头图

Python爬取爱奇艺网剧《隐秘的角落》弹幕数据,实现简单可视化(附源码)

千寻编程

Python爬取爱奇艺网剧《隐秘的角落》弹幕数据,实现简单可视化(附源码)

今天目标爬取201865 条《隐秘的角落》弹幕数据

工具使用

开发环境:

win10、python3.6

开发工具:

pycharm

相关模块 :

requests,stylecloud

思路分析

1、爬虫获取数据

爱奇艺的弹幕数据是以 .z 形式的压缩文件存在的,先获取 tvid 列表,再根据 tvid 获取弹幕的压缩文件,最后对其进行解压及存储,大概就是这样一个过程。

def get_data(tv_name,tv_id):
    url = 'https://cmts.iqiyi.com/bullet/{}/{}/{}_300_{}.z'
    datas = pd.DataFrame(columns=['uid','contentsId','contents','likeCount'])
    for i in range(1,20):
        myUrl = url.format(tv_id[-4:-2],tv_id[-2:],tv_id,i)
        print(myUrl)
        res = requests.get(myUrl)
        if res.status_code == 200:
            btArr = bytearray(res.content)
            xml=zlib.decompress(btArr).decode('utf-8')
            bs = BeautifulSoup(xml,"xml")
            data = pd.DataFrame(columns=['uid','contentsId','contents','likeCount'])
            data['uid'] = [i.text for i in bs.findAll('uid')]
            data['contentsId'] = [i.text for i in bs.findAll('contentId')]
            data['contents'] = [i.text for i in bs.findAll('content')]
            data['likeCount'] = [i.text for i in bs.findAll('likeCount')]
        else:
            break
        datas = pd.concat([datas,data],ignore_index = True)
    datas['tv_name']= str(tv_name)
    return datas

共爬取得到201865 条《隐秘的角落》弹幕数据。

图片

2、准备弹幕发射器

按照用户id分组并对弹幕id计数,可以得到每位用户的累计发送弹幕数。

#累计发送弹幕数的用户
danmu_counts = df.groupby('uid')['contentsId'].count().sort_values(ascending = False).reset_index()
danmu_counts.columns = ['用户id','累计发送弹幕数']
danmu_counts.head()

在这里插入图片描述
第一名竟然发送了2561条弹幕,这只是一部12集的网剧啊。

在这里插入图片描述

df_top1 = df[df['uid'] == 1810351987].sort_values(by="likeCount",ascending = False).reset_index()
df_top1.head(10)

在这里插入图片描述
每一条弹幕都是这位观众的有感而发,可能他/她只是在发弹幕的同时顺便看看剧吧。

这位“弹幕发射器”朋友,在每一集的弹幕量又是如何呢?

在这里插入图片描述
是不是通过上图可以侧面说明个别剧集的戏剧冲突更大,更能引发观众吐槽呢?

“弹幕发射器”同志,11、12集请加大输出!

这些弹幕大家都认同、
抛开“弹幕发射器”同志,我们继续探究一下分集的弹幕。

看看每一集当中,哪些弹幕大家都很认同(赞)?

df_like = df[df.groupby(['tv_name'])['likeCount'].rank(method="first", ascending=False)==1].reset_index()[['tv_name','contents','likeCount']]
df_like.columns = ['剧集','弹幕','赞']
df_like

图片
每一集的最佳弹幕都是当集剧情的浓缩,这些就是观众们票选出来的梗(吐槽)啊!

实在不行我请你去爬山也可

在这里插入图片描述

3、朝阳东升

除了剧本、音乐等,“老戏骨”和“小演员”们的演技也获得了网友的一致好评。

这部剧虽然短短12集,但故事线不仅仅在一两个人身上。每个人都有自己背后的故事,又因为种种巧合串联在一起,引发观众的持续性讨论。

我们统计一下演员们在弹幕中的出现次数,看看剧中的哪些角色大家提及最多。

a = {'张东升':'东升|秦昊|张老师', '朱朝阳':'朝阳', '严良':'严良', '普普':'普普', '朱永平':'朱永平', '周春红':'春红|大娘子', '王瑶':'王瑶', '徐静':'徐静|黄米依', '陈冠声':'王景春|老陈|陈冠声', '叶军':'叶军|皮卡皮卡', '马主任':'主任|老马', '朱晶晶':'晶晶','叶驰敏':'叶驰敏'}
for key, value in a.items():
    df[key] = df['contents'].str.contains(value)
staff_count = pd.Series({key: df.loc[df[key], 'contentsId'].count() for key in a.keys()}).sort_values()

在这里插入图片描述
比较让我疑惑的三个小孩当中的朱朝阳提及量这么低,按理说应该与其其他两位大体相当啊。

又去源数据看了一遍,提及朱朝阳(朝阳)的弹幕确实很少,因为大部分在弹幕中观众一般就叫他“学霸”、“儿子”之类的了。

4、词云

总所周知,一篇数分文章不能少了词云。

每篇的词云都尽量跟上篇文章不同,这次我采用的是stylecloud,它算是wordcloud词云包的升级版,看起来美观多了。

import stylecloud
from IPython.display import Image 

stylecloud.gen_stylecloud(text=' '.join(text1), collocations=False,
                          font_path=r'‪C:\Windows\Fonts\msyh.ttc',
                          icon_name='fas fa-play-circle',size=400,
                          output_name='隐秘的角落-词云.png')
Image(filename='隐秘的角落-词云.png')

在这里插入图片描述
除了主角的名字以外,在这部以“孩子”为主题的剧中,对孩子的思想、行为的探讨占据重要部分,另外,剧中从年长的戏骨到年幼的孩子,每一个人都贡献了高光的演技,对他们演技的称赞也成为高频词汇。

而最出圈的“爬山”梗,更是被频频提及。

从《无证之罪》到《隐秘的角落》,都在证明悬疑犯罪题材在当下并非没有市场,要收获高人气高口碑,如何传播与营销终归只是手段,越来越多的团队沉下心来打磨精品剧集,观众才会愿意为剧买单,让“爬山”这样的梗一步步“出圈”。

文章到这里就结束了,感谢你的观看,Python数据分析系列,下篇文章分享Python 爬取鲁迅先生《经典语录》

为了感谢读者们,我想把我最近收藏的一些编程干货分享给大家,回馈每一个读者,希望能帮到你们。

干货主要有:

① 2000多本Python电子书(主流和经典的书籍应该都有了)

② Python标准库资料(最全中文版)

③ 项目源码(四五十个有趣且经典的练手项目及源码)

④ Python基础入门、爬虫、web开发、大数据分析方面的视频(适合小白学习)

⑤ Python学习路线图(告别不入流的学习)

All done~详见个人简介或者私信获取完整源代码。。

往期回顾

Python实现“假”数据

Python爬虫鲁迅先生《经典语录》

Python爬虫豆瓣热门话题

阅读 197

学习资料&书籍解压码加入Python新手学习群:594356095即可获取,群里有大牛指导,爬虫,游戏,脚本...

1 声望
1 粉丝
0 条评论
你知道吗?

学习资料&书籍解压码加入Python新手学习群:594356095即可获取,群里有大牛指导,爬虫,游戏,脚本...

1 声望
1 粉丝
宣传栏