用Python爬取28010条《隐秘的角落》评论,我发现了这些… - 永恒君的百宝箱
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用Python爬取28010条《隐秘的角落》评论,我发现了这些…

Python实例 永恒君 130℃ 0评论
“一起去爬山吧?”
这句台词火爆了整个朋友圈,没错,就是来自最近热门的《隐秘的角落》,豆瓣评分8.9分,好评不断。

永恒君趁着端午的假期也赶紧刷完了这部剧,感觉还是蛮不错的。同时,为了想更进一步了解一下小伙伴观剧的情况,永恒君抓取了爱奇艺平台评论数据并进行了分析。下面来做个分享,和大伙一起参考。

1、爬取评论数据

因为该剧是在爱奇艺平台独播的,自然数据源从这里取比较合适。永恒君爬取了《隐秘的角落》12集的从开播日6月16日-6月26日的评论数据

使用 Chrome 查看源代码模式,在播放页面往下面滑动,有一个 get_comments 的请求,经过调试分析,这个接口就是获取评论数据的接口,后面连接上一系列的参数即可获取评论的数据。

其中关键的就是last_id这个参数,是用来控制评论分页的,需要通过上一个页面最后一条评论的id来进行获取。

爬虫部分代码

def get_comment_html(movieId, movieName, lastId):#将获取评论的json源码,保存到txt文件中
    url = "http://sns-comment.iqiyi.com/v3/comment/get_comments.action?"
    params = {
        "types":"time",
        "business_type":"17",
        "agent_type":"118",
        "agent_version":"9.11.5",
        "authcookie":"authcookie"
    }
    for item in params:
        url = url + item + "=" + params[item] + "&"
    url = url + "content_id=" + movieId+ "&last_id=" + lastId
    #url 为拼接好的评论地址    

    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.116 Safari/537.36",
        "Accept": "application/json, text/javascript",
        "Referer": "https://www.iqiyi.com/v_19rxtiliso.html?vfm=2008_aldbd&fv=p_02_01",

    }
    response = requests.get(url, headers=headers)    
    filename = movieId + movieName+".txt"
    if response.status_code == 200:        
        with open(filename,"a",encoding='utf-8') as f:
            f.write(response.text+"\n")
        #将获取的评论json源码保存到txt文件,一次写入一行,表示获取的这一页的评论           
    else:
        print("request error")
    print("爬取第{}页评论".format(file_lines(filename)))
    time.sleep(0.5)    
    last_id = parseData(response.text) #解析并获取下一个id    
    if last_id != "End":
        get_comment_html(movieId, movieName, parseData(response.text))
    else:
        print("已到结尾")
        #continue#结束整个程序
    return None

最终将12集爬取下来的包含评论数据的json源码保存到txt文件当中,解析提取评论的时间、用户名、性别、评论内容等信息,经过去重、去空白等数据清理工作,最终获得28010条评论信息。

2、分析展示数据

在海量的数据中,我们可以分析出我们想看到的结果。为了更好的数据处理和可视化展示,这里永恒君用了Pandas和Pyecharts 这两个库。

1)评论用户性别方面

女生占了大部分,占比60.89%,比男性用户要多不少。这种热播好评情感剧,自然少不了女性朋友的主力军。

2)每一集的评论数量

接下来,我们再来看一下,每一期的评论数量,看是否能够得出一些不一样的数据。

from pyecharts.charts import Bar  ##导入需要使用的图表
from pyecharts import options as opts  ##导入配置项
comment_num3 = df["集数"].value_counts().sort_index()
x_line3 = comment_num3.index.to_list()
y_line3 = comment_num3.values.tolist()

bar1=(
      Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='800px', height='350px')) ##定义为柱状图
      .add_xaxis(x_line3) ##X轴的值
      .add_yaxis('评论数',y_line3) ##y的值和y的一些数据配置项
      .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='《隐秘的角落》1-12集评论数量'))
      )
bar1.render("bar3.html") ###输出html文件

除了第一集的评论数特别多之外,可以看到,上半段的评论数明显要比下半段的要多,是否意味着大家普遍觉得前期的要更好看一些?

3)开播十天之内的评论数量走势

接下来我们来看看从6月16日开播之后,网友们对该剧的评论数量走势情况。

from pyecharts.charts import Line  ##导入需要使用的图表
from pyecharts import options as opts  ##导入配置项

comment_num = df["留言时间"].str.split(' ').str[0].value_counts().sort_index()
x_line1 = [i.replace('2020-','') for i in comment_num.index.to_list()] 
y_line1 = comment_num.values.tolist()
line1 = Line(init_opts=opts.InitOpts(width='1200px', height='600px'))
line1.add_xaxis(x_line1)
line1.add_yaxis('', y_line1,
                markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[
                    opts.MarkPointItem(type_='max', name='最大值'),
                    opts.MarkPointItem(type_='min', name='最小值')
                ])) 
line1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts('《隐秘的角落》开播10天内评论走势'), 
                      xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate='30')),
                      #visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=12673)
                     ) 
line1.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True), 
                      linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2))
line1.render("Line.html")

可以看到,从6月16日开播后,评论数量一路走高在6月25日达到了一个阶段的高点。

4)一天之中大家都在什么时间段看这部剧?

通过统计16日-26日每日0-23时的评论数量,来看看大家一般都在什么时候看剧

from pyecharts.charts import Bar  ##导入需要使用的图表
from pyecharts import options as opts  ##导入配置项
comment_num2 = df["留言时间"].str.split(' ').str[1].str.split(":").str[0].value_counts().sort_index()
x_line2 = comment_num2.index.to_list()
y_line2 = comment_num2.values.tolist()

bar1=(
      Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='800px', height='350px')) ##定义为柱状图
      .add_xaxis(x_line2) ##X轴的值
      .add_yaxis('评论数',y_line2) ##y的值和y的一些数据配置项
      .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='《隐秘的角落》0-23时评论数量'))

      )

bar1.render("bar2.html") ###输出html文件

可以看到,晚上20点-23时为最集中看剧的时间段,其次中午12-14点也有一波小高峰,总体更多的人是下午看剧的人多。

这是否也是你看剧的时间段呢?

5)评论的字数情况

永恒君一般看剧基本都不写评论的或者也是简单几个字,但是在这里,我特地看了一下评论字数的分布,

def comment_word_group(strings): #评论字数分组函数
    if len(strings)<=10:
        length = 0
    elif len(strings) > 10 and len(strings)<=30:
        length = 1
    elif len(strings) >30 and len(strings) <=50:
        length = 2
    else:
        length = 3
    return length

df["留言数量组别"] = df["留言内容"].apply(lambda x:comment_word_group(x))#评论字数分组
lengthData = df.groupby(['留言数量组别'])["留言内容"].count()#评论字数分组统计
attr = ["10字以内","10~30字","30~50字","50字以上"] #X轴
v1 = lengthData.values.tolist() #Y轴
bar1=(
      Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='800px', height='350px')) ##定义为柱状图
      .add_xaxis(attr) ##X轴的值
      .add_yaxis('评论数量',v1) ##y的值和y的一些数据配置项
      .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='《隐秘的角落》评论字数分布'))    
      )                                                                        
bar1.render("bar.html") ###输出html文件

绝大部分的评论字数都是在10个字以内,但也有约25%的评论字数在10-30个之内,还是让永恒君有点意外,是否说明该剧火爆也是有原因的,激起了不少伙伴的共鸣。

6)评论核心关键词

最后,永恒君将通过wordcloud库制作词云来看看,大家对该剧的整体评价,以及该剧的核心关键词。

from PIL import Image
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator,STOPWORDS
import jieba
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

contents = df["留言内容"].str.cat(sep=" ")
contents
sw = set(STOPWORDS)
sw.add("这个")
sw.add("什么")
cut_text2 = " ".join(jieba.lcut(contents))
background_image = np.array(Image.open("bg.png"))
wc = WordCloud(font_path=r'C:\Windows\Fonts\simhei.ttf',
               background_color='White',
               max_words=3000,
               width=1000,
               height=500,
               scale=1,
               stopwords=sw,#停用词
               mask = background_image
               )
#font_path:设置字体,max_words:出现的最多词数量,mask参数=图片背景,必须要写上,另外有mask参数再设定宽高是无效的
wc.generate(cut_text2)
wc.to_file("a2.jpg")

可以看到,“朝阳”、“严良”、“张东升”、“普普”、“好看”、“喜欢”、“小孩”、“原著”等关键词都是大伙在热议的。

不得不说,近年来如此火热的、而且质量不错的国产剧确实不多了。永恒君看前几集的时候,突然又有大学时候看《越狱》的那个味道,看了一集就想看下一集,停不下来。

如果你现在还没有来得及看,建议抽个时间去看看吧~~~

 

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