftb.plot(kind = 'bar',title = u'各种类型片票房收入比较',ax = ax0) #绘图
plt.xlabel('影片类型',fontsize=14)
plt.legend()
plt.show()
================================================
FILE: 14movierank.py
================================================
# -*- coding: utf-8 -*
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
#读入数据
df=pd.read_csv('lianxi/movie.csv',encoding='utf-8')
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
data_week = pd.read_csv(r'lianxi/movie.csv',nrows=50)['总票房（万）'].T.values
plt.figure(figsize=(10, 6))
xweek=range(0,len(data_week))
# xweek1=[i+0.3 for i in xweek]
plt.bar(xweek,data_week,color='g',width = 0.3,alpha=0.6,label=u'总票房')
plt.xticks(range(0,50),df['name'],rotation=90,fontsize=8)
plt.xlabel(u'电影名称')
plt.ylabel(u'票房收入')
plt.title(u'2009-2019中国电影票房综合排名')
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()
================================================
FILE: 3pachong.py
================================================
# -*- coding:utf8 -*-
import pymysql
import requests
import re
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
def get_movies(start):
url = "https://movie.douban.com/top250?start=%d&filter=" % start
lists = []
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 9_1 like Mac OS X) AppleWebKit/601.1.46 (KHTML, like Gecko) Version/9.0 Mobile/13B143 Safari/601.1"}
html = requests.get(url,headers=headers)
soup = BeautifulSoup(html.content, "html.parser")
items = soup.find("ol", class_="grid_view").find_all("li")
for i in items:
movie = {}
movie["rank"] = i.find("em").text
movie["link"] = i.find("div","pic").find("a").get("href")
movie["mdirecter"]=re.findall(re.compile(r'<p class="">(.*?)</p>',re.S),str(i))[0].replace("...<br/>","").replace("\n ","")
movie["name"] = i.find("span", "title").text
movie["score"] = i.find("span", "rating_num").text
movie["quote"] = i.find("span", "inq").text if(i.find("span", "inq")) else ""
lists.append(movie)
return lists
if __name__ == "__main__":
db = pymysql.connect(host="localhost",user="root",password="123456",db="maoyan",charset="utf8",port = 3306)
cursor = db.cursor()
cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS movies")
createTab = """CREATE TABLE movies(
id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(20) NOT NULL,
link VARCHAR(50) NOT NULL,
score VARCHAR(4) NOT NULL,
descr VARCHAR(50),
directer VARCHAR(100),
timestamp TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
)"""
cursor.execute(createTab)
#采集到的数据循环插入数据中
start = 0
while (start < 250):
lists = get_movies(start)
for i in lists:
sql = "INSERT INTO `movies`(`name`,`link`,`score`,`descr`,`directer`) VALUES(%s,%s,%s,%s,%s)"
try:
cursor.execute(sql, (i["name"], i["link"] , i["score"], i["quote"],i["mdirecter"]))
db.commit()
print(i["name"]+"...成功插入到数据库中")
except:
db.rollback()
start += 25
db.close()
cursor = db.cursor()
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', port=3306, db='maoyan',
charset='utf8mb4')
cursor = conn.cursor()
#输出评分top10
sql = "select * from movies limit 10"
db = pd.read_sql(sql, conn)
df = db.sort_values(by="score", ascending=False)
print(df[['name', 'score']])
================================================
FILE: 4douanscore.py
================================================
# -*- coding:utf8 -*-
#首先用于确定编码，加上这句
import pymysql
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import MultipleLocator
conn = pymysql.connect(host="localhost", user="root", password="123456", db="maoyan", charset="utf8", port=3306)
cursor = conn.cursor()
sql = "select * from movies limit 20"
data = pd.read_sql(sql, conn)
df = data.sort_values(by="score", ascending=1)
a = df[['name', 'score']]
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号
plt.figure(figsize=(10, 6))
xweek = range(0, len(df['name']))
plt.bar(df['name'], df['score'], color='g', width=0.3, alpha=0.6, label=u'截取数据前20')
plt.xticks(xweek, df['name'], rotation=90, fontsize=8)
plt.xlabel(u'电影名称')
plt.ylabel(u'电影评分')
plt.title(u'豆瓣电影高分top20')
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()
================================================
FILE: 5Echarts最近上映电影/movie.html
================================================
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" />
<!-- ����첽����ͼƬ����Error 403��ԭ������з����� -->
<meta name="referrer" content="never" />
<title>最近上映电影</title>
<!-- 1. ����Echarts.js�����JS -->
<script src="https://libs.cdnjs.net/jquery/3.4.1/jquery.js"></script>
<script src="js/echarts.min.js"></script>
</head>
<body>
<!-- 2. ΪECharts��һ���߱���С����ߣ���Dom -->
<div id="main" style="width: 900px;height:600px;"></div>
<script type="text/javascript">
// 3. ��ʼ��echartsʵ��
var myChart = echarts.init(document.getElementById("main"));
// 4. ����Echarts option������
myChart.showLoading(); // ��ʾloading���ض���
// setData��������myChart��option�������ã�����ʾͼ��
var setData = (function(){
var option = {
title: {
text: "最近上映电影",
left: "50%",
textAlign: 'center'
},
// grid�����ֱ������ϵ�ڻ�ͼ�������ڶ�λͼƬ�����λ��
grid: {
left: 0,
right: 20,
bottom: 100,
top: 30
},
// ��괥����ʾ��Ϣ��ʽ
tooltip: {
formatter: function(params) {
// pictorialBar���жϴ����������Ϊ��pictureͼƬ
if (params.componentSubType == "pictorialBar") {
return "电影：" + params.name + "</br> 豆瓣评分" + (params.value * 1 + 10).toFixed(1);
}
}
},
xAxis: {
data: []
},
yAxis: {
// ����y����ʾ
splitLine: {
show: false
},
axisLine: {
show: false
}
},
series: [
// �����������
{
type: 'bar',
barWidth: 1,
data: [],
// ������
animationDelay: function(ids) { // ��ʱ��ʾ�Ķ���Ч����idsΪ��Ŀ������
return ids * 100;
}
},
// ͼƬ�������
{
type: 'pictorialBar',
symbolPosition: 'end',
symbolRotate: 165,
symbolOffset: ['20%', '100%'], // ͼƬˮƽƫ�ƽǶ�
data: [], // ����api���ص�pic_url��̬���ͼƬ
animationDelay: function(ids) { // ��ʱ��ʾ�Ķ���Ч����idsΪ��Ŀ������
return ids * 100 + 500;
}
},
// graph����ϵͼ������չ�ֽڵ��Լ��ڵ�֮��Ĺ�ϵ���ݣ������γ�һ���ڵ㰴ť��ʵ���������
{
type: 'graph',
data: [{
X: 0,
Y: 0,
symbolSize: 0 // ��ϵͼ�ڵ��ǵĴ�С
},{
// ����ť��λ�ü���С
name: '����',
x: 550,
y: 25,
symbolSize: 30
}],
// �ڵ����ʽ
itemStyle: {
normal: {
// color: 'transparent', // ����
color: '#282923',
borderWidth: 1,
borderColor: '#555'
}
}
}
]
};
var mark = 1;
// �������
return function(){
var pics = [];
var d = JSON.parse(localStorage.getItem('data'));
for (var i = 0; i < d.subjects.length; i++) {
// ˵����d.subjects[i].images.small = https://img3.doubanio.com/view/photo/s_ratio_poster/public/p2576090251.webp
var img = d.subjects[i].images.medium;
console.log(img)
pics.push({
value: ((d.subjects[i].rating.average || 0.1) - 10).toFixed(1),
symbol: 'image://' + img, // ��image��//���onlineͼƬ
symbolSize: ['48.75', '75'],
name: d.subjects[i].title, // ��Ӱ������
id: d.subjects[i].id // ��Ӱ��id
})
}
// ����
if (mark % 2 == 0) {
pics.sort(function(a, b) {
return (mark / 2 | 0) % 2 == 0 ? (b.value - a.value) : (a.value - b.value)
})
}
option.series[0].data = pics;
option.series[1].data = pics;
myChart.hideLoading();
// ʹ������ָ�����������������ʾͼ��
myChart.setOption(option);
mark++;
}
})(); // ֱ�ӵ�����������������ֵ��һ��function��ֵ������setData
// localStorage���ã��ȴӱ��ػ����л�ȡdata����������ݾ͵���setData����������Ӷ���api�첽���ȡ����
if (localStorage.getItem("data")) {
setData();
} else {
$.ajax({
type: "GET",
url: "https://douban.uieee.com/v2/movie/in_theaters", // ������ӳ�ĵ�Ӱ��ϸ
dataType: "jsonp", // jsonp��������첽��ȡ��Դ�Ŀ�������
success: function(d) {
localStorage.data = JSON.stringify(d); // ���Ӷ���API��ȡ������ת��ΪJSON��ʽ�Ķ�������ڱ��ػ�����
console.log(localStorage.data);
setData();
}
});
}
// ʵ�ָ�myChartͼ����ʱ���õ���ǰ��Ӱ����Ӧ�ĵ�ӰID������ת����Ӧ��url�鿴��ǰ��Ӱ������
myChart.on("click", function(params) {
console.log(params);
if (params.name == "����") {
setData();
}else if (params.componentSubType == "pictorialBar") {
window.open("https://movie.douban.com/subject/" + params.data.id + "?date=" + new Date().getTime())
}
})
</script>
</body>
</html>
================================================
FILE: 7cituyun.py
================================================
# -*- coding:utf-8 -*-
import jieba
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.misc import imread
import wordcloud
# 设置词云路径
WC_FONT_PATH = 'C:/Windows/Fonts/simkai.ttf'
def cut_word():
with open(r'lianxi/result.txt', 'r', encoding='utf8') as file:
# 读取文件里面的全部内容
comment_txt = file.read()
# 使用jieba进行分割
wordlist = jieba.cut(comment_txt)
print('***********',wordlist)
wl = "/".join(wordlist)
# print(wl)
return wl
def create_word_cloud():
# 设置词云形状图片,numpy+PIL方式读取图片
# 数据清洗词列表
stop_words = ['就是', '不是', '但是', '还是', '只是', '这样', '这个', '一个', '什么', '电影', '没有']
# 设置词云的一些配置，如：字体，背景色，词云形状，大小,生成词云对象
wc = wordcloud.WordCloud(mask=imread('lianxi/background1.png'), background_color=None,stopwords=stop_words, max_words=250, scale=4,mode='RGBA',
min_font_size=10,max_font_size=70, random_state=42,font_path="C:\\Windows\\Fonts\\SimHei.TTF")
# 生成词云
wc.generate(cut_word())
img = imread('lianxi/color.jpg')
cloud_colors = wordcloud.ImageColorGenerator(np.array(img))
wc.recolor(color_func=cloud_colors)
plt.figure(figsize=(20, 20))
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
# 开始画图
plt.imshow(wc)
# 为云图去掉坐标轴
plt.axis("off")
plt.savefig('dataout/图7豆瓣电影词语云.png')
if __name__ == '__main__':
create_word_cloud()
================================================
FILE: 8emotion.py
================================================
# -*- coding:utf-8 -*-
import jieba
import numpy as np
from PIL import Image
from matplotlib import pyplot as plt
from snownlp import SnowNLP
from scipy.misc import imread
import wordcloud
# 设置词云路径
def data_show():
f = open(r'lianxi/result.txt', 'r', encoding='utf-8')
list = f.readlines()
sentimentslist = []
for i in list:
s = SnowNLP(i)
sentimentslist.append(s.sentiments)
print(sentimentslist)
# print(len(sentimentslist))
plt.style.use("ggplot")
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
plt.hist(sentimentslist, bins=10,color='b')
plt.xlabel('情感概率')
plt.ylabel('数量')
plt.title('《囧妈》短评情感分析')
plt.savefig('dataout/8情感分析.png')
if __name__ == '__main__':
# create_word_cloud()
data_show()
================================================
FILE: 9wordcount.py
================================================
import numpy as np
import pandas as pd
import jieba
import wordcloud
from scipy.misc import imread
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import mpl
import seaborn as sns # 导入seaborn
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体
mpl.rcParams['axes.unicode_minus']
# 设置风格
import matplotlib.style as psl
psl.use('bmh')
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
data = pd.read_csv('lianxi/中国票房数据.csv',engine='python')
data.head()
# 词频分析
stop_word = pd.read_csv('lianxi/tyc.txt', encoding='utf-8')
stop_word.columns = ['key', '']
stop_list = stop_word['key'].tolist()
print(stop_list[:5])
#停用词读取
def txt_cut(f):
return [w for w in jieba.cut(f) if w not in stop_list] # 创建函数
word_list = []
for line in data[data['电影名'].notnull()]['电影名'].tolist():
for word in txt_cut(line):
word_list.append(word)
print(word_list[:5])
#分词
word_count = pd.Series(word_list).value_counts().sort_values(ascending=False)[0:20]
# print(word_count)
# 分析词频
# 出图
fig = plt.figure(figsize=(12,5))
x = word_count.index.tolist()
y = word_count.values.tolist()
#sns.barplot(x, y, palette="BuPu_r")
sns.barplot(x, y, palette="Set3")
plt.title('电影数据词频Top20')
plt.ylabel('count')
sns.despine(bottom=True)
plt.savefig('dataout/图9词频分析.png')
================================================
FILE: README.md
================================================
# Bigdata-movie
本项目以电影数据为主题，以数据采集、处理、分析及数据可视化为项目流程，可实现百万级电影数据离线处理与计算。
项目详解：https://blog.csdn.net/qq_36816848/article/details/112861158.
开发环境：IDEA+Pycharm+Python3+hadoop2.8+hive2.3.0+mysql5.7+sqoop+spark
1.数据采集(pachong.py)、预处理：
采集豆瓣电影top250电影信息，采集电影名称、电影简介、电影评分、其他信息、电影连接等字段，抓取电影票房总收入排名情况（取前20），删除冗余和空值字，利用Python的PyMysql库连接本地Mysql数据库并导入movies表，可以将数据保存到本地，从而进行数据可视化展示，也可将数据导入到大数据的Hive数仓工具中，用于大数据分析。
采集数据展示：
排序 影片名称 类型 总票房（万） 场均人次 上映日期
1 战狼2 动作 567928 38 2017/7/27
2 哪吒之魔童降世 动画 501324 24 2019/7/26
3 流浪地球 科幻 468433 29 2019/2/5
4 复仇者联盟4：终局之战 动作 425024 23 2019/4/24
5 红海行动 动作 365079 33 2018/2/16
6 唐人街探案2 喜剧 339769 39 2018/2/16
7 美人鱼 喜剧 339211 44 2016/2/8
8 我和我的祖国 剧情 317152 36 2019/9/30
9 我不是药神 剧情 309996 27 2018/7/5
10 中国机长 剧情 291229 27 2019/9/30
2.数据统计及可视化：
数据可视化能使数据更加直观，更有利于分析，可以说可视化技术是数据分析与挖掘最重要的内容。Matplotlib作为基于Python语言的开源项目，旨在为Python提供一个数据绘图包，实现专业丰富的绘图功能。
（1）电影票房排名
利用Python中Matplotlib绘图库及Pandas中的pd.readcsv()方法读取Excel电影数据文件，读取每列数据进行，设置参数将结果绘制成折线图。
（2）电影评分排名douanscore.py
利用Python的Request、Beautifulsoup库进行爬虫，模拟请求获取网页数据，结合正则表达式匹配提取数据，并将豆瓣电影top250电影数据存储到Mysql数据库中,通过数据库语句使用order by实现电影top评分统计。
movie表结构：
属性 字段命名 类型 约束
id 序号 int primary key
name 电影名称 VARCHAR(20) not null
Link 电影连接 VARCHAR(100) not null
score 评分 VARCHAR(5) not null
descr 电影概述 VARCHAR(50)
directer 导演及其他 VARCHAR(100)
最终电影数据结果如下：
利用数据库语句统计movies进行电影评分top20，并将结果通过Python的Matplotlib库进行数据可视化，绘图结果如下：
(3)Echarts最近上映电影
Echarts 主要用于数据可视化展示，是一个开源的JavaScript库，兼容现有绝大部分浏览器。在Python中，Echarts被包装成数据可视化工具库Pyecharts。它提供直观、丰富、可个性化定制的数据可视化图表，包括常规的折线图、柱状图、散点图、饼图等。
（4）影片《囧妈》短评信息
大年初一电影《囧妈》网络首映映，截止目前其豆瓣电影评分6.0分，通过电影《囧妈》的豆瓣热门短评进行案例分析，以八爪鱼软件为数据采集工具进行数据爬虫，采集字段有用户名、评级、点赞数和评论内容等信息，利用正则表达式匹配字段标签，根据豆瓣电影提供的评级星数系统显示力荐、推荐、还行、较差、很差等五个评级，满分为五星，数据格式如下：
（5）词图云cituyun.py
利用Python的jieba分词工具以及wordcloud库实现词云展示，截取电影《囧妈》评论一列，按照规定的停用词切割每行语句，实现分词功能。通过词图云展示可以直观地看出用户对电影的态度情况，数据展示结果如下：
（6）情感分析emotion.py
运用Python机器学习中的情感分析库Snownlp和绘图库pyplot挖掘囧妈短评数据，做出情感分析并展示。利用Snownlp中s.sentiments方法计算情感分数，分数在0.5以上判断为是好评，可以看到电影的评论差距明显。情感分析效果图如下：
（7）python词频统计wordcount.py
3.大数据分析：
大数据处理最重要的环节就是数据分析，数据分析通常分为两种：批处理和流处理。批处理是对一段时间内海量的离线数据进行统一处理，对应的处理框架Mapreduce、Spark等；流处理则是针对动态实时的数据处理，即在接收数据的同时就对其进行处理，对应的处理框架有 Storm、Spark Streaming、Flink等。本文以离线计算为主，介绍电影数据分析。
（1）Mapreduce离线计算(mapreduce_hive文件)
Mapreduce编程词频统计主要利用wordcount思想，通过按规定格式分割词句，实现单词统计词频。其统计数据为历史电影的上映信息，map阶段主要负责单词分割统计，map阶段把每个字符串映射成键、值对，按行将单词映射成（单词，1）形式，Shuffle过程会对map的结果进行分区排序，然后按照同一分区的输出合并在一起写入到磁盘中，最终得到一个分区有序的文件，最后reduce阶段会汇总统计出每个词对应个数，数据最终会存储在HDFS上。本文以电影词作为统计对象，实现单词统计词频功能。词频统计流程图如下：
map阶段会把每个字符串映射成键、值对，按行将单词映射成（单词，1）形式输出，其中shuffle过程会对map的结果进行分区排序，然后按照同一分区的输出合并在一起写入到磁盘中，最终得到一个分区有序的文件。通过Python编程实现Map阶段代码如下：
Map阶段代码：
import sys
for line in sys.stdin:
ss = line.strip().split(' ')
for s in ss:
if s.strip() != "":
print "%s\t%s" % (s, 1)
（2）reduce阶段
reduce阶段会汇总map阶段结果每个词对应个数，数据最终会存储在HDFS上。本文通过统计《哈利波特》英文电影文本，实现词频统计功能。实现Reduce阶段代码如下：
Reduce阶段代码：
import sys
current_word = None
count_pool = []
sum = 0
for line in sys.stdin:
word, val = line.strip().split('\t')
if current_word == None:
current_word = word
if current_word != word:
for count in count_pool:
sum += count
print "%s\t%s" % (current_word, sum)
current_word = word
count_pool = []
sum = 0
count_pool.append(int(val))
for count in count_pool:
sum += count
print "%s\t%s" % (current_word, str(sum))
利用Hadoop Streaming可以使用任何可运行程序或语言作为Map和Reduce的创建和执行MapReduce作业，通过编写shell脚本执行wordcount统计结果如下：
（2）Hive数据仓库
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,主要用于解决海量结构化日志的数据统计，可以将结构化的数据文件映射成一张表，通过类SQL语句的方式对表内数据进行查询、统计分析。利用Sqoop数据传输工具可以将Mysql数据库信息导入到Hive数仓。
运用Hive可以实现海量数据分析，并且支持自定义函数，省去MapReduce编程。本文针对历史豆瓣电影数据进行统计，数据经过清洗，删除空值、多余项，得到大约100000多条电影数据，部分数据格式如下：
（1）建表
Hive建表分为内部表和外部表两种。创建内部表，表内数据将会移动到数据仓库指向的路径，删除表时，数据会随之删除；而外部表在删除时，不会删除数据表原有信息，相对更加安全。
本文电影表包括电影名称、评分、评论人数、类型、上映年份，以及总分等字段，数据默认逗号分隔，其中总分=电影评分*评论人数，数据创建命令如下：
create table IF NOT EXISTS movie1(name string,
score double,
people int,
type string,
address string,
time int,
sum float)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
（2）导入数据
Hadoop支持各类型文件上传到HDFS，可以通过本地命令直接上传到Hive中，也可以利用Sqoop数据传输工具实现将Mysql数据库与Hive数据库互传。本地导入命令如下：
load data local inpath '/douban/movie.csv' into table movie1;
（3）统计分析
Hive底层基于Mapreduce执行，利用distribute by和sort by命令可以实现分组排序，统计总分在1000000分以上电影数据，并按照评分、总得分降序顺序排列，优化后命令如下：
select name,score,sum,time
from movie1
where sum > 1000000
distribute by score sort by score desc,sum desc
limit 20;
（3）影片类型与票房统计图movietype.py
（5）导演与影片类型关系图director.py
（6）电影票房预测（电票票房预测.xls）
（7）电影评分预测scorepredict.py
额外电影数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1ji3YIjCSGXbvFh7swiWdFg 提取码：1234
实现更多电影数据维度分析，后期更新。
Spark电影数据分析实战：https://github.com/GoAlers/Spark-Movie
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FILE: lianxi/6囧妈电影短评.csv
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点赞数,评级,用户名,用户链接,评论
7877,还行,yoyo,https://www.douban.com/people/2707932/,后半段垮的妈都不认识
2723,力荐,djfish,https://www.douban.com/people/djfish/,笑中有泪的贺岁片，母子关系的处理，夫妻关系的和解，爱的表达方式有好多种，而我们对于最亲的人往往是用了争吵这种最糟糕的方式，带着妈妈来看这部片子，看后要给她一个大大的拥抱啊。最后彩蛋别错过哦，有大腕。
6541,还行,阿花花的sp,https://www.douban.com/people/99047089/,有点理解为啥首映卖竖屏视媒了，毕竟这部可以算是系列最差了…真的线下上映会被同期打得非常惨痛…卖给专业视频平台还要通过收点播费啥的才能回本，但给了竖屏就等于给了流量，你点一下，我点一下，人均成本降低，这人数可是指数型增长…影片植入渐多，无用配角疯狂添加，造成主线故事，即母子关系与夫妻关系完全破碎割裂，过渡僵硬，一个简单故事展现成了超长扁平叙事结构，令关系发生转折的故事设定怕不是把自己当成了英雄（对我说的是那只熊，对我说的是背妈奔跑横穿带有多条裂纹的冰面，多哥都没你能！对我说的是这电影时长我看了一眼咯噔了一下）。基于这所有，彻头彻尾体会了导演和商人的本质不同。
6487,还行,阿暖,https://www.douban.com/people/phoenix43/,很平庸，很无趣，既不好笑，对于原生家庭的探讨也只是隔靴搔痒而已。
1292,力荐,小飞象,https://www.douban.com/people/clmhlbt/,天呐我看那些差评 根本没道理阿 我太喜欢了 感触很深 很好笑 很好哭 很多地方感同身受 不知道差评里隔谁的靴搔谁的痒了 反正我这是袜子都脱了挠哭我了 我是真的爱公路片 我觉得徐峥作为导演掌控力已经完全 不能说炉火纯青 反正是很可以了 异国风情 很美的风景配乐也好听 完美 就是完美 演员选的也好 郭京飞活着也就是一乐儿 总之 爱了
3115,很差,匿名用户123,https://www.douban.com/people/deepriest/,又尬又假。
4156,较差,马 夋,https://www.douban.com/people/june.q/,我讨厌这部电影，甚至作呕，强行灌鸡汤，强行要把所谓的黑暗面撕出来，然后结尾强行煽情和解。没有人没和解，只是徐峥自己没和解吧！
5897,还行,曹犟,https://www.douban.com/people/37191765/,平庸的电影，多亏找到人接盘了，如果真上映估计得亏。
2933,还行,麦小白,https://www.douban.com/people/MagicK/,这种强迫煽情的拍法跟春晚小品最后万年不变的“拔高度”套路没什么分别，注定大多数人不喜欢。现在赚个吆喝，提升下股价已经很好了，线下上映估计跟《攀登者》差不多下场，可能更差。2.5
3682,推荐,亵渎电影,https://www.douban.com/people/zhangzongqian/,骨子里还是囧系列那种公路喜剧片，这次用母子关系制造一系列的笑点，代入感非常好，果然是“同一个世界，同一个妈妈”。从创作的心态上讲，我一直很喜欢徐峥，愿意走出创作的舒适区，去做点不一样的尝试，讲和上一辈人亲情的故事，讲中国家庭亲子关系的和解。从编剧技巧上看，徐峥还是那个最懂类型片技巧的人，他一开始就用对白铺垫的那些细节，每一次用都在强化电影的节奏，划分剧作的大框架，让电影的主题表达更进一步。这个剧本有一个非常好的故事框架，在K3火车上和老妈互虐的六天六夜，一路去往莫斯科，所有的冲突和解都要在这个固定的时间内完成。夫妻和母子两条线彼此关照互为镜像，很喜欢最后夫妻线的处理，与时俱进不落俗套。
1591,还行,伪会计,https://www.douban.com/people/fuzuyi/,还能更无聊吗
1113,还行,大奇特(Grinch),https://www.douban.com/people/grinch/,“囧”系列里有人情味的一部，之前的夸张闹剧和直男思维有很大收敛，但是熊、热气球这种情节是脱离现实的，有些客串角色也仅仅是为“客串”而存在的。除了“囧途”的主线，精神内核其实在过去的两部囧片里都有所提及：如同样以离婚开场的《泰囧》，妻子想要离婚，而男主想的只有生意（油霸变暖霸），男主在结尾时必然会在婚姻中学会成长；以及《港囧》对于女性改变男性和对女性长辈烦扰的宣泄。对苏联老片的致敬： ①伊万的名字来自徐爸给她放过的苏联老片《伊万的童年》；②徐伊万在火车上说了一句《办公室的故事》的台词“…就这么残酷无情无理取闹；”③热气球时有个动作模仿了“莫斯科电影制片厂”的厂标；④徐妈及姐妹们唱的《红梅花儿开》是《幸福生活》插曲，原片也是几个姑娘登台表演唱的这首歌。
1239,推荐,gwei,https://www.douban.com/people/gwei6585119/,7.2分《囧妈》首映礼，有深度有温度！管虎导演说到徐峥导演在不失囧事的前提下，做出更有深意的展现！洽也是当下需要的！不是一味的娱乐，更促进家庭和谐，都夸徐峥成长了，那是必须的，金马影帝呢！《囧妈》与系列前作大有不同，更接近《药神》，而且有欢笑有泪水，有痛楚有温暖！值得嘉奖！黄梅莹老师扮演的囧妈，其实并不囧，很真实，超一流的棒！中年男子徐伊万，才是囧！贾冰插科打诨并不突兀，囧图中的调剂品，袁泉在纽约走来走去太美了！欧丽娅在车厢里搬箱子的桥段超绝，唐季礼导演说徐峥这一定是本色演出！都表现很棒，K3也是很有吸引力，再有些美景就更完美了，冰上背着妈妈奔跑那段即温暖，又很美！相信徐峥未来在导演奖项上一定大有作为！
1197,推荐,秋库布里克,https://www.douban.com/people/straightman/,徐峥进步好大，相对前作品味和审美整个 飞越了几个档次，蒙太奇用的非常娴熟，对异国的美景展现系列最佳，甚至还致敬了塔可夫斯基的《伊万的童年》，故事也更走心和正经许多。有趣的是，作为讲母子关系的电影，它同时站在了两个人的角度去叙述，如果你是家长，你可能会意识到自己作为父母掌控欲的过分，如果你是孩子，你可能会发觉自己身为子女对父母付出的忽视。可以说是春节档最适合全家来看的电影了
663,推荐,搪昂昂昂瓷,https://www.douban.com/people/BOLABA/,年龄一大眼窝子就浅，听到《红莓花儿开》的时候就不明所以的唰唰掉眼泪。虽然整部电影依旧是徐峥以往的商业片套路，但少了聒噪的“专职喜剧角色”，影片自然了不少。要是没有宋小宝那段太过胡逼的剧情可能会更好。前面无数的铺垫都敌不够片尾妈妈镜子前的一个动作，这种代入感应该是其他同档影片无法带来的吧。
2794,较差,正义B胜,https://www.douban.com/people/imoviekobe/,承认吧，作为创作者的那个徐峥，已经过时了
2283,较差,舒农,https://www.douban.com/people/shunong/,还真的是和预告一样难看啊……40奔50的人来演一个20奔30的人和自己妈的关系真的很错位。编剧们感觉像是年轻到没有任何生活体验，大家随便吐槽下自己的妈妈，就把剧本攒出来了，大概还挺得意。
943,还行,rrrockbear,https://www.douban.com/people/52152655/,低于预期，不喜欢俄罗斯妹子和熊出没这两段，妹子尬，熊很凶。唯一的泪点是妈妈在台上唱歌。和妈妈和解的故事没讲好，无法共情，并不合适带妈妈一起观影。彩蛋黄渤还不如拍摄花絮有趣。结尾剧组员工和妈妈的合影很温馨。歌曲好听。囧系列里比较差的一部，俄罗斯风光片。片头看到高以翔的名字被框住，特别难受。
609,推荐,二月鸟语,https://www.douban.com/people/p2165/,7.7/10，徐峥终于真诚的面对了自己和母亲的关系，本片在主题探讨和人物的刻画上做的都很好，且表现形式也比较轻松幽默。把一趟连续开六天的火车上发生的故事拍成一部电影其实很考验编剧功力和导演调度，徐峥和导演团队完成的都很好。事实上本片可以归为现实主义喜剧，创作还是戏剧为底，在台词对白上做足功课。虽然一些事件用了戏剧化处理但探讨的内核非常当下也很普世，不管是和母亲和解也好还是和妻子和解也好，本质上还是和自己和解，在老塔眼里，童年的伊万不愿意和自己和解，《囧妈》里母亲大半辈子也不愿意与自己和解。徐峥到底还是让长大的伊万与自己和解了。但是否真正的和解了，也许要问徐峥了。另外演员选的都特别到位，不管是黄梅莹还是袁泉表现力都非常好！
2011,较差,梅什金,https://www.douban.com/people/justbeyond/,编剧真的想不到办法把母子俩弄上同一列火车了吗?
251,还行,邓安庆,https://www.douban.com/people/renjiananhuo/,很合格的商业片。其实能感受到人到中年后的“疲惫感”，一切都是紧紧揪着的，尤其是涉及到人生情感最重要的婚姻关系、母子关系，经常毫无道理可讲，只能互相埋怨互相憎恨，所以这部电影“疏解”成了戏剧的动力。徐峥与黄梅莹真是好演员，我觉得他们把母子之间解不断理还乱的复杂感情状态表演了出来。另外很想很想坐一次北京到莫斯科的火车。
1413,力荐,好好地,https://www.douban.com/people/144889235/,万万没想到，徐峥做导演的能力是倒着发展的，一部不如一部。也不知道他对母亲、妻子和中年男人到底是有什么误解。
775,还行,施施小洛,https://www.douban.com/people/ssxl/,很差了。强行煽情，强行上升高度，强行搞笑，强行接续剧情，强行中年婚姻危机。这么有钱危机个p啊！凭啥他妈不守规则迟到了就能得个好结局？那守规矩的算啥？还在俄罗斯野外求生？还热气球？？？两万块钱买个演出机会居然是正式的？？？为啥要强行他妈的爱情故事？？？总之一切都很差。
204,还行,一口吃掉小蛋糕,https://www.douban.com/people/cheesecakehouse/,从吃我吧就开始哭唧唧的，最后哭了一整首歌。亲情线真的太好了，可是爱情线就……袁泉可以，但是没必要。高以翔也是很好哭，看着就想哭了。不同于以往的囧系列，但依旧好笑，只不过并没有成为我心目中的黑马，略遗憾。
446,力荐,影子的影子,https://www.douban.com/people/yfqc24pippo/,真的好无聊啊，各种为了剧情强凑梗，可以说是非常无趣了。开场非常牵强地努力让母子俩上了同一趟火车，从俄罗斯女孩出来就开始一路垮掉，被熊袭击遇到猎户到热气球一段我仿佛看到了《断片》......最后还要强行煽情，真的不必这样的。
781,很差,那个与这个,https://www.douban.com/people/184337410/,基本没有爆点。卖掉真是明智的选择。 还有《一出好戏》里，黄渤剪掉了徐峥的戏，这部徐峥就把黄渤的剪掉了，真记仇哈哈哈哈
145,较差,奇爱博士,https://www.douban.com/people/shadanbbi/,四星 ，超出预期的优秀。徐峥的“囧”系列电影，实际上就是一整套喜剧包装的“中年危机”故事，而这一次更有成长。你会大笑，你更能看出现实中发生在我们每个人身上的代际沟通危机、情感表达无能以及成长衰老的烦恼。事实上，我在观看徐峥和黄梅莹“做戏”的同时（这部前半段故事大都发生在通往莫斯科火车上的电影，很像是一出舞台剧），似乎就像看到现实中我和老妈的翻版——我又有多少时间没有好好地拥抱这位生我养我、却又不时吵吵嚷嚷的人呢？沟通，理解，放下，陪伴。徐峥这部用喜感包裹的温情主义电影，值得我们每个人好好品味。
339,还行,东北洪常秀,https://www.douban.com/people/Zazai/,这个故事最大的卖点是“跟母亲和解”，卖点清晰，春节怕家长唠叨的朋友可以给老妈买单票，让阿姨自己去看看，因为俩人去看我怕在影厅里就吵起来；最大的问题是不像电影，缺乏现实层面逻辑，相当于设计一趟必须出发的旅行将母子绑定，给空间和时间造戏。故事的丰富性与笑点程度相当于［泰囧］的一半儿，袁泉线十分功能性。说《半个喜剧》是话剧电影、说《两只老虎》是小品电影的观众除非被卖点精确打击了，不然依然对这部电影无感。 给两星的原因是觉得这部电影虽然主打母子感情，可既不真诚，也不深刻。故事里成功又盲目的伊万离我太遥远。不过不会妨碍电影大卖，原因嘿嘿嘿，目测春节档《囧妈》票房三甲。
155,还行,伤逝,https://www.douban.com/people/17851257/,徐峥的囧之系列来到第四部，泰囧是巅峰，港囧有点强颜欢笑，看之前很好奇徐峥这一部“母子”间的囧态是要怎么搞笑，徐峥一脸憨态其实还蛮适合演喜剧片的，大家也看得可爱，母子间的搞笑间也有温馨路线，总的来说比上一部好很多，彩蛋还有意外惊喜呢。
264,推荐,柯诺,https://www.douban.com/people/43338884/,妈-我-妻子，这三者不应是你幻想我，我幻想你的控制关系，退一步海阔天空吧，徐峥要说的事就这么简单。说到一半已无话可说，剧作也陷落在那，停滞不前。拍熊出没，拍热气球，拍煽情的夕阳红，靠巧合行进，靠大场面虚掩撑场，最后在陈旧的闪回里总结陈词。中年男人撒娇搔痒，对俄罗斯风情也是刻板印象。最好的是那两头熊，特效做得真好。
292,还行,鹿鹿,https://www.douban.com/people/187976697/,这波操作厉害，赚了人设卖了好感还有话题，如果搁电影院同期票房估计不行，片子很一般，但徐峥的做法很聪明
308,还行,Quester,https://www.douban.com/people/Quester/,真的看不下去，10分钟就想关了。全是违背我三观的内容和画面，小到吃东西打电话，大到不顾他人安危硬上火车，我都有搧他母子俩的冲动，绝对祸害社会的负面榜样。你俩爱吵吵自己窝家里吵就行了，不要出来祸害全人类好吗！ps：这片子创造了太多的没想到，没想到大过年看了个这么闹心的“洗具”，没想到便宜无好货是真的，没想到……
136,推荐,澈南,https://www.douban.com/people/48544555/,北京到莫斯科，有三个半小时的直飞航班，也有六天六夜漫长旅途的T3/4列车，白雪覆盖的西伯利亚平原，阴差阳错的母子意外之旅酝酿在滚滚车轮上的绿皮包厢。是母子间家常便饭的絮絮叨叨还是患难后的冰释前嫌，是老塔的男孩伊万和母亲解心结；是夫妻间背道而驰的情迷意乱还是放下后的坦诚相待，是婚姻故事里最后的美好祝愿。在合家欢庆的日子里，导演在欢笑之余讨论了当代疏远的亲子关系和时下男女婚姻价值观问题，是新潮又大胆的，细节的细腻抓取和卡司选角讨喜观众，这绝对会是春节档的大热门。
495,推荐,Jothea,https://www.douban.com/people/eilyying/,第一次感觉把成年人之间的突然崩溃表现出来了，处理家庭关系，一度成为焦虑的根源，电影里说，我们都希望别人成为自己希望的样子，要求，质疑，批判……可真的忽略了好多东西。她也年轻过，也有自己喜欢的，也想自由自在，可她因为有你。后悔没带我妈来今天。
249,推荐,麻团,https://www.douban.com/people/141909990/,看完不知道说什么。就很一般吧。没新意的套路。想搞笑又不想做无脑喜剧，揉杂进来又是中年危机，和母亲的代沟，但又不够。就感觉都想抓一把，但又都做不到位。看下来蛮平庸的吧。
2187,较差,细水儿长流,https://www.douban.com/people/102078175/,它是中国影史投资最大的网络电影
161,较差,喵老师2333,https://www.douban.com/people/York29/,郭京飞说世界已经做太多加法了，就想给大家春节的时候做做减法。好就姑且不讨论电影里的各种不合理性。核心感情戏看似好像多感人但是完全经不起推敲，最后沦为假大空的鸡汤，满屏幕都是徐峥自我满足与自我陶醉，还不如老老实实的拍老年妇女追梦合唱团，都远比现在充满设计感的感情戏来得感人。
676,还行,西楼尘,https://www.douban.com/people/xilouchen/,婚姻比黑熊还危险，不知不觉就变成敝屣。母爱比奶糖还甜蜜，像硬塞的番茄般密集。曾经少年放的塔科夫斯基，忘记电影里的小男孩，只记得他的眼睛闪光。当年错过的红莓花儿开，忘记当时有多沮丧，只记得此刻没升起的幕布。我们是怎样忘记了爱的感觉，不能跟她共处同一车厢，也忘记了曾经依偎彼此的心房。
453,推荐,此木为柴,https://www.douban.com/people/157826087/,三星给《红莓花儿开》，一方面诧异于徐峥对赌协议24亿的自信，一方面又惊叹于徐峥后知后觉的魄力，网播绝对是明智之举，这要是按期上映别说杠《唐探3》，估计连《急先锋》都够呛!
97,较差,一个裤头的诞生,https://www.douban.com/people/aRayn/,一部工整优质的喜剧片，有些硬伤但瑕不掩瑜，仍然是徐峥一脸人畜无害的喜剧风格，俄罗斯姑娘一套成语直接笑喷「兴风作浪、瓮中捉鳖、露水姻缘、一丘之貉」，终于不再看到王宝强疯魔鬼畜的死样子了
269,还行,Joe,https://www.douban.com/people/nonoknows/,作
138,力荐,居无间,https://www.douban.com/people/juwujian/,一部看得出处处用力，又处处无聊的的电影。徐峥在庄与谐之间进退失据。看来“囧系列”要关张了。
96,还行,还有谁,https://www.douban.com/people/163772931/,铁 铁道游击队？？ 这一部挺尬的 温馨主题不错
103,还行,Ben,https://www.douban.com/people/bensmt/,浪费两个多小时，全剧只有列车员有逻辑
199,力荐,一〇一,https://www.douban.com/people/estelleyx/,中年人的生活就是糖衣包裹的苦味丸，工作，婚姻都让人喘不过气，妈妈很真实，是每家每户都会有的妈妈，逼你吃番茄，怕你不穿秋裤，不听你说话，但是熊（生死）面前能为你挡死，痛苦时候可以依靠，虽然永远也别指望她们能理解，甚至能改变。但不妨碍她嫌弃你的眼神里都是爱。
100,很差,暖,https://www.douban.com/people/m19900714/,妈妈和儿子之间的互动细节真实到处处都能引发观者共鸣，中国式母亲+中国式儿子+中国式情感绑缚的难以厘清感，其背后是根深蒂固几个时代的传统家庭观，徐峥和黄梅莹的表演在火车的封闭空间中碰撞出了这个母子关系几十年来的症结。部分地方为了喜剧效果有些稍过于戏剧化，但总体而言，《囧妈》已经足够有现实意义。
104,较差,BAzINGA,https://www.douban.com/people/155729531/,名为囧妈，但是这片里妈妈那里让他囧了？囧妈完全失去了前面三部的囧味，枯燥又冗长的剧情。真够让人囧的😁。可能也是由于剧情场景(火车)的限定，很难写出段子吧。至于主题，还是老一套。还好没上院线，不然真的要亏死哦，徐峥精明。(俄罗斯风景挺美，想去)
85,还行,麻绳,https://www.douban.com/people/ma-sheng/,其实是一个和解的故事，相比起的母子间的拥抱式和解，更喜欢这里夫妻间的放手式和解，一个是妥协，一个是成长。
1002,还行,想放下一切,https://www.douban.com/people/67843034/,本以为只是如港囧一样烂，把喜剧冲突和所谓包袱建立在奇葩上。看到最后发现比港囧还烂，强行输出毫无逻辑毫无意义的lowB价值观。
80,推荐,杜小德,https://www.douban.com/people/lanedo/,今天有幸可以提前看到徐峥导演的新作——《囧妈》。个人认为，从剧情上讲，这部已不像之前的「囧」系列，故事的重点不再是旅途中遇到的各种「囧」事上，而是借了「囧」喜剧这样一个切口，多通过些许荒诞和戏谑的方式，道出了一个现实生活中母子、夫妻之间真的会面临的在相处上可能会出现的问题。整体搞笑，却也不乏温馨，是截止目前看过的今年春节档电影中最喜欢的一部。推荐！
124,还行,晚不安,https://www.douban.com/people/yellowmoonbird/,依然是徐峥喜剧的三板斧，继续输出中产阶级焦虑，所有所剩无几的现实基底和诉求，都在民族奇观式的符号里挥发殆尽。基本叙事模式还是事业有成的男人陷入一次意外的旅程，并在最后获得顿悟和救赎，除此以外，不提供一丁点深入的路径。但是，当妈妈在大剧院一展歌喉的时候，我还是情不自禁地代入了，最后拿下头套更是止不住的泪流。必须承认，这是在囧系列里第一次被感动，突然体会到徐峥在咆哮演技之余一丝微弱的真诚。尤其在这个恐慌蔓延的当下，在家里陪父母看完，心底真的会升起一点生之幸福。伊万扒火车的时候我想，徐峥不是成龙，更成不了基顿，可他还是以先驱或叛徒之名被写入电影产业史了。明面上致敬《伊万的童年》，私下里重现《暖暖内含光》，他是多么想拍出一部好电影啊。
114,还行,BCHH,https://www.douban.com/people/186449010/,大胆预测上院线六亿都卖不到，囧系列最差不为过。
102,推荐,海月梦香,https://www.douban.com/people/154620886/,应该是系列里笑点最少的一部了，前半段虽是喜剧但穿插了些令人不愉快的设定，后半段则是走严肃催泪向――比较有问题的点在于，这算不上是定位在春节档适合亲子一同观看的喜剧片吧，能够感到欢喜的地方实在是太少了，论搞笑和剧情的结合不如原本的竞争对手唐探系列，作为正经片又显得太乏味，定位混乱。
381,推荐,Marni,https://www.douban.com/people/marnic/,整段垮掉，比港囧还难看。
107,推荐,奥兰多·塘夏,https://www.douban.com/people/169381736/,烂也不至于，但真的平庸，强行融入一些刻板化的元素，杂糅起来效果很一般。
62,较差,桃子假象,https://www.douban.com/people/103113112/,确实挺尬的，笑点也不是很多，属于自嗨型“囧途”，强行用爱和解。
72,较差,水浒三国金刚,https://www.douban.com/people/3322566/,囧系列还不停止更待何时
78,还行,萨拉邦德,https://www.douban.com/people/116402157/,这大概是老塔被黑的最惨的一次！
242,推荐,👩🏻🌾💃🏃🏻♀️,https://www.douban.com/people/61029261/,真的很难看，看到高以翔的时候很难受。不得不佩服徐导有头脑，六亿真的很回本了。最好的只有泰囧，本来挺喜欢徐峥，但是你看看拍的什么东西。
64,较差,不良生,https://www.douban.com/people/angle223/,或许因为是在单亲家庭长大的男孩子，对于电影里母与子的彼此争吵、相爱、磨折、心疼、埋怨、牺牲、和解，似乎更能够多一些感同身受。这些过程，好的坏的，都是羁绊。母亲已经不在了的第五个春节，欣慰仍能见到电影里的母子俩最终相拥回家。
62,还行,刘在石的妈妈粉,https://www.douban.com/people/150543635/,下了火车之后便全垮掉了。
62,力荐,杨小乱,https://www.douban.com/people/luan/,生硬，刻意，廉价，也就图个乐。
47,还行,比多,https://www.douban.com/people/yangui/,较差。不是囧妈是尬妈。
104,还行,爱玩电影的人,https://www.douban.com/people/142084334/,"至少比《港囧》强，个人给7.5分。本片在中国式亲情中讨论母子之间的情感与隔阂的深度是有的。母亲与儿子之间所产生的矛盾，来自长久以来的缺乏沟通与信任，这次把主人公安排在火车上进行一连串的囧事，更能将一个中年男人的窘迫描写至极点。没有哪个母亲是不爱自己的儿子的，而这次两人不仅互相理解起了对方，甚至儿子最后还替母亲坚守住了她的梦想。温情式的中国电影。
另说一句，其实徐峥把版权卖给网络，我个人认为，有些许不妥。不说影院为其宣传下的成本直接蒸发，但显然一部院线电影撤档后变成一部网大，为了捞本直接跳过电影院，这其实多多少少影响了院线行业。如果徐峥这一次成功了，也不知道会有多少院线电影重复这一套。
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53,力荐,禾田小意达,https://www.douban.com/people/115812510/,最后张璐和徐伊万没有在一起，就凭这一点，多给一分。
24,很差,Z星驰007,https://www.douban.com/people/Zxingchi007/,后面真的垮得稀烂啊，估计是完全不知道怎么编了，瞎搞乱凑，俄罗斯弊履女是什么鬼？？熊出没是什么鬼？？婚礼是什么鬼？？开口跪就把已经离场的观众都拉回来最后还掌声雷动是什么鬼？？所有的情感分崩离析都只要在煽情音乐里回忆诉说过去就能和解是什么鬼？？？？？？？
48,较差,∑×pe℃t.,https://www.douban.com/people/asdzheng/,电影2.5星，但是现实中的商业操作加一星
79,还行,奈斯Biu,https://www.douban.com/people/misakiller/,一般的不能再一般了，对于徐峥来说就是差
6,还行,影志,https://www.douban.com/people/tjz230/,50秒语音方阵、喂吃的、爱看鸡汤公号…关于妈囧的部分，不如预期饱满。袁泉台词尴尬，高以翔出镜还是略感慨。亲情有时候就是一种控制和压力，父母管我们，催抱孙子也不过想继续管孙子…长辈们理解的爱就是如此简单粗暴，我们能理解，但无法改变，唯有包容和接纳。“在感情里讲道理就是最大的不讲道理”
19,推荐,桃桃林林,https://www.douban.com/people/qijiuzhiyue/,主要问题还是太长了，前面太久了。喜剧部分没有那么突出，熊出没也很奇怪。反倒是后面煽情那部分，更能触动到我，尤其是最后黄梅莹摘假发那场戏。徐峥拍拍电影，总是在解决自己的困惑，这部其实也是。
166,还行,abcdnarration,https://www.douban.com/people/cyns17/,钱不是这样赚法啊山争哥哥。这啥玩意？是不是自己心里也明白这玩意要是错过了贺岁档连6.3亿都拿不到？倒是很符合在什么西瓜视频上看的气质，植入广告又多又尬，直直地捅到观众脸前面来，姿态太难看了。这不配叫电影。这剧本也不配叫剧本。毕志飞拍个这玩意我也不说啥了，徐峥两个字的份量你自己就这么糟践。我刚才想到一句更难听的现在忘了。真失望我还不如花钱去看熊出没。
100,还行,二火山,https://www.douban.com/people/51016659/,"在囧系列类型片上做得更加扎实与成熟，笑料的抖包袱形式都很奏效，情感上，徐峥铺设两条线讲述当代人婚姻与亲情的双重错位，利用前后段空间的变换来挤压和释放角色的情绪，处在这个阶段的人多少都能感同身受。
同样的主角帮助配角实现旅程愿望，但配上母亲这个身份，无疑加深了多层含义，对儿子事无巨细地管制，同时又不忘初心追梦。因为爱情结缘的夫妻也成了彼此制约的捆绑。无论什么形式的关系，彼此都是独立的个体，我们往往因为关系里的身份，陷入主观臆愿去束缚对方，忽略了理解和尊重。特别喜欢最后三方的放手，每个人都有了新的开始，反套路的合家欢，更迎合当下。
三部下来感受到徐峥更加深耕情感和社会议题的讨论与挖掘，不再是追求闹腾的感官喜剧那么简单，感情也是愈加浓厚。徐峥正处在自己创作的黄金期，也很期待他未来的发挥。"
38,推荐,南蛮,https://www.douban.com/people/htwdyg/,一江春水向东流的翻译原来是hakuna Matata...
97,推荐,张华弥,https://www.douban.com/people/54056542/,看出了徐峥的进步，甚至加入了动作戏的尝试。把母子情深和苏联情结合在一起这一招相当聪明，就连一到抒情段落就开始慢镜围着人转的段落，也显得异常可爱，最可爱的居然还是一个塔可夫斯基的梗，让人重新审视片中回忆叠化的部分。
19,推荐,巴鸡！,https://www.douban.com/people/yangchangyi520/,中年男人与母亲之间的那些细节 还是很到位的 毕竟是取自徐峥自身的真实经验 也许只有到了四十来岁才能体会到与母亲的那种微妙关系吧 把莫斯科拍得很美 …但往往你记住一部电影里的风景超过内容本身时 就说明 电影内核还是有点问题的 但我还是相信徐峥能再出佳作的 。
14,较差,陆支羽,https://www.douban.com/people/luzhiyu/,1.这个集体撤档、足不出户的魔幻春节，所幸还有这部囧途喜剧，能让我们陪家人一起宅。2.徐伊万与母亲相爱相杀的亲子模式，既有对现实中母子关系的准确印刻，如语音方阵、食物投喂等；又不乏对理想化母子关系的诗意建构，如熊出没那一刻的护犊情深，以及热气球的凭空亮相等。相比以往只遵循现实主义的徐峥而言，这其实是一种难得的进步，而并非有人所谓的编不下去。3.当然，“囧途”系列从其诞生之初便注定了商业属性，但这并不妨碍徐峥对老塔的致敬；显然，在剥开商业外壳后，徐峥也有一颗艺术之心，这也是为什么徐峥会在《十三邀》里说出那句：“我好想跟娄烨合作一部电影，但是我很担心，他是不是觉得我太商业了，看不上我。”
49,较差,光与影,https://www.douban.com/people/yookoarlin/,挺好玩的合家欢电影，头条系好厉害，清晰度和流畅度100分
150,还行,予己一书🤓,https://www.douban.com/people/141115309/,比港囧还难看。。。 人物立不住，喜剧变闹剧，整部电影从头到尾演员都在嘶吼，让人听着很头疼。 各种转变又显得特别做作，贾冰一出来就出戏，节奏也像拉长的小品。。。 我和我的祖国，女排拍得挺好，怎么这部这么烂。。。
62,推荐,鲸鱼君,https://www.douban.com/people/4370686/,《囧妈》：尽管跟妈妈吵得不可开交，还总不在一个频段上，但在“过度关心”之下是强力释放的关怀和近乎本能的爱，专治各种中年危机。剧本模式跟囧途前作无异，吵闹出的笑点屡试不爽，公路冒险也花样翻新，熊都出没了。结尾虽然俗套，但母亲晚年追梦的纯粹执着还是能把人小感动一下。提名：最佳女主角(黄梅莹)。★★★☆
36,较差,老罗Lazzaro,https://www.douban.com/people/lazzaro/,徐峥囧系列之三已然强行把自然喜剧往无端亲情上靠，甚至堆砌各种无脑无笑点所谓的“喜剧”元素，后半段一路尬闹尬煽。但不得不说贺岁档线下转线上，类“流媒体”这波操作还是挺高的。
17,还行,冰镇西瓜橘子水,https://www.douban.com/people/65400706/,和妈妈火车上吵来吵去那几段还挺真实的 回家过年就是一直在你耳边叨叨叨叨
116,力荐,有心打扰,https://www.douban.com/people/kejinlong/,我甚至都不知道要不要标上「喜剧」这个标签，从头到尾让人难以发笑。而亲情和爱情的内容，太可怕了，这是什么傻逼剧情，大过年的，别恶心人了，好吗？！
23,还行,沉默,https://www.douban.com/people/180520941/,太烂，把观众当傻子。
9,还行,王小叶儿,https://www.douban.com/people/wangxiaoyeer/,7分。本片没有像人在囧途将春运、泰囧将泰国风情文化吃透一样，将俄罗斯真正的文化内涵和妈囧主线相结合。用火车替代了传统的公路，受到一定限制，但也带来了列车上独特的情节展现方式，并不是完全的弱点。但不同于前几部，这部将当地文化极度地弱化，成了电影故事背景而不是故事场景，无形中极大削减了戏剧性和戏剧趣味。所以虽然有遇见熊、船上婚礼、遇见俄罗斯女孩等戏份，但因为对俄罗斯的理解过于符号化，情节衔接和节奏都远不如之前几部顺畅且自然。而代替文化风情，电影将更多的笔墨放在了自己和母亲关系的细腻处，从一开始拒绝沟通粗暴反抗控制到被迫接受再到崩溃争吵再到心疼服软再到和解升华，节点清晰，说明影片一直试图向更深的地方挖掘。所以片子最大的问题恰恰不是太过追求商业，而是太执着于艺术性，反而没有处理好和商业性之间的平衡。
34,力荐,拔鳝射水,https://www.douban.com/people/166015195/,很想多打点分，但是真的不好看
5,很差,汪金卫,https://www.douban.com/people/longzheking/,一部非常拧巴的电影。一面是贺岁喜剧，一面处处讲母子关系、夫妻关系的大道理；一面致敬塔可夫斯基，一面又安插低俗桥段洒狗血鸡汤；一面在K3国际列车背景调查、美术布景等下足功夫贴近真实，一面极尽夸张之能事搞扒火车熊出没热气球。都21世纪20年代了，摄影特效技术如此发达，做喜剧还如此不思进取。已经分不清袁泉黄渤俄女郎尴尬的台词文本与乌兰巴托打电话、棕熊热气球相比哪个更扯淡、更灾难。P.S.1.K3国际列车停张家口，男主可以在那下车。2.电影上线前，高以翔去世，即刻APP死掉。3.电影上线一周后，开行六十年来哪怕中苏破裂都无间断运行的K3国际列车，因肺炎疫情而在俄方命令下首次停运
48,较差,killer CAT,https://www.douban.com/people/momomosuck/,看了前5分钟台词就尴尬癌发作，没想到还会全程尴尬。我的2020第一烂片，囧妈，谢谢。感谢没有上院线祸害观众，让我在电脑面前有了免费快进的机会，真的还不如网络大电影。之前徐峥采访说怕娄烨看不上自己，终于明白为什么了。
13,还行,远子,https://www.douban.com/people/xiaoxiaodeyuanz/,本想看部“喜剧”放松下，看完更气了……可能就是徐峥这帮中老年人一天到晚喊着应该和父母和解，我们的“精神弑父”才会变得如此艰难吧……好吧，我可能又太苛刻了。但看到有人说因为《伊万的童年》多加一星，就真的不太懂了。是不是再在火车车厢上贴上伯格曼、费里尼、安东尼奥尼的电影海报，就可以打五星啦？别这样，我们要做就做最文艺、最持久的文艺青年，不要像徐峥这样半途而废，好吗？
25,还行,刘小流,https://www.douban.com/people/yingpingduli/,比起以往的囧系列，忽然发现即便是包贝尔那样蠢蛋存在的意义……
8,推荐,安东,https://www.douban.com/people/smokey/,怪不得有底气让免费观看呢，光那些铺天盖地的植入广告就能盈利了吧？
16,还行,凌睿,https://www.douban.com/people/lingrui1995/,系列最差，这质量就算上映也不会大卖。难怪不换个日子上映，而是在网上播出。 俄罗斯美女和伊万第一次见面就和他在火车尾独处，还要和他接吻。 伊万是魅力十足还是风流倜傥？是风靡万千少女还是全天下女人都喜欢他？ 这不是YY吗？ 还没有签离婚协议，他就想出轨。如果列车员没有及时阻止，他可能已经出轨了。 后来他看见娜塔莎和男友复合，他脸上写满了羡慕嫉妒恨。 你才是小三，怎么搞得好像别人是小三一样。 你们之间本来就不应该发生什么，你竟然还觉得不甘心？ 还有伊万“不小心”钻进女乘客的裙子里，后来又“不小心”看见女乘客没穿裤子……这些笑点都很低级，甚至低俗。 伊万和母亲的亲情线、伊万和张璐的爱情线也是讲了半天讲不到重点。隔靴搔痒，无病呻吟。 每个人在亲情和爱情方面都有过非常艰难的经历，伊万面临的问题还是太小儿科了。
18,还行,胖官赵,https://www.douban.com/people/122454843/,又一个“妈都是为你好”的中华pua家庭片，套路和前面几部如出一辙啦，全程冷漠看完，没笑点没泪点，曲曲折折的探险都在意料之中，最终还俗套地沦落为俄罗斯风情片。《伊万的童年》和《红莓花开》算小亮点。这片是跟《熊出没》有合作吗？
22,推荐,still ysys,https://www.douban.com/people/161796163/,披着喜剧外表的家庭纠纷剧，没有任何笑点。。。我都不知道我是怎么看完的
15,推荐,SleepWalker,https://www.douban.com/people/44564069/,母爱如狂奔的俄罗斯棕熊般凶猛，母爱似手中的大白兔奶糖般甜蜜，该抱着怎样的期待面对自己的子女，这是世上所有母亲共同的难题。比《港囧》强，角度找的不错，核心主题能引起大众共鸣，进而产生煽情攻势，但在剧作层面徐峥仍然不思进取，做作、矫情、偷懒、狗血，怎么方便怎么来，主要体现在鸡肋的双线叙事，庸俗的旅途艳遇，和毫无诚意的鸡汤逆转上，而且台词也欠打磨，尤其是开场袁泉对徐峥义正言辞的尬聊式说教，我在看教育频道吗。这片子最大的功臣是黄梅莹，无论是和徐峥的对手戏还是solo，几段高光表现都挺打动人，这大概也是这片子还值得一看的原因。Ps:结尾首彩蛋够意思，虽然不知道是不是真的。
71,推荐,小牛魔王,https://www.douban.com/people/nmw/,西瓜鲜时光
35,较差,zhang 2nd,https://www.douban.com/people/zhanger/,还不如前两部，从头吵到尾，但是没有一场够劲儿的，很可惜
30,较差,降落伞,https://www.douban.com/people/Hepburng/,三星，笑点最多的居然是俄罗斯姑娘。
18,还行,梅岭藏殊梅长苏,https://www.douban.com/people/54153810/,剧情比较一般
17,推荐,Enjolras,https://www.douban.com/people/Enjolras0712/,1，意料之中的水准，我本就觉得徐峥的“囧”系列难以再创新高。诚然《泰囧》开启了中国喜剧的黄金时代，但在“开心麻花”都已经后继乏力的今天，传统的喜剧确实很难再给人惊喜了。 2，所以我们在《囧妈》中所看到的，都是一些“暮气沉沉”的包袱的桥段，甚至在形式上，依然还是照着《泰囧》的模式在构建剧本，毫无尝试突破的意图，可能徐峥觉得这样“稳”，但同时也失去了出彩的可能。 3，徐峥对于男人中年危机的刻画倒真是一部接一部，一部比一部刻画得更多，以前可能只是在夫妻关系上略作点缀，这次则更多代入了中年人和父母的代沟，其实这个视角拿来做一些更现实主义的题材很好，未必欢笑就是一切问题的解药。
28,较差,Yangleiww,https://www.douban.com/people/60911277/,虽然喜剧前段我只有冻成冰雕那段找了，但却也没有忽略对观众内心的照拂，很明显导演并不是想简单的拍喜剧，更多的是想探讨妈妈与婚姻的巧妙关系上，而在内容上直视了亲子和夫妻关系中的无助和孤独，但却并不是用各种平淡如水的台词和道貌岸然的荣誉去建立人物动机。影片有几段的表演有着非常惊人的情感能量，有着一种从简单故事中挖掘并呈现影像的能力，这种力量足以让观众对主角所经历的情感感同身受。欢快的前半段以及温暖而又柔情的后半段之间巧妙的搭配让整部影片有笑有泪。
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FILE: lianxi/film-csv.txt
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电影名称;上映时间;闭映时间;出品公司;导演;主角;影片类型;票房/万;评分;
《熊出没之夺宝熊兵》;2014.1.17;2014.2.23;深圳华强数字动漫有限公司;丁亮;熊大，熊二，;
《菜鸟》;2015.3.27;2015.4.12;麒麟影业公司;项华祥;柯有伦，崔允素，张艾青，刘亚鹏，张星宇;爱情/动作/喜剧;192.0 ;4.5 ;
《栀子花开》;2015.7.10;2015.8.23;世纪百年影业，文投基金，华谊兄弟，千和影业，剧角映画，合一影业等;何炅;李易峰，张慧雯，蒋劲夫，张予曦，魏大勋，李心艾，杜天皓，宋轶，王佑硕，柴格，张云龙;青春，校园，爱情;37900.8 ;4.0 ;
《我是大明星》;2015.12.20;2016.1.31;北京中艺博悦传媒;张艺飞;高天，刘波，谭皓，龙梅子;爱情 励志 喜剧;9.8 ;2.5 ;
《天将雄师》;2015.2.19;2015.4.6;耀莱文化，华谊兄弟，上海电影集团;李仁港;成龙，约翰·库萨克，阿德里安·布劳迪，崔始源 ，林鹏，王若心，筷子兄弟，西蒙子，冯绍峰，朱佳煜;动作，古装，剧情，历史;74430.2 ;5.9 ;
《简单爱》;2015.7.3;2015.7.19;中视合利（北京）文化投资有限公司一鸣影业公司（美国）;崔龄燕;许绍洋，张琳，谢雨芩，石铭熙;都市浪漫爱情喜剧;21.7 ;2.9 ;
《全能_爸》;2015.3.5;2015.3.22;河南弘星、北京弘星、杭州寰耀;董春泽;罗京民，孙波，于非，马燕，赵丽，卢思佚，米明杰，贾志;亲情励志喜剧;83.0 ;7.5 ;
《恶棍天使》;2015.12.24;2016.2.13;天津橙子映像传媒有限公司、北京光线影业有限公司;邓超、俞白眉;邓超，孙俪，梁超，代乐乐;喜剧/荒诞/爱情;64959.0 ;4.0 ;
《冲上云霄》;2015.2.19;2015.3.29;寰亚电影制作有限公司;叶伟信，邹凯光;古天乐，郑秀文，吴镇宇，张智霖，佘诗曼，郭采洁;剧情，爱情;15631.3 ;4.4 ;
《少年班》;2015.6.19;2015.7.19;工夫影业；华谊兄弟;肖洋;孙红雷，周冬雨，董子健，王栎鑫，李佳奇，夏天，王森;青春、校园、喜剧;5068.7 ;5.7 ;
《最美的时候遇见你》;2015.12.11;2015.12.27;广州遐迩文化传播有限公司;吴娜;谭松韵，罗云熙;校园，爱情，喜剧;156.2 ;5.5 ;
《百团大战》;2015.8.28;2015.10.11;八一电影制片厂；中国电影股份有限公司；北京紫禁城影业公司;宁海强，张玉中;陶泽如，刘之冰，印小天，吴越，唐国强，王伍福;战争/历史;41367.3 ;4.7 ;
《怦然星动》;2015.12.3;2016.1.10;欢瑞世纪，嘉行传媒，青春光线;陈国辉;杨幂，李易峰，陈数，王耀庆，迪丽热巴，张云龙;都市，爱情，喜剧;15973.9 ;4.3 ;
《万物生长》;2015.4.17;2015.5.24;北京劳雷影业、杭州果麦文化传媒、北京联瑞影业;李玉;范冰冰，韩庚，沙溢，吴莫愁，杨迪，齐溪，张博宇，沈婷婷，李梦，雷恪生，吕行;爱情、剧情、校园、喜剧;14831.8 ;5.8 ;
《一念天堂》;2015.12.31;2016.2.13;天河盛宴，凯德盛世（北京）投资管理有限公司，和云筹(北京)网络科技有限公司;张承;沈腾，马丽，林雪，杜晓宇，王子子，李元鹏;喜剧;8279.5 ;5.2 ;
《闯入者》;2015.4.30;2015.5.24;冬春文化、银润传媒、合润传媒、安乐电影、引力影视投资、重庆电影集团;王小帅;吕中，秦海璐，冯远征，秦昊，石榴;剧情、犯罪;1003.6 ;7.6 ;
《一路惊喜》;2015.2.6;2015.3.8;万达影视传媒有限公司;金依萌/潘安子/章家瑞/宋迪;郭采洁，萧敬腾，赵丽颖，凤小岳，夏雨，梅婷，蓝燕，林家栋，张译，大鹏，蒋劲夫，孙艺洲，张辛苑，阚清子，刘维，乔杉;喜剧/爱情/家庭;6974.6 ;5.0 ;
《既然青春留不住》;2015.10.23;2015.11.22;杭州和润影视有限公司;田蒙;张翰，陈乔恩，王啸坤，施予斐，贾盛强，廖娟;喜剧、爱情;5020.3 ;4.5 ;
《破风》;2015.8.7;2015.9.13;恒大影视文化有限公司;林超贤;彭于晏，窦骁，崔始源，王珞丹，陈家乐，欧阳娜娜，连凯;剧情、运动、爱情;14529.1 ;7.2 ;
《浪漫天降》;2015.10.23;2015.11.8;;宁瀛;夏雨，关晓彤，邱泽;浪漫，爱情，喜剧;785.2 ;4.1 ;
《将错就错》;2015.3.5;2015.3.29;中国电影股份有限公司等;王宁;小沈阳，田亮，陈小春，熊黛林;爱情、喜剧;3937.4 ;3.8 ;
《探灵档案》;2015.3.7;2015.3.22;壹马时代文化传媒（北京）有限公司、北京盛唐时代文化传播有限公司;彭发;马浴柯，吴昕，潘粤明，王景春，莫小棋，朱雨辰，洪天明，陈国坤，刘颖仪;悬疑，惊悚;334.1 ;5.6 ;
《分手再说我爱你》;2015.12.24;2016.1.17;爱奇艺影业（北京）有限公司、太阳娱乐文化有限公司、无限动力实业有限公司;叶念琛;方力申，邓丽欣;爱情、剧情;1273.2 ;6.5 ;
《失孤》;2015.3.20;2015.5.3;华谊兄弟传媒集团、源合圣影视、映艺娱乐;彭三源;刘德华，井柏然，梁家辉，吴君如;剧情、社会;21617.9 ;6.4 ;
《坏蛋必须死》;2015.11.27;2015.12.20;北京新力量、华谊兄弟、南京大道行知;孙皓;陈柏霖，孙艺珍，乔振宇，申贤俊，张光，杨旭文，丁文博，朴哲民;喜剧，悬疑，旅行，爱情;4705.4 ;6.0 ;
《紫霞》;2015.12.11;2015.12.27;映代码公司;苗述;徐洁儿，袁晓超，刘承俊，洪天照，刘永健，谭赫，肖红，金晶，谢沅江;爱情，奇幻;49.1 ;2.4 ;
《爱情魔发师》;2015.7.17;2015.8.2;北京仁和博纳文化传媒有限公司;倾海;游游，张燃，朱咪咪，黄一飞，崔浩博，王子轩;喜剧 / 爱情;20.3 ;3.8 ;
《爱之初体验》;2015.8.7;2015.8.23;上海锦瑟天下影视有限公司;海涛;张超，李晓峰，张瑶，吴大维，屈菁菁，刘雅瑟，乔曦;喜剧/爱情;321.7 ;4.7 ;
《前任2：备胎反击战》;2015.11.6;2015.12.20;华谊兄弟传媒股份有限公司、新圣堂影业;田羽生;郑恺，郭采洁，张艺兴，王传君;爱情，喜剧;25200.2 ;5.0 ;
《可爱的你》;2015.3.20;2015.4.12;银都机构、寰宇娱乐、剧魔影业、精鹰传媒等;关信辉;古天乐，杨千_，姜皓文，刘玉翠;剧情;2221.7 ;7.8 ;
《不可思异》;2015.12.4;2016.1.10;星汇天姬、中影、珠影、华策影业、合肥广电;孙周;王宝强，小沈阳，大鹏，辛芷蕾;3D/科幻/喜剧/剧情;11190.9 ;3.8 ;
《一路向前》;2015.8.6;2015.8.22;深圳市华影投资有限公司;侯亮;陈赫，姚星彤，常远，张颂文，陆海涛;喜剧、爱情;571.0 ;3.6 ;
《天各一方》;2015.10.9;2015.10.25;广东广视传媒有限公司，梧州市西江在线影视传播有限公司;云山;潘辰，郑凯，苏妙玲，金丰;言情;2.9 ;5.0 ;
《魔卡行动》;2015.10.16;2015.10.31;上海华宇电影股份有限公司;姜国民;乔任梁，张馨予，任达华;动作，喜剧，爱情;282.7 ;3.4 ;
《拳霸风云》;2015.6.26;2015.7.12;中视尚影（北京）国际文化传媒有限公司;臧溪川;谷尚蔚，崔允素，杜海涛，梁家仁;动作 / 爱情 / 剧情;133.7 ;3.3 ;
《守梦者》;2015.7.24;2015.8.16;河北同华影视公司、唐山新天地公司;张力;温兆伦，连晋，张潮，林鹏;悬疑;31.3 ;5.4 ;
《大变局之梦回甲午》;2015.9.1;2015.9.20;北京金亿乾坤影视文化传媒有限公司;刘全玮;赵育莹，吴云飞，韩一菲，冯兵;剧情，爱情，战争;31.8 ;3.1 ;
《不能错过》;2015.12.10;2015.12.27;北京奇百奇文化传媒有限公司、北京国龙影业发行股份有限公司;杜奇泉、祁子轩;曾虹畅，吕卓燃，崔航，马藜，郄路通（晓凡），郑媛元，赵冉;青春、爱情、时尚;14.3 ;2.7 ;
《封门诡影》;2015.3.13;2015.4.6;北京思泽汇通影视有限公司;王孟圆;葛天 ，隋咏良，小张铎，杜语庭 ，钱思_，刘滢，屠育玮，尉迟少南，张铎;惊悚 恐怖 悬疑;2581.7 ;4.6 ;
《吉星高照2015》;2015.3.1;2015.3.22;珠江影业传媒有限公司;晴朗;王祖蓝，陈嘉桦，曾志伟，陈静，苑琼丹，温超，湛琪清，元秋，杨奇煜，黄一山，刘俊纬，黄一飞，廖亦_，田启文，冯勉恒，郑文辉，阮兆祥，刘以达，施明，古明华;爱情，喜剧;1529.7 ;3.1 ;
《枪过境》;2015.4.16;2015.5.3;北京盛世翔和国际影视文化传播有限公司;梁杰;安泽豪，方力申，王双宝，计春华，焦恩俊，闫婕;动作、悬疑、犯罪;137.0 ;5.3 ;
《兔侠之青黎传说》;2015.2.21;2015.3.15;天津北方电影集团有限公司;马元 董大可;黄磊，杨子姗，何云伟，王劲松，马元，王_波;动画;2973.5 ;6.3 ;
《小门神》;2016.1.1;2016.1.24;追光人动画设计（北京）有限公司;王微;高晓松，白客，于心怡，毕啸岚，易小星，季冠霖;剧情;7868.5 ;6.8 ;
《美人鱼》;2016.2.8;2016.3.27;中国电影股份有限公司、星辉海外有限公司、和和(上海)影业有限公司;周星驰;邓超，罗志祥，张雨绮，林允;爱情/喜剧/科幻;339212.8 ;6.8 ;
《西游记之孙悟空三打白骨精》;2016.2.8;2016.3.27;星皓影业有限公司;郑保瑞;郭富城，巩俐，冯绍峰，小沈阳，罗仲谦，陈慧琳，费翔;动作、魔幻;120101.7 ;5.7 ;
《年兽大作战》;2016.2.8;2016.3.6;东阳坏猴子影视文化传播有限公司;张扬;雷佳音，周冬雨，陈赫，陶虹，郭涛，郭子睿，刘仪伟，沈腾，张一白，王迅，郝云，谢娜，熊乃瑾;动画喜剧、奇幻冒险;3451.2 ;5.7 ;
《澳门风云3》;2016.2.8;2016.3.27;博纳影业集团;刘伟强、王晶;周润发，刘德华，张学友，张家辉，向华强，向佐，李宇春，刘嘉玲，王诗龄，余文乐;动作、冒险、喜剧;111818.8 ;4.0 ;
《卧虎藏龙：青冥宝剑》;2016.2.19;2016.4.4;韦恩斯坦国际影业公司（美国）;袁和平;甄子丹，杨紫琼，岑勇康，刘承羽，贾森·斯科特·李;武侠、动作、剧情;25625.3 ;4.7 ;
《叶问3》;2016.3.4;2016.4.17;东方电影制作有限公司;叶伟信;甄子丹，张晋，熊黛林，迈克·泰森，谭耀文;武术、动作、剧情;77028.9 ;6.3 ;
《火锅英雄》;2016.4.1;2016.5.15;新丽传媒股份有限公司、工夫影业股份有限公司、万达影视传媒有限公司等;杨庆;陈坤，白百何，秦昊，喻恩泰;剧情、动作、爱情;37054.2 ;7.2 ;
《熊出没之熊心归来》;2016.1.16;2016.2.28;深圳华强、优扬传媒、乐视影业、珠江影业、大地发行、猫眼影视;丁亮、林永长;张伟（配），张秉君（配），谭笑（配），赵肖宇（配），万丹青（配），孟雨田（配）;动画、冒险、喜剧、合家欢;28775.4 ;6.2 ;
《睡在我上铺的兄弟》;2016.4.1;2016.5.8;乐视影业;张琦;陈晓，杜天皓，刘芮麟，李现，吴优，蓝盈莹;青春、校园、爱情;12782.3 ;5.0 ;
《陆_知马俐》;2016.7.15;2016.8.21;宸铭影业、海宁壹线影视、君竹影视、华谊兄弟、旗舰影业;文章;包贝尔，宋佳，朱亚文，焦俊艳;喜剧、爱情;19206.6 ;5.3 ;
《微微一笑很倾城》;2016.8.12;2016.9.17;上海剧酷文化传播有限公司;林玉芬 ;郑爽，杨洋，毛晓彤，白宇，牛骏峰，郑业成，宋欣佳怡，秦语，张赫，崔航，张彬彬，马春瑞;纯爱、青春、偶像;27583.5 ;5.1 ;
《谁的青春不迷茫》;2016.4.22;2016.5.29;光线传媒;姚婷婷;白敬亭，郭姝彤，李宏毅，王鹤润，丁冠森;青春、校园;17990.4 ;6.4 ;
《夏有乔木雅望天堂》;2016.8.5;2016.9.11;福建恒业电影发行有限公司;赵真奎;吴亦凡，韩庚，卢杉，周元;爱情、青春、犯罪;15640.7 ;4.7 ;
《不朽的时光》;2016.4.15;2016.5.2;欣欣然（北京）文化传媒有限公司、浙江王马影视传媒有限公司;闫然;黄恺杰，爱新觉罗·启星，耿一智，张逗逗，王紫逸，许正庭，焦刚，李易祥;剧情;72.8 ;4.5 ;
《我们的十年》;2016.9.2;2016.9.25;湖南楚人传媒有限公司;马伟豪、刘海;赵丽颖，乔任梁，吴映洁，范逸臣，班嘉佳，冯铭潮;青春、怀旧、爱情;4408.5 ;4.8 ;
《大话西游3》;2016.9.14;2016.10.30;春秋时代影业、乐华娱乐、星光联盟;刘镇伟;韩庚，唐嫣，吴京，张瑶，张超，谢楠，王一博，黄征，莫文蔚，胡静，何炅，钟欣潼，曹承衍，周艺轩;动作、奇幻、爱情、喜剧;36593.3 ;3.7 ;
《致青春·原来你还在这里》;2016.7.8;2016.8.21;北京儒意欣欣文化发展有限公司;周拓如;吴亦凡，刘亦菲，金世佳，李沁，李梦，郝邵文;爱情、青春、剧情;33679.1 ;4.1 ;
《寒战2》;2016.7.8;2016.8.21;;陆剑青、梁乐民;郭富城，梁家辉，杨采妮，文咏珊，周润发，彭于晏，李治廷，杨_宁;剧情、动作、犯罪;67820.3 ;6.9 ;
《危城》;2016.8.12;2016.9.17;伯纳影业、寰宇娱乐、爱奇艺影业、太阳娱乐文化、英明文化、长长影视等;陈木胜;刘青云，古天乐，彭于晏，袁泉，江疏影，吴京;动作、武侠;16737.4 ;5.6 ;
《盗墓笔记》;2016.8.5;2016.9.17;上海电影（集团）有限公司、乐视影业、南派泛娱有限公司;李仁港;鹿晗，井柏然，马思纯，王景春，张博宇，涂圣成;冒险、动作、悬疑;100441.4 ;4.7 ;
《封神传奇》;2016.7.29;2016.9.11;中国星电影有限公司、博纳影业集团;许安、杨龙澄;李连杰，范冰冰，黄晓明，Angelababy，古天乐，梁家辉，向佐，许晴;奇幻、动作、古装;28394.3 ;2.9 ;
《百鸟朝凤》;2016.5.6;2016.6.5;北京聚合影联文化传媒有限公司;吴天明;陶泽如，李岷城;剧情;8692.2 ;8.0 ;
《惊天大逆转》;2016.7.15;2016.8.14;中国电影股份公司、北京海润影业有限公司;李骏;钟汉良，李政宰，郎月婷;动作、悬疑、犯罪;7864.8 ;7.1 ;
《赏金猎人》;2016.7.1;2016.8.14;香港天马电影、上海欣亿传媒、Starhaus Entertainment、Union investment Partners;申太罗;李敏镐，钟汉良，唐嫣，吴千语，樊少皇，徐正曦;动作、喜剧、推理、悬疑;21346.3 ;5.0 ;
《功夫熊猫3》;2016.1.29;2016.3.13;中国电影股份有限公司、梦工场动画影片公司、上海东方梦工厂文化传播有限公司;吕寅荣、亚历山德罗·卡罗尼;（英文版）杰克·布莱克，凯特·哈德森，布莱恩·科兰斯顿，（中文版）成龙，黄磊，白百合，王志文，周杰伦，杨幂;动画，喜剧，动作，家庭，冒险;100200.4 ;7.7 ;
《独立日：卷土重来》;2016.6.24;2016.8.7;二十世纪福斯电影公司;罗兰·艾默里奇;利亚姆·海姆斯沃斯，麦卡·梦露，杰西·厄舍，杰夫·高布伦，夏洛特·甘斯布，杨颖，雪拉·渥德;科幻、动作、冒险;50320.6 ;5.7 ;
《X战警：天启》;2016.6.3;2016.7.17;二十世纪福斯电影公司（美国）;布莱恩·辛格;詹姆斯·麦卡沃伊，迈克尔·法斯宾德，詹妮弗·劳伦斯，尼古拉斯·霍尔特，伊万·彼得斯，索菲·特纳，泰尔·谢里丹，亚历山德拉·西普，柯蒂·斯密特-麦菲，奥斯卡·伊萨克，奥立薇娅·玛恩，本·哈迪;动作、冒险、科幻;80284.1 ;7.8 ;
《美国队长3》;2016.5.6;2016.6.11;美国漫威影业公司（美国）;安东尼·罗素、乔·罗素;克里斯·埃文斯，小罗伯特·唐尼，塞巴斯蒂安·斯坦，斯嘉丽·约翰逊，伊丽莎白·奥尔森，查德维克·博斯曼，安东尼·麦凯，保罗·贝坦尼，保罗·路德，唐·钱德尔，杰瑞米·雷纳，汤姆·赫兰德，丹尼尔·布鲁赫;动作、科幻、冒险;124626.6 ;7.7 ;
《蝙蝠侠大战超人：正义黎明》;2016.3.25;2016.5.15;华纳兄弟影片公司（美国）;扎克·施奈德;本·阿弗莱克，亨利·卡维尔，盖尔·加朵，杰西·艾森伯格，艾米·亚当斯，杰瑞米·艾恩斯;动作、科幻、冒险;61908.2 ;6.6 ;
《魔兽》;2016.6.8;2016.7.16;暴雪娱乐（美国）;邓肯·琼斯;崔维斯·费米尔，托比·凯贝尔，宝拉·巴顿，本·施耐泽，本·福斯特，吴彦祖，多米尼克·库珀，罗伯特·卡辛斯基;动作、冒险、奇幻;147214.9 ;7.8 ;
《忍者神龟2：破影而出》;2016.7.2;2016.8.14;派拉蒙影业公司（美国）、美国尼克影业（美国）、阿里巴巴影业集团有限公司 ;戴夫·格林;梅根·福克斯，斯蒂芬·阿梅尔，阿伦·瑞奇森，威尔·阿奈特，诺尔·费舍，皮特·普劳泽克，弗莱德·阿米森;喜剧、动作、科幻、冒险;39356.3 ;6.3 ;
《疯狂动物城》;2016.3.4;2016.4.17;迪士尼影业;拜恩·霍华德、里奇·摩尔、杰拉德·布什;金妮弗·古德温，杰森·贝特曼，夏奇拉，伊德里斯·艾尔巴，艾伦·图代克，J·K·西蒙斯;动画、动作、冒险;153033.6 ;9.2 ;
《爱宠大机密》;2016.8.2;2016.9.17;环球影业、照明娱乐;亚罗·切尼、克里斯·雷纳德;艾丽·坎伯尔，凯文·哈特 ，蕾克·贝尔 ，艾伯特·布鲁克斯 ，鲍比·莫伊尼汉;动画、喜剧;38923.5 ;7.5 ;
《超脑48小时》;2016.5.13;2016.6.19;千年影业;阿里尔·弗罗门;凯文·科斯特纳，加里·奥德曼，盖尔·加朵 ，汤米·李·琼斯，瑞安·雷诺兹，迈克尔·皮特;剧情、动作、犯罪;10355.2 ;6.4 ;
《猎神：冬日之战》;2016.4.22;2016.5.29;环球影业（美国）;塞德里克·萨科;克里斯·海姆斯沃斯，查理兹·塞隆，艾米莉·布朗特，杰西卡·查斯坦;动作、科幻、剧情;10632.2 ;5.4 ;
《神战：权力之眼》;2016.3.11;2016.4.24;顶峰娱乐;亚历克斯·普罗亚斯;杰拉德·巴特勒，尼古拉·科斯特-瓦尔道，杰弗里·拉什，布兰顿·思怀兹，科特妮·伊顿;冒险、奇幻、动作;23541.9 ;6.5 ;
《惊天魔盗团2》;2016.6.24;2016.8.7;狮门影业;朱浩伟;杰西·艾森伯格，伍迪·哈里森，戴夫·弗兰科，马克·鲁法洛，丹尼尔·雷德克里夫，周杰伦，丽兹·卡潘，迈克尔·凯恩，摩根·弗里曼;动作、喜剧、惊悚;63891.4 ;6.5 ;
《巴黎危机》;2016.9.20;2016.10.7; 法国第4电视台（法国）;詹姆斯·瓦特金斯;伊德瑞斯·艾尔巴，理查德·麦登，凯利·蕾莉，夏洛特·莱本，何塞·加西亚;动作、剧情、悬疑;1446.2 ;6.4 ;
《伦敦陷落》;2016.4.8;2016.5.22;焦点电影公司（美国）;巴巴克·纳加非;杰拉德·巴特勒，艾伦·艾克哈特，摩根·弗里曼，阿隆·阿布布尔，安吉拉·贝塞特;动作、犯罪、惊悚;33981.0 ;6.1 ;
《巴霍巴利王：开端》;2016.7.22;2016.8.7;Arka Mediaworks;S·S·拉贾穆里;帕拉巴斯，特曼娜·巴蒂亚，安努舒卡·谢蒂，纳赛尔;动作、冒险、历史、战争;749.7 ;7.2 ;
《哆啦A梦：新·大雄的日本诞生》;2016.7.22;2016.8.28;哆啦A梦制作委员会;八锹新之介;水田山葵，大原惠美，嘉数由美，关智一，木村昴，白石凉子，大冢芳忠;动画电影（科幻，冒险）;10361.0 ;7.1 ;
《寄生兽》;2016.9.2;2016.9.25;电影《寄生兽》制作委员会;山崎贵;染谷将太，深津绘里，阿部贞夫，桥本爱;血腥;4834.4 ;7.4 ;
《谍影重重5》;2016.8.23;2016.10.7;环球影业;保罗·格林格拉斯;马特·达蒙，汤米·李·琼斯，艾丽西卡·维坎德，朱丽娅·斯蒂尔斯，文森·卡索;动作、惊悚;44710.7 ;7.3 ;
《星际迷航：超越星辰》;2016.9.2;2016.10.16;派拉蒙影业公司;林诣彬;克里斯·派恩，扎克瑞·昆图，佐伊·索尔达娜，西蒙·佩吉;科幻、动作;44097.9 ;7.3 ;
《鲨滩》;2016.9.9;2016.10.16;哥伦比亚电影公司（美国）;佐米·希尔拉;布蕾克·莱弗利;剧情、恐怖、惊悚;10171.7 ;7.1 ;
《九条命》;2016.9.9;2016.10.16;法国欧罗巴电影公司、上海基美影业股份有限公司联合出品;巴里·索南菲尔德;凯文·史派西，詹妮弗·加纳，克里斯托弗·沃肯，罗比·阿梅尔;喜剧、家庭、奇幻;11204.3 ;6.9 ;
《冰川时代5：星际碰撞》;2016.8.23;2016.10.7;蓝天工作室（美国）;盖伦 T·楚、麦克·特米尔;雷·罗马诺，丹尼斯·利瑞，约翰·雷吉扎莫，柯柯·帕尔莫;动画、喜剧、冒险;44727.7 ;6.6 ;
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FILE: lianxi/movie.csv
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name,类型,总票房（万）,平均票价,场均人次,国家及地区,上映日期
战狼2,动作,567928,36,38,中国,2017/7/27
哪吒之魔童降世,动画,501324,36,24,中国,2019/7/26
流浪地球,科幻,468433,45,29,中国,2019/2/5
复仇者联盟4：终局之战,动作,425024,49,23,美国,2019/4/24
红海行动,动作,365079,39,33,中国/中国香港,2018/2/16
唐人街探案2,喜剧,339769,39,39,中国,2018/2/16
美人鱼,喜剧,339211,37,44,中国/中国香港,2016/2/8
我和我的祖国,剧情,317152,39,36,中国/中国香港,2019/9/30
我不是药神,剧情,309996,35,27,中国,2018/7/5
中国机长,剧情,291229,38,27,中国,2019/9/30
速度与激情8,动作,267096,37,30,美国,2017/4/14
西虹市首富,喜剧,254757,35,28,中国,2018/7/27
捉妖记,奇幻,244002,37,42,中国香港/中国,2015/7/16
速度与激情7,动作,242659,39,42,美国/日本,2015/4/12
复仇者联盟3：无限战争,动作,239054,38,19,美国,2018/5/11
捉妖记2,喜剧,223708,38,44,中国香港/中国,2018/2/16
疯狂的外星人,喜剧,221365,42,30,中国,2019/2/5
羞羞的铁拳,喜剧,220175,33,25,中国,2017/9/30
海王,动作,201321,36,18,美国,2018/12/7
变形金刚4：绝迹重生,科幻,197752,42,50,美国/中国,2014/6/27
前任3：再见前任,喜剧,194174,35,29,中国,2017/12/29
毒液：致命守护者,动作,187068,36,17,美国,2018/11/9
功夫瑜伽,喜剧,175260,38,33,印度/中国,2017/1/28
飞驰人生,喜剧,172854,42,25,中国,2019/2/5
烈火英雄,灾难,170659,36,19,中国,2019/8/1
侏罗纪世界2,动作,169588,36,19,美国,2018/6/15
寻龙诀,动作,168274,36,40,中国香港/中国,2015/12/18
西游伏妖篇,奇幻,165593,39,36,中国香港/中国,2017/1/28
港囧,喜剧,161410,33,40,中国,2015/9/25
少年的你,剧情,155830,36,16,中国,2019/10/25
变形金刚5：最后的骑士,动作,155124,37,23,美国,2017/6/23
疯狂动物城,动画,153036,34,29,美国,2016/3/4
魔兽,动作,147230,37,25,美国,2016/6/8
复仇者联盟2：奥创纪元,科幻,146439,40,29,美国,2015/5/12
夏洛特烦恼,喜剧,144161,32,34,中国,2015/9/30
速度与激情：特别行动,动作,143464,36,15,美国,2019/8/23
芳华,战争,142258,34,25,中国,2017/12/15
侏罗纪世界,动作,142073,38,33,美国,2015/6/10
蜘蛛侠：英雄远征,动作,141774,36,17,美国,2019/6/28
头号玩家,科幻,139666,36,18,美国,2018/3/30
后来的我们,爱情,136153,34,21,中国,2018/4/28
一出好戏,喜剧,135505,35,26,中国,2018/8/10
阿凡达,科幻/动作,133986,50,72,美国,2010/1/4
扫毒2：天地对决,剧情,131254,36,17,中国香港/中国,2019/7/5
摔跤吧！爸爸 ,喜剧,129918,30,22,印度,2017/5/5
无双,动作,127377,36,15,中国/中国香港,2018/9/30
人再囧途之泰囧,喜剧,127195,32,45,中国,2012/12/12
西游降魔篇,奇幻,124699,40,41,中国/中国香港,2013/2/10
美国队长3：英雄内战,动作,124635,35,25,美国,2016/5/6
碟中谍6：全面瓦解,动作,124522,37,15,美国,2018/8/31
寻梦环游记,动画,121186,34,18,美国,2017/11/24
误杀,剧情,120880,34,12,中国,2019/12/13
西游记之孙悟空三打白骨精,动作,120101,37,36,中国,2016/2/8
湄公河行动,动作,118820,30,25,中国香港/中国,2016/9/30
叶问4：完结篇,动作,118581,36,12,中国/中国香港,2019/12/20
加勒比海盗5：死无对证,动作,117991,36,22,美国,2017/5/26
长城,奇幻,117457,35,21,美国/中国,2016/12/16
心花路放,喜剧,116934,34,36,中国,2014/9/30
煎饼侠,喜剧,116276,33,39,中国,2015/7/17
金刚：骷髅岛,动作,116050,35,20,美国,2017/3/24
大黄蜂,动作,114973,36,11,美国,2019/1/4
极限特工：终极回归,动作,112741,36,23,美国,2017/2/10
澳门风云3,喜剧,111821,36,36,中国/中国香港,2016/2/8
生化危机：终章 ,科幻,111182,35,20,美国/德国,2017/2/24
攀登者,剧情,109748,37,22,中国,2019/9/30
变形金刚3,科幻,107157,42,54,美国,2011/7/21
巨齿鲨,动作,105178,38,22,美国,2018/8/10
乘风破浪,剧情,104853,36,27,中国,2017/1/28
西游记之大闹天宫,魔幻,104550,42,40,中国/中国香港,2014/1/31
神偷奶爸3,动画,103781,34,20,美国,2017/7/7
惊奇队长,动作,103536,37,14,美国,2019/3/8
盗墓笔记,奇幻,100453,35,27,中国,2016/8/5
狂暴巨兽,动作,100395,35,13,美国,2018/4/13
功夫熊猫3,动画,100200,36,25,中国/美国,2016/1/29
奇幻森林,奇幻,97939,34,24,美国,2016/4/15
澳门风云2,喜剧,97486,39,36,中国香港/中国,2015/2/19
比悲伤更悲伤的故事,爱情,95844,31,15,中国台湾,2019/3/14
西游记之大圣归来,动画,95657,35,34,中国,2015/7/10
泰坦尼克号3D,爱情,94621,45,54,美国,2012/4/10
哥斯拉2：怪兽之王,科幻,93750,37,15,美国,2019/5/31
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叶问3,动作,77031,39,23,中国/中国香港,2016/3/4
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FILE: lianxi/pfpredict.py
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import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.graphics.api import qqplot
#读取数据，进行处理
dta = [10930,10318,10595,10972,7706,6756,9092,10551,9722,10913,11151,8186,6422,6337,11649,11652,10310,12043,7937,6476,9662,9570,9981,9331,9449,6773,6304,9355, 10477,10148,10395,11261,8713,7299,10424,10795,11069,11602,11427,9095,7707,10767,12136,12812,12006,12528,10329,7818,11719,11683,12603,11495,13670,11337,10232, 13261,13230,15535,16837,19598,14823,11622,19391,18177,19994,14723,15694,13248, 9543,12872,13101,15053,12619,13749,10228,9725,14729,12518,14564,15085,14722, 11999,9390,13481,14795,15845,15271,14686,11054,10395]
dta = np.array(dta,dtype=np.float)
dta = pd.Series(dta)
#对数据进行绘图，观测是否是平稳时间序列
dta.index = pd.Index(sm.tsa.datetools.dates_from_range('1927','2016'))
# dta.plot(figsize=(12,8))
# plt.show()
# fig = plt.figure(figsize=(12,8))
# ax1 = fig.add_subplot(111)
# diff1 = dta.diff(1)
# diff1.plot(ax=ax1)
# plt.show()
#选择合适的p,q
diff1 = dta.diff(1)
fig = plt.figure(figsize=(12,8))
ax1 = fig.add_subplot(211)
fig = sm.graphics.tsa.plot_acf(dta,lags=40,ax=ax1)
ax2 = fig.add_subplot(212)
fig = sm.graphics.tsa.plot_acf(dta,lags=40,ax=ax2)
# plt.show()
#获取最佳模型
arma_mod70 = sm.tsa.ARMA(dta,(7,0)).fit()
print(arma_mod70.aic,arma_mod70.bic,arma_mod70.hqic)
arma_mod30 = sm.tsa.ARMA(dta,(0,1)).fit()
print(arma_mod30.aic,arma_mod30.bic,arma_mod30.hqic)
arma_mod71 = sm.tsa.ARMA(dta,(7,1)).fit()
print(arma_mod71.aic,arma_mod71.bic,arma_mod71.hqic)
arma_mod80 = sm.tsa.ARMA(dta,(8,0)).fit()
print(arma_mod80.aic,arma_mod80.bic,arma_mod80.hqic)
#模型检验
resid = arma_mod80.resid
fig = plt.figure(figsize=(12,8))
ax1 = fig.add_subplot(211)
fig = sm.graphics.tsa.plot_acf(dta,lags=40,ax=ax1)
ax2 = fig.add_subplot(212)
fig = sm.graphics.tsa.plot_acf(dta,lags=40,ax=ax2)
plt.show()
print(sm.stats.durbin_watson(arma_mod80.resid.values))
fig = plt.figure(figsize=(12,8))
ax = fig.add_subplot(111)
fig = qqplot(resid,line='q',ax=ax,fit=True)
plt.show()
r,q,p = sm.tsa.acf(resid.values.squeeze(),qstat=True)
data = np.c_[range(1,41),r[1:],q,p]
table = pd.DataFrame(data,columns=['lag','AC','Q','Prob(>Q)'])
print(table.set_index('lag'))
#模型预测
predict_sunspots = arma_mod80.predict('2016','2026',dynamic=True)
print(predict_sunspots)
fig,ax = plt.subplots(figsize=(12,8))
ax = dta.ix['1927':].plot(ax=ax)
fig = arma_mod80.plot_predict('2016','2026',dynamic=True,ax=ax,plot_insample=False)
plt.show()
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FILE: lianxi/result.txt
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后半段垮的妈都不认识
笑中有泪的贺岁片，母子关系的处理，夫妻关系的和解，爱的表达方式有好多种，而我们对于最亲的人往往是用了争吵这种最糟糕的方式，带着妈妈来看这部片子，看后要给她一个大大的拥抱啊。最后彩蛋别错过哦，有大腕。
有点理解为啥首映卖竖屏视媒了，毕竟这部可以算是系列最差了…真的线下上映会被同期打得非常惨痛…卖给专业视频平台还要通过收点播费啥的才能回本，但给了竖屏就等于给了流量，你点一下，我点一下，人均成本降低，这人数可是指数型增长…影片植入渐多，无用配角疯狂添加，造成主线故事，即母子关系与夫妻关系完全破碎割裂，过渡僵硬，一个简单故事展现成了超长扁平叙事结构，令关系发生转折的故事设定怕不是把自己当成了英雄（对我说的是那只熊，对我说的是背妈奔跑横穿带有多条裂纹的冰面，多哥都没你能！对我说的是这电影时长我看了一眼咯噔了一下）。基于这所有，彻头彻尾体会了导演和商人的本质不同。
很平庸，很无趣，既不好笑，对于原生家庭的探讨也只是隔靴搔痒而已。
天呐我看那些差评 根本没道理阿 我太喜欢了 感触很深 很好笑 很好哭 很多地方感同身受 不知道差评里隔谁的靴搔谁的痒了 反正我这是袜子都脱了挠哭我了 我是真的爱公路片 我觉得徐峥作为导演掌控力已经完全 不能说炉火纯青 反正是很可以了 异国风情 很美的风景配乐也好听 完美 就是完美 演员选的也好 郭京飞活着也就是一乐儿 总之 爱了
又尬又假。
我讨厌这部电影，甚至作呕，强行灌鸡汤，强行要把所谓的黑暗面撕出来，然后结尾强行煽情和解。没有人没和解，只是徐峥自己没和解吧！
平庸的电影，多亏找到人接盘了，如果真上映估计得亏。
这种强迫煽情的拍法跟春晚小品最后万年不变的“拔高度”套路没什么分别，注定大多数人不喜欢。现在赚个吆喝，提升下股价已经很好了，线下上映估计跟《攀登者》差不多下场，可能更差。2.5
骨子里还是囧系列那种公路喜剧片，这次用母子关系制造一系列的笑点，代入感非常好，果然是“同一个世界，同一个妈妈”。从创作的心态上讲，我一直很喜欢徐峥，愿意走出创作的舒适区，去做点不一样的尝试，讲和上一辈人亲情的故事，讲中国家庭亲子关系的和解。从编剧技巧上看，徐峥还是那个最懂类型片技巧的人，他一开始就用对白铺垫的那些细节，每一次用都在强化电影的节奏，划分剧作的大框架，让电影的主题表达更进一步。这个剧本有一个非常好的故事框架，在K3火车上和老妈互虐的六天六夜，一路去往莫斯科，所有的冲突和解都要在这个固定的时间内完成。夫妻和母子两条线彼此关照互为镜像，很喜欢最后夫妻线的处理，与时俱进不落俗套。
还能更无聊吗
“囧”系列里有人情味的一部，之前的夸张闹剧和直男思维有很大收敛，但是熊、热气球这种情节是脱离现实的，有些客串角色也仅仅是为“客串”而存在的。除了“囧途”的主线，精神内核其实在过去的两部囧片里都有所提及：如同样以离婚开场的《泰囧》，妻子想要离婚，而男主想的只有生意（油霸变暖霸），男主在结尾时必然会在婚姻中学会成长；以及《港囧》对于女性改变男性和对女性长辈烦扰的宣泄。对苏联老片的致敬： ①伊万的名字来自徐爸给她放过的苏联老片《伊万的童年》；②徐伊万在火车上说了一句《办公室的故事》的台词“…就这么残酷无情无理取闹；”③热气球时有个动作模仿了“莫斯科电影制片厂”的厂标；④徐妈及姐妹们唱的《红梅花儿开》是《幸福生活》插曲，原片也是几个姑娘登台表演唱的这首歌。
7.2分《囧妈》首映礼，有深度有温度！管虎导演说到徐峥导演在不失囧事的前提下，做出更有深意的展现！洽也是当下需要的！不是一味的娱乐，更促进家庭和谐，都夸徐峥成长了，那是必须的，金马影帝呢！《囧妈》与系列前作大有不同，更接近《药神》，而且有欢笑有泪水，有痛楚有温暖！值得嘉奖！黄梅莹老师扮演的囧妈，其实并不囧，很真实，超一流的棒！中年男子徐伊万，才是囧！贾冰插科打诨并不突兀，囧图中的调剂品，袁泉在纽约走来走去太美了！欧丽娅在车厢里搬箱子的桥段超绝，唐季礼导演说徐峥这一定是本色演出！都表现很棒，K3也是很有吸引力，再有些美景就更完美了，冰上背着妈妈奔跑那段即温暖，又很美！相信徐峥未来在导演奖项上一定大有作为！
徐峥进步好大，相对前作品味和审美整个 飞越了几个档次，蒙太奇用的非常娴熟，对异国的美景展现系列最佳，甚至还致敬了塔可夫斯基的《伊万的童年》，故事也更走心和正经许多。有趣的是，作为讲母子关系的电影，它同时站在了两个人的角度去叙述，如果你是家长，你可能会意识到自己作为父母掌控欲的过分，如果你是孩子，你可能会发觉自己身为子女对父母付出的忽视。可以说是春节档最适合全家来看的电影了
年龄一大眼窝子就浅，听到《红莓花儿开》的时候就不明所以的唰唰掉眼泪。虽然整部电影依旧是徐峥以往的商业片套路，但少了聒噪的“专职喜剧角色”，影片自然了不少。要是没有宋小宝那段太过胡逼的剧情可能会更好。前面无数的铺垫都敌不够片尾妈妈镜子前的一个动作，这种代入感应该是其他同档影片无法带来的吧。
承认吧，作为创作者的那个徐峥，已经过时了
还真的是和预告一样难看啊……40奔50的人来演一个20奔30的人和自己妈的关系真的很错位。编剧们感觉像是年轻到没有任何生活体验，大家随便吐槽下自己的妈妈，就把剧本攒出来了，大概还挺得意。
低于预期，不喜欢俄罗斯妹子和熊出没这两段，妹子尬，熊很凶。唯一的泪点是妈妈在台上唱歌。和妈妈和解的故事没讲好，无法共情，并不合适带妈妈一起观影。彩蛋黄渤还不如拍摄花絮有趣。结尾剧组员工和妈妈的合影很温馨。歌曲好听。囧系列里比较差的一部，俄罗斯风光片。片头看到高以翔的名字被框住，特别难受。
7.7/10，徐峥终于真诚的面对了自己和母亲的关系，本片在主题探讨和人物的刻画上做的都很好，且表现形式也比较轻松幽默。把一趟连续开六天的火车上发生的故事拍成一部电影其实很考验编剧功力和导演调度，徐峥和导演团队完成的都很好。事实上本片可以归为现实主义喜剧，创作还是戏剧为底，在台词对白上做足功课。虽然一些事件用了戏剧化处理但探讨的内核非常当下也很普世，不管是和母亲和解也好还是和妻子和解也好，本质上还是和自己和解，在老塔眼里，童年的伊万不愿意和自己和解，《囧妈》里母亲大半辈子也不愿意与自己和解。徐峥到底还是让长大的伊万与自己和解了。但是否真正的和解了，也许要问徐峥了。另外演员选的都特别到位，不管是黄梅莹还是袁泉表现力都非常好！
编剧真的想不到办法把母子俩弄上同一列火车了吗?
很合格的商业片。其实能感受到人到中年后的“疲惫感”，一切都是紧紧揪着的，尤其是涉及到人生情感最重要的婚姻关系、母子关系，经常毫无道理可讲，只能互相埋怨互相憎恨，所以这部电影“疏解”成了戏剧的动力。徐峥与黄梅莹真是好演员，我觉得他们把母子之间解不断理还乱的复杂感情状态表演了出来。另外很想很想坐一次北京到莫斯科的火车。
万万没想到，徐峥做导演的能力是倒着发展的，一部不如一部。也不知道他对母亲、妻子和中年男人到底是有什么误解。
很差了。强行煽情，强行上升高度，强行搞笑，强行接续剧情，强行中年婚姻危机。这么有钱危机个p啊！凭啥他妈不守规则迟到了就能得个好结局？那守规矩的算啥？还在俄罗斯野外求生？还热气球？？？两万块钱买个演出机会居然是正式的？？？为啥要强行他妈的爱情故事？？？总之一切都很差。
从吃我吧就开始哭唧唧的，最后哭了一整首歌。亲情线真的太好了，可是爱情线就……袁泉可以，但是没必要。高以翔也是很好哭，看着就想哭了。不同于以往的囧系列，但依旧好笑，只不过并没有成为我心目中的黑马，略遗憾。
真的好无聊啊，各种为了剧情强凑梗，可以说是非常无趣了。开场非常牵强地努力让母子俩上了同一趟火车，从俄罗斯女孩出来就开始一路垮掉，被熊袭击遇到猎户到热气球一段我仿佛看到了《断片》......最后还要强行煽情，真的不必这样的。
基本没有爆点。卖掉真是明智的选择。 还有《一出好戏》里，黄渤剪掉了徐峥的戏，这部徐峥就把黄渤的剪掉了，真记仇哈哈哈哈
四星 ，超出预期的优秀。徐峥的“囧”系列电影，实际上就是一整套喜剧包装的“中年危机”故事，而这一次更有成长。你会大笑，你更能看出现实中发生在我们每个人身上的代际沟通危机、情感表达无能以及成长衰老的烦恼。事实上，我在观看徐峥和黄梅莹“做戏”的同时（这部前半段故事大都发生在通往莫斯科火车上的电影，很像是一出舞台剧），似乎就像看到现实中我和老妈的翻版——我又有多少时间没有好好地拥抱这位生我养我、却又不时吵吵嚷嚷的人呢？沟通，理解，放下，陪伴。徐峥这部用喜感包裹的温情主义电影，值得我们每个人好好品味。
这个故事最大的卖点是“跟母亲和解”，卖点清晰，春节怕家长唠叨的朋友可以给老妈买单票，让阿姨自己去看看，因为俩人去看我怕在影厅里就吵起来；最大的问题是不像电影，缺乏现实层面逻辑，相当于设计一趟必须出发的旅行将母子绑定，给空间和时间造戏。故事的丰富性与笑点程度相当于［泰囧］的一半儿，袁泉线十分功能性。说《半个喜剧》是话剧电影、说《两只老虎》是小品电影的观众除非被卖点精确打击了，不然依然对这部电影无感。 给两星的原因是觉得这部电影虽然主打母子感情，可既不真诚，也不深刻。故事里成功又盲目的伊万离我太遥远。不过不会妨碍电影大卖，原因嘿嘿嘿，目测春节档《囧妈》票房三甲。
徐峥的囧之系列来到第四部，泰囧是巅峰，港囧有点强颜欢笑，看之前很好奇徐峥这一部“母子”间的囧态是要怎么搞笑，徐峥一脸憨态其实还蛮适合演喜剧片的，大家也看得可爱，母子间的搞笑间也有温馨路线，总的来说比上一部好很多，彩蛋还有意外惊喜呢。
妈-我-妻子，这三者不应是你幻想我，我幻想你的控制关系，退一步海阔天空吧，徐峥要说的事就这么简单。说到一半已无话可说，剧作也陷落在那，停滞不前。拍熊出没，拍热气球，拍煽情的夕阳红，靠巧合行进，靠大场面虚掩撑场，最后在陈旧的闪回里总结陈词。中年男人撒娇搔痒，对俄罗斯风情也是刻板印象。最好的是那两头熊，特效做得真好。
这波操作厉害，赚了人设卖了好感还有话题，如果搁电影院同期票房估计不行，片子很一般，但徐峥的做法很聪明
真的看不下去，10分钟就想关了。全是违背我三观的内容和画面，小到吃东西打电话，大到不顾他人安危硬上火车，我都有搧他母子俩的冲动，绝对祸害社会的负面榜样。你俩爱吵吵自己窝家里吵就行了，不要出来祸害全人类好吗！ps：这片子创造了太多的没想到，没想到大过年看了个这么闹心的“洗具”，没想到便宜无好货是真的，没想到……
北京到莫斯科，有三个半小时的直飞航班，也有六天六夜漫长旅途的T3/4列车，白雪覆盖的西伯利亚平原，阴差阳错的母子意外之旅酝酿在滚滚车轮上的绿皮包厢。是母子间家常便饭的絮絮叨叨还是患难后的冰释前嫌，是老塔的男孩伊万和母亲解心结；是夫妻间背道而驰的情迷意乱还是放下后的坦诚相待，是婚姻故事里最后的美好祝愿。在合家欢庆的日子里，导演在欢笑之余讨论了当代疏远的亲子关系和时下男女婚姻价值观问题，是新潮又大胆的，细节的细腻抓取和卡司选角讨喜观众，这绝对会是春节档的大热门。
第一次感觉把成年人之间的突然崩溃表现出来了，处理家庭关系，一度成为焦虑的根源，电影里说，我们都希望别人成为自己希望的样子，要求，质疑，批判……可真的忽略了好多东西。她也年轻过，也有自己喜欢的，也想自由自在，可她因为有你。后悔没带我妈来今天。
看完不知道说什么。就很一般吧。没新意的套路。想搞笑又不想做无脑喜剧，揉杂进来又是中年危机，和母亲的代沟，但又不够。就感觉都想抓一把，但又都做不到位。看下来蛮平庸的吧。
它是中国影史投资最大的网络电影
郭京飞说世界已经做太多加法了，就想给大家春节的时候做做减法。好就姑且不讨论电影里的各种不合理性。核心感情戏看似好像多感人但是完全经不起推敲，最后沦为假大空的鸡汤，满屏幕都是徐峥自我满足与自我陶醉，还不如老老实实的拍老年妇女追梦合唱团，都远比现在充满设计感的感情戏来得感人。
婚姻比黑熊还危险，不知不觉就变成敝屣。母爱比奶糖还甜蜜，像硬塞的番茄般密集。曾经少年放的塔科夫斯基，忘记电影里的小男孩，只记得他的眼睛闪光。当年错过的红莓花儿开，忘记当时有多沮丧，只记得此刻没升起的幕布。我们是怎样忘记了爱的感觉，不能跟她共处同一车厢，也忘记了曾经依偎彼此的心房。
三星给《红莓花儿开》，一方面诧异于徐峥对赌协议24亿的自信，一方面又惊叹于徐峥后知后觉的魄力，网播绝对是明智之举，这要是按期上映别说杠《唐探3》，估计连《急先锋》都够呛!
一部工整优质的喜剧片，有些硬伤但瑕不掩瑜，仍然是徐峥一脸人畜无害的喜剧风格，俄罗斯姑娘一套成语直接笑喷「兴风作浪、瓮中捉鳖、露水姻缘、一丘之貉」，终于不再看到王宝强疯魔鬼畜的死样子了
作
一部看得出处处用力，又处处无聊的的电影。徐峥在庄与谐之间进退失据。看来“囧系列”要关张了。
铁 铁道游击队？？ 这一部挺尬的 温馨主题不错
浪费两个多小时，全剧只有列车员有逻辑
中年人的生活就是糖衣包裹的苦味丸，工作，婚姻都让人喘不过气，妈妈很真实，是每家每户都会有的妈妈，逼你吃番茄，怕你不穿秋裤，不听你说话，但是熊（生死）面前能为你挡死，痛苦时候可以依靠，虽然永远也别指望她们能理解，甚至能改变。但不妨碍她嫌弃你的眼神里都是爱。
妈妈和儿子之间的互动细节真实到处处都能引发观者共鸣，中国式母亲+中国式儿子+中国式情感绑缚的难以厘清感，其背后是根深蒂固几个时代的传统家庭观，徐峥和黄梅莹的表演在火车的封闭空间中碰撞出了这个母子关系几十年来的症结。部分地方为了喜剧效果有些稍过于戏剧化，但总体而言，《囧妈》已经足够有现实意义。
名为囧妈，但是这片里妈妈那里让他囧了？囧妈完全失去了前面三部的囧味，枯燥又冗长的剧情。真够让人囧的😁。可能也是由于剧情场景(火车)的限定，很难写出段子吧。至于主题，还是老一套。还好没上院线，不然真的要亏死哦，徐峥精明。(俄罗斯风景挺美，想去)
其实是一个和解的故事，相比起的母子间的拥抱式和解，更喜欢这里夫妻间的放手式和解，一个是妥协，一个是成长。
本以为只是如港囧一样烂，把喜剧冲突和所谓包袱建立在奇葩上。看到最后发现比港囧还烂，强行输出毫无逻辑毫无意义的lowB价值观。
今天有幸可以提前看到徐峥导演的新作——《囧妈》。个人认为，从剧情上讲，这部已不像之前的「囧」系列，故事的重点不再是旅途中遇到的各种「囧」事上，而是借了「囧」喜剧这样一个切口，多通过些许荒诞和戏谑的方式，道出了一个现实生活中母子、夫妻之间真的会面临的在相处上可能会出现的问题。整体搞笑，却也不乏温馨，是截止目前看过的今年春节档电影中最喜欢的一部。推荐！
依然是徐峥喜剧的三板斧，继续输出中产阶级焦虑，所有所剩无几的现实基底和诉求，都在民族奇观式的符号里挥发殆尽。基本叙事模式还是事业有成的男人陷入一次意外的旅程，并在最后获得顿悟和救赎，除此以外，不提供一丁点深入的路径。但是，当妈妈在大剧院一展歌喉的时候，我还是情不自禁地代入了，最后拿下头套更是止不住的泪流。必须承认，这是在囧系列里第一次被感动，突然体会到徐峥在咆哮演技之余一丝微弱的真诚。尤其在这个恐慌蔓延的当下，在家里陪父母看完，心底真的会升起一点生之幸福。伊万扒火车的时候我想，徐峥不是成龙，更成不了基顿，可他还是以先驱或叛徒之名被写入电影产业史了。明面上致敬《伊万的童年》，私下里重现《暖暖内含光》，他是多么想拍出一部好电影啊。
大胆预测上院线六亿都卖不到，囧系列最差不为过。
应该是系列里笑点最少的一部了，前半段虽是喜剧但穿插了些令人不愉快的设定，后半段则是走严肃催泪向――比较有问题的点在于，这算不上是定位在春节档适合亲子一同观看的喜剧片吧，能够感到欢喜的地方实在是太少了，论搞笑和剧情的结合不如原本的竞争对手唐探系列，作为正经片又显得太乏味，定位混乱。
整段垮掉，比港囧还难看。
烂也不至于，但真的平庸，强行融入一些刻板化的元素，杂糅起来效果很一般。
确实挺尬的，笑点也不是很多，属于自嗨型“囧途”，强行用爱和解。
囧系列还不停止更待何时
这大概是老塔被黑的最惨的一次！
真的很难看，看到高以翔的时候很难受。不得不佩服徐导有头脑，六亿真的很回本了。最好的只有泰囧，本来挺喜欢徐峥，但是你看看拍的什么东西。
或许因为是在单亲家庭长大的男孩子，对于电影里母与子的彼此争吵、相爱、磨折、心疼、埋怨、牺牲、和解，似乎更能够多一些感同身受。这些过程，好的坏的，都是羁绊。母亲已经不在了的第五个春节，欣慰仍能见到电影里的母子俩最终相拥回家。
下了火车之后便全垮掉了。
生硬，刻意，廉价，也就图个乐。
较差。不是囧妈是尬妈。
"至少比《港囧》强，个人给7.5分。本片在中国式亲情中讨论母子之间的情感与隔阂的深度是有的。母亲与儿子之间所产生的矛盾，来自长久以来的缺乏沟通与信任，这次把主人公安排在火车上进行一连串的囧事，更能将一个中年男人的窘迫描写至极点。没有哪个母亲是不爱自己的儿子的，而这次两人不仅互相理解起了对方，甚至儿子最后还替母亲坚守住了她的梦想。温情式的中国电影。
另说一句，其实徐峥把版权卖给网络，我个人认为，有些许不妥。不说影院为其宣传下的成本直接蒸发，但显然一部院线电影撤档后变成一部网大，为了捞本直接跳过电影院，这其实多多少少影响了院线行业。如果徐峥这一次成功了，也不知道会有多少院线电影重复这一套。
"
最后张璐和徐伊万没有在一起，就凭这一点，多给一分。
后面真的垮得稀烂啊，估计是完全不知道怎么编了，瞎搞乱凑，俄罗斯弊履女是什么鬼？？熊出没是什么鬼？？婚礼是什么鬼？？开口跪就把已经离场的观众都拉回来最后还掌声雷动是什么鬼？？所有的情感分崩离析都只要在煽情音乐里回忆诉说过去就能和解是什么鬼？？？？？？？
电影2.5星，但是现实中的商业操作加一星
一般的不能再一般了，对于徐峥来说就是差
50秒语音方阵、喂吃的、爱看鸡汤公号…关于妈囧的部分，不如预期饱满。袁泉台词尴尬，高以翔出镜还是略感慨。亲情有时候就是一种控制和压力，父母管我们，催抱孙子也不过想继续管孙子…长辈们理解的爱就是如此简单粗暴，我们能理解，但无法改变，唯有包容和接纳。“在感情里讲道理就是最大的不讲道理”
主要问题还是太长了，前面太久了。喜剧部分没有那么突出，熊出没也很奇怪。反倒是后面煽情那部分，更能触动到我，尤其是最后黄梅莹摘假发那场戏。徐峥拍拍电影，总是在解决自己的困惑，这部其实也是。
钱不是这样赚法啊山争哥哥。这啥玩意？是不是自己心里也明白这玩意要是错过了贺岁档连6.3亿都拿不到？倒是很符合在什么西瓜视频上看的气质，植入广告又多又尬，直直地捅到观众脸前面来，姿态太难看了。这不配叫电影。这剧本也不配叫剧本。毕志飞拍个这玩意我也不说啥了，徐峥两个字的份量你自己就这么糟践。我刚才想到一句更难听的现在忘了。真失望我还不如花钱去看熊出没。
"在囧系列类型片上做得更加扎实与成熟，笑料的抖包袱形式都很奏效，情感上，徐峥铺设两条线讲述当代人婚姻与亲情的双重错位，利用前后段空间的变换来挤压和释放角色的情绪，处在这个阶段的人多少都能感同身受。
同样的主角帮助配角实现旅程愿望，但配上母亲这个身份，无疑加深了多层含义，对儿子事无巨细地管制，同时又不忘初心追梦。因为爱情结缘的夫妻也成了彼此制约的捆绑。无论什么形式的关系，彼此都是独立的个体，我们往往因为关系里的身份，陷入主观臆愿去束缚对方，忽略了理解和尊重。特别喜欢最后三方的放手，每个人都有了新的开始，反套路的合家欢，更迎合当下。
三部下来感受到徐峥更加深耕情感和社会议题的讨论与挖掘，不再是追求闹腾的感官喜剧那么简单，感情也是愈加浓厚。徐峥正处在自己创作的黄金期，也很期待他未来的发挥。"
一江春水向东流的翻译原来是hakuna Matata...
看出了徐峥的进步，甚至加入了动作戏的尝试。把母子情深和苏联情结合在一起这一招相当聪明，就连一到抒情段落就开始慢镜围着人转的段落，也显得异常可爱，最可爱的居然还是一个塔可夫斯基的梗，让人重新审视片中回忆叠化的部分。
中年男人与母亲之间的那些细节 还是很到位的 毕竟是取自徐峥自身的真实经验 也许只有到了四十来岁才能体会到与母亲的那种微妙关系吧 把莫斯科拍得很美 …但往往你记住一部电影里的风景超过内容本身时 就说明 电影内核还是有点问题的 但我还是相信徐峥能再出佳作的 。
1.这个集体撤档、足不出户的魔幻春节，所幸还有这部囧途喜剧，能让我们陪家人一起宅。2.徐伊万与母亲相爱相杀的亲子模式，既有对现实中母子关系的准确印刻，如语音方阵、食物投喂等；又不乏对理想化母子关系的诗意建构，如熊出没那一刻的护犊情深，以及热气球的凭空亮相等。相比以往只遵循现实主义的徐峥而言，这其实是一种难得的进步，而并非有人所谓的编不下去。3.当然，“囧途”系列从其诞生之初便注定了商业属性，但这并不妨碍徐峥对老塔的致敬；显然，在剥开商业外壳后，徐峥也有一颗艺术之心，这也是为什么徐峥会在《十三邀》里说出那句：“我好想跟娄烨合作一部电影，但是我很担心，他是不是觉得我太商业了，看不上我。”
挺好玩的合家欢电影，头条系好厉害，清晰度和流畅度100分
比港囧还难看。。。 人物立不住，喜剧变闹剧，整部电影从头到尾演员都在嘶吼，让人听着很头疼。 各种转变又显得特别做作，贾冰一出来就出戏，节奏也像拉长的小品。。。 我和我的祖国，女排拍得挺好，怎么这部这么烂。。。
《囧妈》：尽管跟妈妈吵得不可开交，还总不在一个频段上，但在“过度关心”之下是强力释放的关怀和近乎本能的爱，专治各种中年危机。剧本模式跟囧途前作无异，吵闹出的笑点屡试不爽，公路冒险也花样翻新，熊都出没了。结尾虽然俗套，但母亲晚年追梦的纯粹执着还是能把人小感动一下。提名：最佳女主角(黄梅莹)。★★★☆
徐峥囧系列之三已然强行把自然喜剧往无端亲情上靠，甚至堆砌各种无脑无笑点所谓的“喜剧”元素，后半段一路尬闹尬煽。但不得不说贺岁档线下转线上，类“流媒体”这波操作还是挺高的。
和妈妈火车上吵来吵去那几段还挺真实的 回家过年就是一直在你耳边叨叨叨叨
我甚至都不知道要不要标上「喜剧」这个标签，从头到尾让人难以发笑。而亲情和爱情的内容，太可怕了，这是什么傻逼剧情，大过年的，别恶心人了，好吗？！
太烂，把观众当傻子。
7分。本片没有像人在囧途将春运、泰囧将泰国风情文化吃透一样，将俄罗斯真正的文化内涵和妈囧主线相结合。用火车替代了传统的公路，受到一定限制，但也带来了列车上独特的情节展现方式，并不是完全的弱点。但不同于前几部，这部将当地文化极度地弱化，成了电影故事背景而不是故事场景，无形中极大削减了戏剧性和戏剧趣味。所以虽然有遇见熊、船上婚礼、遇见俄罗斯女孩等戏份，但因为对俄罗斯的理解过于符号化，情节衔接和节奏都远不如之前几部顺畅且自然。而代替文化风情，电影将更多的笔墨放在了自己和母亲关系的细腻处，从一开始拒绝沟通粗暴反抗控制到被迫接受再到崩溃争吵再到心疼服软再到和解升华，节点清晰，说明影片一直试图向更深的地方挖掘。所以片子最大的问题恰恰不是太过追求商业，而是太执着于艺术性，反而没有处理好和商业性之间的平衡。
很想多打点分，但是真的不好看
一部非常拧巴的电影。一面是贺岁喜剧，一面处处讲母子关系、夫妻关系的大道理；一面致敬塔可夫斯基，一面又安插低俗桥段洒狗血鸡汤；一面在K3国际列车背景调查、美术布景等下足功夫贴近真实，一面极尽夸张之能事搞扒火车熊出没热气球。都21世纪20年代了，摄影特效技术如此发达，做喜剧还如此不思进取。已经分不清袁泉黄渤俄女郎尴尬的台词文本与乌兰巴托打电话、棕熊热气球相比哪个更扯淡、更灾难。P.S.1.K3国际列车停张家口，男主可以在那下车。2.电影上线前，高以翔去世，即刻APP死掉。3.电影上线一周后，开行六十年来哪怕中苏破裂都无间断运行的K3国际列车，因肺炎疫情而在俄方命令下首次停运
看了前5分钟台词就尴尬癌发作，没想到还会全程尴尬。我的2020第一烂片，囧妈，谢谢。感谢没有上院线祸害观众，让我在电脑面前有了免费快进的机会，真的还不如网络大电影。之前徐峥采访说怕娄烨看不上自己，终于明白为什么了。
本想看部“喜剧”放松下，看完更气了……可能就是徐峥这帮中老年人一天到晚喊着应该和父母和解，我们的“精神弑父”才会变得如此艰难吧……好吧，我可能又太苛刻了。但看到有人说因为《伊万的童年》多加一星，就真的不太懂了。是不是再在火车车厢上贴上伯格曼、费里尼、安东尼奥尼的电影海报，就可以打五星啦？别这样，我们要做就做最文艺、最持久的文艺青年，不要像徐峥这样半途而废，好吗？
比起以往的囧系列，忽然发现即便是包贝尔那样蠢蛋存在的意义……
怪不得有底气让免费观看呢，光那些铺天盖地的植入广告就能盈利了吧？
系列最差，这质量就算上映也不会大卖。难怪不换个日子上映，而是在网上播出。 俄罗斯美女和伊万第一次见面就和他在火车尾独处，还要和他接吻。 伊万是魅力十足还是风流倜傥？是风靡万千少女还是全天下女人都喜欢他？ 这不是YY吗？ 还没有签离婚协议，他就想出轨。如果列车员没有及时阻止，他可能已经出轨了。 后来他看见娜塔莎和男友复合，他脸上写满了羡慕嫉妒恨。 你才是小三，怎么搞得好像别人是小三一样。 你们之间本来就不应该发生什么，你竟然还觉得不甘心？ 还有伊万“不小心”钻进女乘客的裙子里，后来又“不小心”看见女乘客没穿裤子……这些笑点都很低级，甚至低俗。 伊万和母亲的亲情线、伊万和张璐的爱情线也是讲了半天讲不到重点。隔靴搔痒，无病呻吟。 每个人在亲情和爱情方面都有过非常艰难的经历，伊万面临的问题还是太小儿科了。
又一个“妈都是为你好”的中华pua家庭片，套路和前面几部如出一辙啦，全程冷漠看完，没笑点没泪点，曲曲折折的探险都在意料之中，最终还俗套地沦落为俄罗斯风情片。《伊万的童年》和《红莓花开》算小亮点。这片是跟《熊出没》有合作吗？
披着喜剧外表的家庭纠纷剧，没有任何笑点。。。我都不知道我是怎么看完的
母爱如狂奔的俄罗斯棕熊般凶猛，母爱似手中的大白兔奶糖般甜蜜，该抱着怎样的期待面对自己的子女，这是世上所有母亲共同的难题。比《港囧》强，角度找的不错，核心主题能引起大众共鸣，进而产生煽情攻势，但在剧作层面徐峥仍然不思进取，做作、矫情、偷懒、狗血，怎么方便怎么来，主要体现在鸡肋的双线叙事，庸俗的旅途艳遇，和毫无诚意的鸡汤逆转上，而且台词也欠打磨，尤其是开场袁泉对徐峥义正言辞的尬聊式说教，我在看教育频道吗。这片子最大的功臣是黄梅莹，无论是和徐峥的对手戏还是solo，几段高光表现都挺打动人，这大概也是这片子还值得一看的原因。Ps:结尾首彩蛋够意思，虽然不知道是不是真的。
西瓜鲜时光
还不如前两部，从头吵到尾，但是没有一场够劲儿的，很可惜
三星，笑点最多的居然是俄罗斯姑娘。
剧情比较一般
1，意料之中的水准，我本就觉得徐峥的“囧”系列难以再创新高。诚然《泰囧》开启了中国喜剧的黄金时代，但在“开心麻花”都已经后继乏力的今天，传统的喜剧确实很难再给人惊喜了。 2，所以我们在《囧妈》中所看到的，都是一些“暮气沉沉”的包袱的桥段，甚至在形式上，依然还是照着《泰囧》的模式在构建剧本，毫无尝试突破的意图，可能徐峥觉得这样“稳”，但同时也失去了出彩的可能。 3，徐峥对于男人中年危机的刻画倒真是一部接一部，一部比一部刻画得更多，以前可能只是在夫妻关系上略作点缀，这次则更多代入了中年人和父母的代沟，其实这个视角拿来做一些更现实主义的题材很好，未必欢笑就是一切问题的解药。
虽然喜剧前段我只有冻成冰雕那段找了，但却也没有忽略对观众内心的照拂，很明显导演并不是想简单的拍喜剧，更多的是想探讨妈妈与婚姻的巧妙关系上，而在内容上直视了亲子和夫妻关系中的无助和孤独，但却并不是用各种平淡如水的台词和道貌岸然的荣誉去建立人物动机。影片有几段的表演有着非常惊人的情感能量，有着一种从简单故事中挖掘并呈现影像的能力，这种力量足以让观众对主角所经历的情感感同身受。欢快的前半段以及温暖而又柔情的后半段之间巧妙的搭配让整部影片有笑有泪。
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三天两头
三番两次
三番五次
上
上下
上升
上去
上来
上述
上面
下
下列
下去
下来
下面
不
不一
不下
不久
不了
不亦乐乎
不仅
不仅...而且
不仅仅
不仅仅是
不会
不但
不但...而且
不光
不免
不再
不力
不单
不变
不只
不可
不可开交
不可抗拒
不同
不外
不外乎
不够
不大
不如
不妨
不定
不对
不少
不尽
不尽然
不巧
不已
不常
不得
不得不
不得了
不得已
不必
不怎么
不怕
不惟
不成
不拘
不择手段
不敢
不料
不断
不日
不时
不是
不曾
不止
不止一次
不比
不消
不满
不然
不然的话
不特
不独
不由得
不知不觉
不管
不管怎样
不经意
不胜
不能
不能不
不至于
不若
不要
不论
不起
不足
不过
不迭
不问
不限
与
与其
与其说
与否
与此同时
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且不说
且说
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中间
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为止
为此
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也是
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争取
二
二来
二话不说
二话没说
于
于是
于是乎
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云尔
互
互相
五
些
交口
亦
产生
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亲手
亲眼
亲自
亲身
人
人人
人们
人家
人民
什么
什么样
什麽
仅
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今后
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今年
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仍
仍旧
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从古至今
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从宽
从小
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从早到晚
从未
从来
从此
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从速
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任何
任凭
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企图
伙同
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伟大
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传说
传闻
似乎
似的
但
但凡
但愿
但是
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何乐而不为
何以
何况
何处
何妨
何尝
何必
何时
何止
何苦
何须
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作为
你
你们
你是
你的
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使得
使用
例如
依
依据
依照
依靠
便
便于
促进
保持
保管
保险
俺
俺们
倍加
倍感
倒不如
倒不如说
倒是
倘
倘使
倘或
倘然
倘若
借
借以
借此
假使
假如
假若
偏偏
做到
偶尔
偶而
傥然
像
儿
允许
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充其极
充其量
充分
先不先
先后
先後
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光
光是
全体
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全年
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全部
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八
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六
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共
共同
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其
其一
其中
其二
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其余
其后
其它
其实
其次
具体
具体地说
具体来说
具体说来
具有
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内
再
再其次
再则
再有
再次
再者
再者说
再说
冒
冲
决不
决定
决非
况且
准备
凑巧
凝神
几
几乎
几度
几时
几番
几经
凡
凡是
凭
凭借
出
出于
出去
出来
出现
分别
分头
分期
分期分批
切
切不可
切切
切勿
切莫
则
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刚
刚好
刚巧
刚才
初
别
别人
别处
别是
别的
别管
别说
到
到了儿
到处
到头
到头来
到底
到目前为止
前后
前此
前者
前进
前面
加上
加之
加以
加入
加强
动不动
动辄
勃然
匆匆
十分
千
千万
千万千万
半
单
单单
单纯
即
即令
即使
即便
即刻
即如
即将
即或
即是说
即若
却
却不
历
原来
去
又
又及
及
及其
及时
及至
双方
反之
反之亦然
反之则
反倒
反倒是
反应
反手
反映
反而
反过来
反过来说
取得
取道
受到
变成
古来
另
另一个
另一方面
另外
另悉
另方面
另行
只
只当
只怕
只是
只有
只消
只要
只限
叫
叫做
召开
叮咚
叮当
可
可以
可好
可是
可能
可见
各
各个
各人
各位
各地
各式
各种
各级
各自
合理
同
同一
同时
同样
后
后来
后者
后面
向
向使
向着
吓
吗
否则
吧
吧哒
吱
呀
呃
呆呆地
呐
呕
呗
呜
呜呼
呢
周围
呵
呵呵
呸
呼哧
呼啦
咋
和
咚
咦
咧
咱
咱们
咳
哇
哈
哈哈
哉
哎
哎呀
哎哟
哗
哗啦
哟
哦
哩
哪
哪个
哪些
哪儿
哪天
哪年
哪怕
哪样
哪边
哪里
哼
哼唷
唉
唯有
啊
啊呀
啊哈
啊哟
啐
啥
啦
啪达
啷当
喀
喂
喏
喔唷
喽
嗡
嗡嗡
嗬
嗯
嗳
嘎
嘎嘎
嘎登
嘘
嘛
嘻
嘿
嘿嘿
四
因
因为
因了
因此
因着
因而
固
固然
在
在下
在于
地
均
坚决
坚持
基于
基本
基本上
处在
处处
处理
复杂
多
多么
多亏
多多
多多少少
多多益善
多少
多年前
多年来
多数
多次
够瞧的
大
大不了
大举
大事
大体
大体上
大凡
大力
大多
大多数
大大
大家
大张旗鼓
大批
大抵
大概
大略
大约
大致
大都
大量
大面儿上
失去
奇
奈
奋勇
她
她们
她是
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好
好在
好的
好象
如
如上
如上所述
如下
如今
如何
如其
如前所述
如同
如常
如是
如期
如果
如次
如此
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始而
姑且
存在
存心
孰料
孰知
宁
宁可
宁愿
宁肯
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它是
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安全
完全
完成
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实现
实际
宣布
容易
密切
对
对于
对应
对待
对方
对比
将
将才
将要
将近
小
少数
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尔后
尔尔
尔等
尚且
尤其
就
就地
就是
就是了
就是说
就此
就算
就要
尽
尽可能
尽如人意
尽心尽力
尽心竭力
尽快
尽早
尽然
尽管
尽管如此
尽量
局外
居然
届时
属于
屡
屡屡
屡次
屡次三番
岂
岂但
岂止
岂非
川流不息
左右
巨大
巩固
差一点
差不多
己
已
已矣
已经
巴
巴巴
带
帮助
常
常常
常言说
常言说得好
常言道
平素
年复一年
并
并不
并不是
并且
并排
并无
并没
并没有
并肩
并非
广大
广泛
应当
应用
应该
庶乎
庶几
开外
开始
开展
引起
弗
弹指之间
强烈
强调
归
归根到底
归根结底
归齐
当
当下
当中
当儿
当前
当即
当口儿
当地
当场
当头
当庭
当时
当然
当真
当着
形成
彻夜
彻底
彼
彼时
彼此
往
往往
待
待到
很
很多
很少
後来
後面
得
得了
得出
得到
得天独厚
得起
心里
必
必定
必将
必然
必要
必须
快
快要
忽地
忽然
怎
怎么
怎么办
怎么样
怎奈
怎样
怎麽
怕
急匆匆
怪
怪不得
总之
总是
总的来看
总的来说
总的说来
总结
总而言之
恍然
恐怕
恰似
恰好
恰如
恰巧
恰恰
恰恰相反
恰逢
您
您们
您是
惟其
惯常
意思
愤然
愿意
慢说
成为
成年
成年累月
成心
我
我们
我是
我的
或
或则
或多或少
或是
或曰
或者
或许
战斗
截然
截至
所
所以
所在
所幸
所有
所谓
才
才能
扑通
打
打从
打开天窗说亮话
扩大
把
抑或
抽冷子
拦腰
拿
按
按时
按期
按照
按理
按说
挨个
挨家挨户
挨次
挨着
挨门挨户
挨门逐户
换句话说
换言之
据
据实
据悉
据我所知
据此
据称
据说
掌握
接下来
接着
接著
接连不断
放量
故
故意
故此
故而
敞开儿
敢
敢于
敢情
数/
整个
断然
方
方便
方才
方能
方面
旁人
无
无宁
无法
无论
既
既...又
既往
既是
既然
日复一日
日渐
日益
日臻
日见
时候
昂然
明显
明确
是
是不是
是以
是否
是的
显然
显著
普通
普遍
暗中
暗地里
暗自
更
更为
更加
更进一步
曾
曾经
替
替代
最
最后
最大
最好
最後
最近
最高
有
有些
有关
有利
有力
有及
有所
有效
有时
有点
有的
有的是
有着
有著
望
朝
朝着
末##末
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本地
本着
本身
权时
来
来不及
来得及
来看
来着
来自
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来说
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极为
极了
极其
极力
极大
极度
极端
构成
果然
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某
某个
某些
某某
根据
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概
次第
欢迎
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正在
正如
正巧
正常
正是
此
此中
此后
此地
此处
此外
此时
此次
此间
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毋宁
每
每个
每天
每年
每当
每时每刻
每每
每逢
比
比及
比如
比如说
比方
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比起
比较
毕竟
毫不
毫无
毫无例外
毫无保留地
汝
沙沙
没
没奈何
没有
沿
沿着
注意
活
深入
清楚
满
满足
漫说
焉
然
然则
然后
然後
然而
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照着
牢牢
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特殊
特点
犹且
犹自
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独自
猛然
猛然间
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甚且
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甚或
甚而
甚至
甚至于
用
用来
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由
由于
由是
由此
由此可见
略
略为
略加
略微
白
白白
的
的确
的话
皆可
目前
直到
直接
相似
相信
相反
相同
相对
相对而言
相应
相当
相等
省得
看
看上去
看出
看到
看来
看样子
看看
看见
看起来
真是
真正
眨眼
着
着呢
矣
矣乎
矣哉
知道
砰
确定
碰巧
社会主义
离
种
积极
移动
究竟
穷年累月
突出
突然
窃
立
立刻
立即
立地
立时
立马
竟
竟然
竟而
第
第二
等
等到
等等
策略地
简直
简而言之
简言之
管
类如
粗
精光
紧接着
累年
累次
纯
纯粹
纵
纵令
纵使
纵然
练习
组成
经
经常
经过
结合
结果
给
绝
绝不
绝对
绝非
绝顶
继之
继后
继续
继而
维持
综上所述
缕缕
罢了
老
老大
老是
老老实实
考虑
者
而
而且
而况
而又
而后
而外
而已
而是
而言
而论
联系
联袂
背地里
背靠背
能
能否
能够
腾
自
自个儿
自从
自各儿
自后
自家
自己
自打
自身
臭
至
至于
至今
至若
致
般的
良好
若
若夫
若是
若果
若非
范围
莫
莫不
莫不然
莫如
莫若
莫非
获得
藉以
虽
虽则
虽然
虽说
蛮
行为
行动
表明
表示
被
要
要不
要不是
要不然
要么
要是
要求
见
规定
觉得
譬喻
譬如
认为
认真
认识
让
许多
论
论说
设使
设或
设若
诚如
诚然
话说
该
该当
说明
说来
说说
请勿
诸
诸位
诸如
谁
谁人
谁料
谁知
谨
豁然
贼死
赖以
赶
赶快
赶早不赶晚
起
起先
起初
起头
起来
起见
起首
趁
趁便
趁势
趁早
趁机
趁热
趁着
越是
距
跟
路经
转动
转变
转贴
轰然
较
较为
较之
较比
边
达到
达旦
迄
迅速
过
过于
过去
过来
运用
近
近几年来
近年来
近来
还
还是
还有
还要
这
这一来
这个
这么
这么些
这么样
这么点儿
这些
这会儿
这儿
这就是说
这时
这样
这次
这点
这种
这般
这边
这里
这麽
进入
进去
进来
进步
进而
进行
连
连同
连声
连日
连日来
连袂
连连
迟早
迫于
适应
适当
适用
逐步
逐渐
通常
通过
造成
逢
遇到
遭到
遵循
遵照
避免
那
那个
那么
那么些
那么样
那些
那会儿
那儿
那时
那末
那样
那般
那边
那里
那麽
部分
都
鄙人
采取
里面
重大
重新
重要
鉴于
针对
长期以来
长此下去
长线
长话短说
问题
间或
防止
阿
附近
陈年
限制
陡然
除
除了
除却
除去
除外
除开
除此
除此之外
除此以外
除此而外
除非
随
随后
随时
随着
随著
隔夜
隔日
难得
难怪
难说
难道
难道说
集中
零
需要
非但
非常
非徒
非得
非特
非独
靠
顶多
顷
顷刻
顷刻之间
顷刻间
顺
顺着
顿时
颇
风雨无阻
饱
首先
马上
高低
高兴
默然
默默地
齐
︿
！
＃
＄
％
＆
＇
（
）
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）、
＊
＋
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＋＋
，
，也
－
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－－
－［＊］－
．
／
０
０：２
１
１．
１２％
２
２．３％
３
４
５
５：０
６
７
８
９
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｛
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｜
｝
｝＞
～
～±
～＋
￥
secondly
all
whose
under
sorry
four
we'll
somewhere
likely
even
above
ever
never
ZZ
hers
i'd
howbeit
i'm
theres
changes
anyhow
would
therefore
is
hereby
must
me
my
indicated
indicates
keep
far
after
hereupon
keeps
every
over
before
better
then
them
they
reasonably
each
went
mean
we'd
rd
re
got
forth
you're
little
whereupon
uses
already
another
took
second
seen
seem
relatively
thoroughly
latter
that
thorough
nobody
definitely
came
saying
specify
do
next
despite
unfortunately
twice
best
said
away
there's
unto
hopefully
seven
we
ltd
here
against
com
ZT
aren't
been
much
concerning
wish
say
near
unlikely
cant
in
ie
if
containing
beside
several
kept
whereby
whoever
the
yours
just
yes
yet
had
has
t's
possible
apart
right
old
somehow
for
everything
asking
who
of
theirs
plus
formerly
down
c's
accordingly
way
was
becoming
tell
sometime
no
whereas
nd
welcome
let's
certainly
a's
did
it'll
says
appear
alone
wherever
example
usually
nowhere
hither
regardless
everybody
thru
everywhere
can
following
want
didn't
may
such
whenever
maybe
ones
so
seeing
indeed
course
still
thank
he's
selves
ours
outside
non
within
thereby
not
now
nor
entirely
eg
ex
et
hadn't
furthermore
looking
seriously
shouldn't
she
quite
besides
think
first
ignored
awfully
given
anyone
indicate
gives
mostly
than
here's
were
and
appreciate
himself
saw
any
downwards
take
sure
especially
later
that's
fifth
don't
aside
only
going
get
truly
cannot
nearly
regarding
us
where
up
namely
anyways
wonder
behind
between
it
across
come
many
whereafter
according
comes
afterwards
couldn't
moreover
considering
sensible
hardly
wants
former
those
these
[
somebody
different
etc
insofar
same
without
can't
very
you've
among
being
we've
seems
around
using
specified
on
ok
oh
whence
it's
or
everyone
your
her
there
amongst
trying
with
they're
wasn't
gone
certain
am
an
as
at
again
serious
hello
since
consider
causes
to
th
myself
i'll
zero
further
what
brief
seemed
c'mon
allows
followed
ask
viz
contains
two
taken
more
knows
ain't
particular
known
none
nine
needs
rather
［
okay
tried
tries
onto
perhaps
specifying
]
help
soon
through
its
seeming
inward
actually
might
haven't
someone
hereafter
always
isn't
beyond
really
they'll
enough
thereafter
done
together
least
too
immediate
believe
gotten
toward
self
also
towards
most
nothing
they'd
sometimes
lest
particularly
somewhat
his
goes
meanwhile
during
him
greetings
see
are
currently
please
various
probably
available
both
last
wouldn't
became
whole
liked
whatever
except
throughout
along
described
though
whom
beforehand
what's
new
else
look
while
herein
itself
wherein
used
anybody
obviously
thats
from
useful
merely
follows
often
some
ourselves
shall
per
tends
either
be
by
anything
consequently
into
appropriate
we're
elsewhere
hasn't
un
noone
associated
thanks
having
once
edu
go
sent
provides
yourselves
they've
try
this
you'd
yourself
zz
zt
respectively
let
others
until
weren't
use
few
themselves
becomes
anywhere
something
six
allow
won't
thence
willing
instead
whither
doing
how
cause
thereupon
que
via
could
hence
third
doesn't
their
exactly
regards
herself
have
need
clearly
i've
able
which
unless
where's
eight
why
you'll
normally
anyway
one
should
mainly
overall
qv
contain
looks
neither
however
otherwise
co
it'd
corresponding
thanx
novel
value
will
almost
thus
vs
when
gets
upon
off
nevertheless
well
less
presumably
ought
who's
five
know
you
name
necessary
like
become
therein
because
happens
does
although
about
getting
own
three
inasmuch
inner
but
hi
he
whether
placed
below
our
上去--
inc
lately
other
latterly
out
是什么
什么时候
是什么意思
什么意思
多少钱
有没有
更有趣
更有甚者
更有效
更有意义
更远的
更重要的是
正确
错误
第二把
第二波
第二大节
第二单元
第二关
第二行
第二集
第二讲
第二款
第二类
第二盘
第二任
第二声
第二十
第二首
第二项
第三遍
第三册
第三层
第三产业
第三大
第三单元
第三行
第三回
第三集
第三件
第三句
第三卷
第三课
第三类
第三篇
第三期
第三日
第三声
地三鲜
第三项
第三站
第三张
第十八
第十次
第十二
的士高
第十集
第十届
第十九
第十六
第十名
第十三
第十四
第十天
第十一
第十一个
第四版
第四册
第四场
第四代
第四单元
第四集
第四届
第四年
第四期
第四声
第四套
第四位
第四张
第四者
第四种
第五部
第五大道
第五单元
第五集
第五卷
第五课
第五年
第五期
第五位
第五元素
第五组
召唤
最后一班
最后一遍
最后一关
最后一集
最后一科
最后一颗子弹
最后一派
最后一题
最后一眼
最后一页
10
11
12
35
25
2016
2015
2014
又为什么
有问题吗
有问题么
又喜欢
有喜欢
又小
又笑
有笑
有效地
有一百
又一遍
有一部
又一城
又一村
有一道
有意的
有一堆
有一对
有一方
有一根
有一会了
有一批
有一片
有一期
有一起
有一群
又又
由由
财新网
上午
下午
NULL
新华社
消息
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
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04
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06
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08
09
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［①Ｃ］
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［①ｈ］
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［①ｏ］
［②
［②］
［②①］
［②⑩］
［②②］
［②③］
［②④
［②⑤］
［②⑥］
［②⑦］
［②⑧］
［②ａ］
［②ｂ］
［②Ｂ］
［②ｃ］
［②ｄ］
［②ｅ］
［②ｆ］
［②ｇ］
［②ｈ］
［②ｊ］
［③］
［③①］
［③ａ］
［③ｂ］
［③ｃ］
［③ｄ］
［③ｅ］
［③Ｆ］
［③ｇ］
［③ｈ］
［④］
［④ａ］
［④ｂ］
［④ｃ］
［④ｄ］
［④ｅ］
［⑤］
［⑤］］
［⑤ａ］
［⑤ｂ］
［⑤ｅ］
［⑥］
［⑦］
［⑧］
［⑨］
]
］
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｛－
｝
｝＞
《
》
@
~
──
阿
呵
呵呵
啊
啊哈
啊呀
啊哟
哎
哎呀
哎哟
唉
挨次
挨个
挨家挨户
挨门挨户
挨门逐户
挨着
嗳
安全
俺
俺们
按
按理
按期
按时
按说
按照
暗地里
暗中
暗自
昂然
八成
把
巴
巴巴
吧
吧哒
罢了
般的
帮助
保持
背地里
背靠背
倍感
倍加
被
呗
本
本地
本人
本身
本着
甭
比
比方
比及
比较
比起
比如
比如说
比照
彼
彼此
彼时
鄙人
必定
必将
必然
必须
必要
毕竟
避免
边
变成
便于
表明
表示
别
别处
别的
别管
别人
别是
别说
并
并不
并不是
并非
并肩
并没
并没有
并排
并且
并无
勃然
不
不比
不必
不变
不曾
不常
不成
不大
不单
不但
不得
不得不
不得了
不得已
不迭
不定
不独
不断
不对
不妨
不敢
不够
不管
不管怎样
不光
不过
不会
不仅
不仅仅
不仅仅是
不尽
不尽然
不经意
不久
不拘
不可
不可开交
不可抗拒
不了
不力
不料
不论
不满
不免
不能
不能不
不怕
不起
不巧
不然
不然的话
不日
不如
不若
不少
不胜
不时
不是
不特
不同
不外
不外乎
不惟
不问
不下
不限
不消
不要
不一
不已
不亦乐乎
不由得
不再
不择手段
不怎么
不知不觉
不止
不止一次
不只
不至于
不足
部分
才
才能
采取
策略地
曾
曾经
差不多
差一点
产生
常常
常言道
常言说
常言说得好
敞开儿
朝
朝着
彻底
彻夜
趁
趁便
趁机
趁热
趁势
趁早
趁着
成年累月
成为
成心
诚然
诚如
乘
乘机
乘势
乘隙
乘虚
迟早
充分
充其极
充其量
冲
抽冷子
出来
出去
出现
出于
除
除此
除此而外
除此以外
除此之外
除非
除开
除了
除去
除却
除外
处处
处理
处在
川流不息
传说
传闻
纯粹
此
此处
此次
此地
此后
此间
此时
此外
此中
次第
匆匆
从
从不
从此
从此以后
从而
从古到今
从古至今
从今以后
从宽
从来
从轻
从事
从速
从头
从未
从无到有
从小
从新
从严
从优
从早到晚
从中
从重
凑巧
促进
啐
存心
存在
达旦
达到
打
打从
打开天窗说亮话
大
大不了
大大
大抵
大都
大多
大多数
大略
大凡
大概
大家
大举
大力
大量
大面儿上
大批
大体上
大约
大张旗鼓
大致
呆呆地
代替
待
待到
单纯
单单
但
但凡
但是
但愿
弹指之间
当
当场
当地
当儿
当即
当口儿
当前
当然
当时
当庭
当头
当下
当着
当真
当中
到
到处
到底
到了儿
到目前为止
到头
到头来
倒不如
倒不如说
倒是
地
的
的话
的确
得
得出
得到
得了
得起
得天独厚
等
等到
等等
第
叮咚
顶多
咚
动不动
动辄
都
陡然
独自
断然
对
对比
对待
对方
对应
对于
顿时
多
多次
多多
多多少少
多多益善
多亏
多么
多年来
多年前
多少
多数
呃
略加
略微
略为
儿
而
而后
而况
而论
而且
而是
而外
而言
而已
而又
尔
尔等
尔尔
尔后
二话不说
二话没说
二来
凡
凡是
反倒
反倒是
反而
反过来
反过来说
反手
反应
反映
反之
反之亦然
反之则
范围
方便
方才
方面
方能
防止
非常
非但
非得
非独
非特
非徒
分别
分期分批
分头
奋勇
愤然
丰富
风雨无阻
否则
附近
复杂
嘎
嘎登
嘎嘎
该
该当
赶
赶快
赶早不赶晚
敢情
敢于
刚才
刚好
刚巧
高低
高兴
格外
隔日
隔夜
个
个别
个人
各
各地
各个
各级
各人
各式
各位
各种
各自
给
根本
根据
跟
更加
更进一步
更为
公然
巩固
共同
共总
构成
够瞧的
姑且
固然
故
故此
故而
故意
怪不得
关于
管
惯常
光是
广大
广泛
归
归根到底
归根结底
归齐
规定
果然
果真
过
过来
过去
过于
哈
哈哈
咳
还
还是
还要
还有
毫不
毫无
毫无保留地
毫无例外
好
好的
好象
好在
嗬
合理
何
何必
何尝
何处
何妨
何苦
何况
何乐而不为
何时
何须
何以
何止
和
嘿
嘿嘿
很
很多
很少
哼
哼唷
轰然
后
后来
后面
后者
後来
後面
呼哧
呼啦
忽地
忽然
互相
乎
哗
哗啦
话说
换句话说
换言之
欢迎
恍然
会
豁然
伙同
或
或多或少
或是
或许
或曰
或则
或者
获得
积极
基本
基本上
基于
及
及其
及时
及至
即
即便
即或
即将
即刻
即令
即如
即若
即使
即是说
极大
极度
极端
极了
极力
极其
极为
急匆匆
集中
藉以
几
几度
几番
几乎
几经
几时
己
既
既然
既是
既往
继而
继后
继续
继之
加强
加入
加上
加以
加之
假如
假若
假使
坚持
坚决
间或
兼之
简而言之
简言之
简直
鉴于
将
将才
将近
将要
交口
叫
叫做
较
较比
较为
较之
皆可
接连不断
接下来
接着
接著
结果
结合
截然
截至
介于
届时
借
借此
借以
今
今后
今後
今年
今天
尽
尽管
尽管如此
尽可能
尽快
尽量
尽然
尽如人意
尽心竭力
尽心尽力
尽早
紧接着
近几年来
近来
近年来
进步
进而
进来
进去
进入
进行
经
经常
经过
精光
竟而
竟然
究竟
就
就此
就地
就是
就是了
就是说
就算
就要
居然
局外
举凡
举行
巨大
具体
具体地说
具体来说
具体说来
具有
据
据称
据此
据实
据说
据我所知
据悉
距
决不
决定
决非
绝不
绝顶
绝对
绝非
觉得
开始
开外
开展
看
看出
看到
看见
看看
看来
看起来
看上去
看样子
考虑
靠
可
可好
可见
可能
可是
可以
恐怕
快要
况且
扩大
啦
来
来不及
来得及
来讲
来看
来说
来着
来自
赖以
拦腰
啷当
牢牢
老老实实
老是
了
了解
类如
累次
累年
离
里面
理当
理该
理应
立地
立即
立刻
立马
立时
例如
哩
连
连连
连袂
连日
连日来
连声
连同
联袂
联系
练习
良好
两者
咧
临
临到
另
另方面
另外
另悉
另行
另一方面
另一个
喽
路经
屡次
屡次三番
屡屡
缕缕
率尔
率然
论
论说
马上
吗
嘛
满足
慢说
漫说
冒
么
没奈何
没有
每
每当
每逢
每个
每每
每年
每时每刻
每天
们
猛然
猛然间
密切
明确
明显
末##末
莫不
莫不然
莫非
莫如
莫若
默默地
默然
某
某个
某某
某些
目前
嗯
拿
哪
哪边
哪儿
哪个
哪里
哪年
哪怕
哪天
哪些
哪样
那
那般
那边
那儿
那个
那会儿
那里
那么
那么些
那么样
那麽
那末
那时
那些
那样
乃
乃至
乃至于
难道
难道说
难得
难怪
难说
呢
内
能
能否
能够
你
你的
你们
你是
年复一年
您
您们
您是
宁
宁可
宁肯
宁愿
凝神
喏
喔唷
哦
呕
偶而
偶尔
啪达
旁人
呸
砰
碰巧
譬如
譬喻
偏偏
平素
凭
凭借
迫于
扑通
普遍
普通
其
其次
其二
其后
其实
其他
其它
其一
其余
其中
企图
岂但
岂非
岂止
起
起初
起见
起来
起首
起头
起先
恰逢
恰好
恰恰
恰恰相反
恰巧
恰如
恰似
千万千万
前此
前后
前进
前面
前者
强调
强烈
且
且不说
且说
切不可
切莫
切切
切勿
亲口
亲身
亲手
亲眼
亲自
清楚
顷刻
顷刻间
顷刻之间
请勿
穷年累月
取道
取得
去
全部
全都
全力
全面
全年
全然
全身心
全体
权时
却
却不
确定
然而
然后
然後
然则
让
人
人家
人们
人民
人人
认识
认为
认真
任
任何
任凭
任务
仍
仍旧
仍然
日复一日
日见
日渐
日益
日臻
容易
如
如常
如此
如此等等
如次
如果
如何
如今
如期
如其
如前所述
如若
如上
如上所述
如是
如同
如下
若
若非
若夫
若果
若是
三番两次
三番五次
三天两头
瑟瑟
沙沙
啥
上
上来
上面
上去
上升
上述
上下
尚且
少数
设或
设若
设使
深入
什么
什么样
什麽
甚而
甚或
甚么
甚且
甚至
甚至于
省得
失去
十分
时候
实际
实现
使
使得
使用
始而
似的
似乎
是
是不是
是的
是否
是以
适当
适应
适用
首先
受到
孰料
孰知
属于
庶乎
庶几
数/
双方
谁
谁料
谁人
谁知
顺
顺着
说来
说明
说说
虽
虽然
虽说
虽则
随
随后
随时
随着
随著
所
所谓
所幸
所以
所有
所在
他
他的
他们
他人
他是
它
它的
它们
它们的
它是
她
她的
她们
她是
倘
倘或
倘然
倘若
倘使
傥然
特别是
特点
特殊
腾
替
替代
通常
通过
同
同时
同样
同一
突出
突然
哇
完成
完全
万一
往
往往
望
唯有
惟其
维持
伟大
为
为此
为何
为了
为什么
为什麽
为着
为止
为主
喂
问题
嗡
嗡嗡
我
我的
我们
我是
乌乎
呜
呜呼
无
无法
无论
无宁
毋宁
兮
嘻
下
下来
下列
下面
下去
吓
先不先
先后
先後
先生
显然
显著
现代
现在
限制
相当
相等
相对
相对而言
相反
相似
相同
相信
相应
向
向使
向着
像
小
些
心里
行动
行为
形成
嘘
需要
许多
宣布
迅速
呀
焉
严格
严重
沿
沿着
要
要不
要不然
要不是
要么
要求
要是
也
也罢
也好
也是
一
一.
一般
一边
一次
一旦
一定
一方面
一何
一来
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一片
一起
一切
一时
一天
一下
一些
一样
一一
一则
一则通过
一直
一致
一转眼
依
依据
依靠
依照
咦
移动
已
已经
已矣
以
以便
以故
以后
以後
以及
以来
以免
以期
以前
以上
以外
以为
以下
以至
以至于
以致
矣
矣乎
矣哉
亦
抑或
意思
因
因此
因而
因了
因为
因着
引起
应当
应该
应用
哟
用
用来
尤其
由
由此
由此可见
由是
由于
犹且
犹自
有
有的
有点
有关
有及
有力
有利
有时
有所
有效
有些
有着
有著
又
又及
于
于是
于是乎
余外
欤
与
与此同时
与否
与其
与其说
遇到
元／吨
原来
愿意
越是
云尔
云云
允许
运用
咋
哉
再
再次
再其次
再说
再有
再则
再者
再者说
在
在下
在于
咱
咱们
遭到
造成
则
则甚
贼死
怎
怎么
怎么办
怎么样
怎麽
怎奈
怎样
眨眼
战斗
长此下去
长话短说
长期以来
掌握
召开
照
照着
者
这
这般
这边
这次
这点
这儿
这个
这会儿
这就是说
这里
这么
这么点儿
这么些
这么样
这麽
这时
这些
这样
这一来
这种
着
着呢
针对
真是
真正
争取
整个
正常
正巧
正如
正是
正在
正值
之
之后
之後
之类
之前
之所以
之一
吱
知道
直到
直接
只
只当
只怕
只是
只限
只消
只要
只有
至
至今
至若
至于
致
中间
中小
重大
重新
重要
周围
诸
诸如
诸位
逐步
逐渐
主要
主张
注意
专门
转变
转动
转贴
准备
自
自从
自打
自个儿
自各儿
自后
自己
自家
自身
综上所述
总的来看
总的来说
总的说来
总而言之
总结
总是
总之
纵
纵令
纵然
纵使
组成
最
最大
最高
最好
最后
最後
最近
遵循
遵照
左右
作为
做到
a
Ａ
a's
ａ］
able
aboard
about
above
according
according to
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across
actually
afore
after
afterwards
again
against
agin
ain't
all
allow
allows
almost
alone
along
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already
also
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always
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amid
amidst
among
amongst
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an
and
anent
another
any
anybody
anyhow
anyone
anything
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anywhere
apart
appear
appreciate
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are
aren't
around
as
aside
ask
asked
asking
aslant
associated
astride
at
athwart
available
away
awfully
ｂ］
back
bar
be
became
because
because of
become
becomes
becoming
been
before
beforehand
behind
being
believe
below
beneath
beside
besides
best
better
between
betwixt
beyond
bill
both
bottom
brief
but
by
c'mon
c's
ｃ］
call
called
came
can
can't
cannot
cant
cause
causes
certain
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circa
clearly
co
com
come
comes
computer
con
concerning
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consider
considering
contain
containing
contains
corresponding
could
couldn't
couldnt
course
cry
currently
dare
de
definitely
describe
described
despite
detail
did
didn't
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do
does
doesn't
doing
don't
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down
downwards
dr
due
due to
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ｅ］
each
earlier
edu
eg
eight
either
eleven
else
elsewhere
empty
enough
entirely
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especially
et
etc
even
eventually
ever
every
everybody
everyone
everything
everywhere
ex
exactly
example
except
ｆ］
far
few
fifteen
fifth
fify
fill
find
fire
first
five
followed
following
follows
for
former
formerly
forth
forty
found
four
from
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full
further
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get
gets
getting
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go
goes
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gone
got
gotten
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had
hadn't
happens
hardly
has
hasn't
hasnt
have
haven't
having
he
he's
hello
help
hence
her
here
here's
hereafter
hereby
herein
hereupon
hers
herself
hi
him
himself
his
hither
hopefully
how
howbeit
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hundred
i
i'd
i'll
i'm
i've
ie
if
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in
inasmuch
inc
indeed
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inner
inside
insofar
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interest
into
inward
is
isn't
it
it'd
it'll
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its
itself
just
keep
keeps
kept
know
known
knows
last
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latter
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less
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liked
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little
look
looking
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ltd
made
mainly
major
many
may
maybe
me
mean
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mid
midst
might
mill
mine
minus
more
moreover
most
mostly
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mr
mrs
ms
much
must
my
myself
na
name
namely
nd
near
nearly
necessary
need
needs
neither
net
never
nevertheless
new
next
ｎｇ昉
nigh
nigher
nighest
nine
no
nobody
non
none
noone
nor
normally
not
nothing
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novel
now
nowhere
obviously
of
off
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oh
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okay
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on
on to
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one
ones
only
onto
or
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others
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ought
our
ours
ourselves
out
out of
outside
over
overall
own
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particular
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past
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per
perhaps
placed
please
plus
possible
presumably
prior
probably
provides
put
qua
que
quite
qv
Ｒ．Ｌ．
rather
rd
re
really
reasonably
regarding
regardless
regards
relatively
respectively
right
round
said
same
sans
save
saw
say
saying
says
second
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see
seeing
seem
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seeming
seems
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self
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sent
separately
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seven
several
shall
she
should
shouldn't
show
side
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sincere
six
sixty
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some
somebody
somehow
someone
something
sometime
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somewhat
somewhere
soon
sorry
specified
specify
specifying
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sub
such
sup
sure
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t's
take
taken
tell
ten
tends
th
than
thank
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thanx
that
that's
thats
the
their
theirs
them
themselves
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thence
there
there's
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thereby
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therein
theres
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these
they
they'd
they'll
they're
they've
thick
thin
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third
this
thorough
thoroughly
those
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three
through
throughout
thru
thus
till
to
together
too
took
top
toward
towards
tried
tries
truly
try
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twelve
twenty
twice
two
un
under
underneath
unfortunately
unless
unlike
unlikely
until
unto
up
upon
us
use
used
useful
uses
using
usually
value
various
versus
very
via
ｖｉａ
vice
viz
volume
vs
want
wants
was
wasn't
way
we
we'd
we'll
we're
we've
welcome
well
went
were
weren't
what
what's
whatever
whats
when
whence
whenever
where
where's
whereafter
whereas
whereby
wherein
whereupon
wherever
whether
which
while
whither
who
who's
whoever
whole
whom
whose
why
will
willing
wish
with
within
without
won't
wonder
would
wouldn't
yes
yesterday
yet
you
you'd
you'll
you're
you've
your
yours
yourself
yourselves
zero
zt
zz
Ψ
В
一个
两个
一点
却是
2
3
.
4
5
·
================================================
FILE: lianxi/中国票房数据.csv
================================================
,MovieID,Ӱ,Ʊ,Ʊ,˴,ӳ,Ʊ۾,ƽ,Ʊȱ仯,λȱ仯,Ӱ˴λȱ仯,仯,ڱָ,Ʊ,Ʊ,ܳ,˴,ҳַ,ǰʱ
1,306285,սʹ,32340,75918,863,10,37,12,-26,76,-23,1,,2019/2/252019-03-03,95884,2375134,2665,http://www.cbooo.cn/BoxOffice/getWeekInfoData?sdate=2019/2/25,30:45.9
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gitextract_ytsc232b/ ├── .gitignore ├── 12director.py ├── 13movietype.py ├── 14movierank.py ├── 3pachong.py ├── 4douanscore.py ├── 5Echarts最近上映电影/ │ └── movie.html ├── 7cituyun.py ├── 8emotion.py ├── 9wordcount.py ├── README.md ├── lianxi/ │ ├── 6囧妈电影短评.csv │ ├── film-csv.txt │ ├── movie.csv │ ├── pfpredict.py │ ├── result.txt │ ├── stopwords.txt │ ├── tyc.txt │ ├── 中国票房数据.csv │ ├── 查询top10.txt │ └── 豆瓣电影top250.sql ├── mapreduce_hive/ │ ├── The_Man_of_Property.txt │ ├── map_new.py │ ├── mrresult.local │ ├── mr和hive过程及结果.txt │ ├── red_new.py │ └── run.sh ├── movie.csv ├── movies.dbf ├── read ├── scorepredict.py └── 电票票房预测xls.xls
SYMBOL INDEX (6 symbols across 5 files) FILE: 3pachong.py function get_movies (line 8) | def get_movies(start): FILE: 7cituyun.py function cut_word (line 10) | def cut_word(): function create_word_cloud (line 21) | def create_word_cloud(): FILE: 8emotion.py function data_show (line 12) | def data_show(): FILE: 9wordcount.py function txt_cut (line 30) | def txt_cut(f): FILE: lianxi/豆瓣电影top250.sql type `movies` (line 22) | CREATE TABLE `movies` (
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"preview": "# -*- coding: utf-8 -*\r\nimport numpy as np\r\nimport pandas as pd\r\nimport matplotlib.pyplot as plt\r\nimport re\r\nfrom sklear"
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"preview": "# -*- coding: utf-8 -*\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\nimport datetime\r\nimport matplotlib.pyplot as plt\r\n#读入数据"
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"preview": "# -*- coding:utf8 -*-\r\nimport pymysql\r\nimport requests\r\nimport re\r\nimport pandas as pd\r\nfrom bs4 import BeautifulSoup\r\n\r"
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{
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]
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This page contains the full source code of the GoAlers/Bigdata-Movie GitHub repository, extracted and formatted as plain text for AI agents and large language models (LLMs). The extraction includes 32 files (2.2 MB), approximately 575.8k tokens, and a symbol index with 6 extracted functions, classes, methods, constants, and types. Use this with OpenClaw, Claude, ChatGPT, Cursor, Windsurf, or any other AI tool that accepts text input. You can copy the full output to your clipboard or download it as a .txt file.
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