Python爬取腾讯视频跑男的评论，并做了简单文本可视化分析

水深无声 2022-12-28 09:25 146阅读 0赞

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以下文章来源于菜J学Python，作者： J哥

![a35afb270dc3d8731157ad2ed94af616.png][]

**Python爬取爬取腾讯视频弹幕视频讲解**

https://www.bilibili.com/video/BV1954y1r7pi/

# **前言** #

**「《奔跑吧》第五季」**已经播出两期了，节目以“黄河生态经济带”沿线地区为依托，通过创新游戏设置、直播带货扶贫等新形式，展现黄河流域的重要地位，描绘黄河生态经济带城市“文化之美”。

然而，网友貌似并不买账，邓超、郑凯等退出跑男后，**「收视明显不如以前」**，而吐槽貌似有所增加。为了了解吃瓜群众们对于跑男的看法，我爬了爬腾讯视频关于跑男的评论，并做了简单文本**「可视化分析」**。

# **数据获取** #

腾讯视频评论要点击**「查看更多评论」**才能加载更多数据，很明显是一个动态网页，评论内容使用了**「Ajax动态加载技术」**。因此，我们需要找到**「真实URL」**，然后再请求数据。通过真实URL获取到cursor=？和\_=？这两个参数即可。核心代码如下：

def main():
        #初始页面的_=?
        page=1607948139253
        #初始待刷新页面的cursor=？
        lastId="0"
        for i in range(1,1000):
            time.sleep(1)
            html = get_content(page,lastId)
            #获取评论数据
            commentlist=get_comment(html)
            print("------第"+str(i)+"轮页面评论------")
            k = 0
            for j in range(1,len(commentlist)):
                comment = commentlist[j]
                k += 1
                print('第%s条评论：%s'%(k,comment))
            #获取下一轮刷新页ID
            lastId=get_lastId(html)
            page += 1
    
    if __name__ == '__main__':
        main()

# **数据处理** #

# **导入相关包** #

import jieba
    import re
    import numpy as np
    import pandas as pd 
    import matplotlib.pyplot as plt 
    from pyecharts.charts import *
    from pyecharts import options as opts 
    from pyecharts.globals import ThemeType  
    import stylecloud
    from IPython.display import Image

# **导入评论数据** #

分别爬取了两期评论，因此需要分别读取并合并所有数据。

df1 = pd.read_csv('/腾讯评论/paonan.csv',names=['评论内容'])
    df2 = pd.read_csv('/腾讯评论/paonan1.csv',names=['评论内容'])
    df = pd.concat([df1,df2])
    df.head(10)

![63220aa9114853f37c7a4e4c2ef67b6e.png][]

数据预览

# 查看数据信息 #

print('共有评论数：',df.shape[0],'条')

共有评论数：21307 条

df.info()
    df['评论内容'] = df['评论内容'].astype('str')

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    Int64Index:21307 entries, 0 to 11833
    Data columns (total 1 columns):
     #   Column  Non-Null Count  Dtype 
    ---  ------  --------------  ----- 
     0   评论内容    21199 non-null  object
    dtypes: object(1)
    memory usage: 332.9+ KB

# **删除重复评论** #

df = df.drop_duplicates()

# **删除缺失数据** #

df = df.dropna()

# **增加评论类型** #

人为划分评论类型，20字以下为短评，20-50字为中评，50字以上为长评。

cut = lambda x : '短评'if len(x) <= 20else ('中评'if len(x) <=50else'长评')
    df['评论类型'] = df['评论内容'].map(cut)

# **提取演员关键词** #

根据评论内容关键词，提取出人物提及字段。

tmp=[]
    for i in df["评论内容"]:
        if"黑牛"in i:
            tmp.append("李晨")
        elif"杨颖"in i:
            tmp.append("杨颖")
        elif"沙溢"in i:
            tmp.append("沙溢")
        elif"坤"in i:
            tmp.append("蔡徐坤")
        elif"毅"in i:
            tmp.append("成毅")
        elif"一桐"in i:
            tmp.append("李一桐")      
        else:
            tmp.append("其他")
    df['人物提及'] = tmp

# **机械压缩去重** #

定义一个机械压缩函数：

def yasuo(st):
        for i in range(1,int(len(st)/2)+1):
            for j in range(len(st)):
                if st[j:j+i] == st[j+i:j+2*i]:
                    k = j + i
                    while st[k:k+i] == st[k+i:k+2*i] and k<len(st):   
                        k = k + i
                    st = st[:j] + st[k:]    
        return st
    yasuo(st="123")

调用函数，对评论内容进行机械压缩去重：

df["评论内容"] = df["评论内容"].apply(yasuo)

# **特殊字符处理** #

用正则表达式提取出中文：

df['评论内容'] = df['评论内容'].str.extract(r"([\u4e00-\u9fa5]+)")
    df = df.dropna()  #纯表情弹幕直接删除

过滤掉评论字数少于四个字的评论：

df = df[df["评论内容"].apply(len)>=4]
    df = df.dropna()

# **数据可视化** #

# **整体评论情况** #

# 绘制词云图
    text1 = get_cut_words(content_series=df['评论内容'])
    stylecloud.gen_stylecloud(text=' '.join(text1), max_words=1000,
                              collocations=False,
                              font_path='演示悠然小楷.ttf',
                              icon_name='fas fa-video',
                              size=653,
                              #palette='matplotlib.Inferno_9',
                              output_name='./评论.png')
    Image(filename='./评论.png')

![42eec150677888a9e6e4bb0624fd85e4.png][]

通过对所有评论进行词云图绘制，我们发现**「成毅」**提及最多，对于最新跑男的看法，大家表现出非一致的看法。有人说**「好看、喜欢」**，有人说**「没意思」**。另外，评论中还多次提到往期节目中的嘉宾，如**「陈赫、郑凯、郭麒麟」**等，没有比较就没有伤害，很多人还是更喜欢往期的跑男的。

# **评论类型分布** #

df2 = df.groupby('评论类型')['评论内容'].count()
    df2 = df2.sort_values(ascending=False) 
    regions = df2.index.to_list()
    values = df2.to_list()
    c = (
            Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK))
            .add("", zip(regions,values),radius=["40%", "70%"])
            .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="评论类型占比",subtitle="数据来源：腾讯视频",pos_top="2%",pos_left = 'center'))
            .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{d}%",font_size=18))
        )
    c.render_notebook()

![63d092fe81c5987d48ad891a6294d2f3.png][]

短评占据**「81.99%」**，仅有2.65%的观众给出了50字以上的评论。

# **演员角色提及** #

df8 = df["人物提及"].value_counts(ascending=True)[:6]
    print(df8.index.to_list())
    print(df8.to_list())
    c = (
        Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK))
        .add_xaxis(df8.index.to_list())
        .add_yaxis("",df8.to_list()).reversal_axis()
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="人物提及次数",subtitle="数据来源：腾讯视频 ",pos_left = 'top'),
                           xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=13)), #更改横坐标字体大小
                           yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=13)), #更改纵坐标字体大小
                           )
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_size=16,position='right'))
        )
    c.render_notebook()

![4545615f1a5b619c10d0f9ea11562559.png][]

新成员**「成毅」**被观众提及次数最多，达到790次，其次是**「蔡徐坤」**，被提及452次。李晨被提及次数最少。

# **成毅评论词云** #

cy = df[df["人物提及"]=="成毅"]
    text = get_cut_words(content_series=cy['评论内容'])
    stylecloud.gen_stylecloud(text=' '.join(text), max_words=500,
                              collocations=False,
                              font_path='演示悠然小楷.ttf',
                              icon_name='fas fa-comments',
                              #palette='matplotlib.Inferno_9',
                              size=653,
                              output_name='./dinghui.png')
    Image(filename='./dinghui.png')

![c9aaff18195270e8421f7a1ea9b63dd3.png][]

成毅在新一季跑男的表现被网友广泛议论，认可他的观众**「喜欢、期待、可爱」**他的表现。也有相当多的观众觉得他**「智商」**有问题，是个**「游戏黑洞」**，而且很**「搞笑」**。

[a35afb270dc3d8731157ad2ed94af616.png]: /images/20221120/40f9fce5dbda40a793742ed4e643358f.png
[63220aa9114853f37c7a4e4c2ef67b6e.png]: /images/20221120/c4672560f83c48bd85d31e61f4afef24.png
[42eec150677888a9e6e4bb0624fd85e4.png]: /images/20221120/4f58ad22c5464b6f856237b41580ef8a.png
[63d092fe81c5987d48ad891a6294d2f3.png]: /images/20221120/3b3c9368bbc848f5a3e72807c392eecf.png
[4545615f1a5b619c10d0f9ea11562559.png]: /images/20221120/c343d9a05dee4b7580be3a7ae466a2e8.png
[c9aaff18195270e8421f7a1ea9b63dd3.png]: /images/20221120/b8643d72be574bfc9977d93acb791c7f.png