Python 爬取 201865 条《隐秘的角落》弹幕数据，发现看剧不如爬山？

痛定思痛。 2023-02-21 09:16 11阅读 0赞

# Python 爬取 201865 条《隐秘的角落》弹幕数据，发现看剧不如爬山？ #

本文不涉及剧透！请放心食用

最近又火了一步国产剧：《隐秘的角落》

如果你没看过，那可能会对朋友圈里大家说的“一起去爬山”、“小白船”、“还有机会吗”感到莫名其妙。

![暑期推荐旅游][format_png]

小五在这个端午假期也赶紧刷完了本剧，必须要写篇文章了，

由于《隐秘的角落》是在爱奇艺独播，所以数据从爱奇艺下手最直接。

如果没爬过爱奇艺，可以考虑使用豆瓣、微博、知乎（电视剧数据分析 · 万能三件套）的数据。

## 爬虫 ##

[剧很精彩，但追剧界有句俗话说得好：“弹幕往往比剧更精彩”，为了让精彩延续下去，我终究没能忍住对弹幕下手。][Link 1]

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。

这里参考了“[数据兔小白][Link 2]的代码，我又修改后实现分集爬取所有弹幕。

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

注：避免引起不必要的麻烦，本爬虫仅指出关键步骤，不再公开提供。

共爬取得到201865 条《隐秘的角落》弹幕数据。

![format_png 1][]

## 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()

![累计发送弹幕数用户top5][top5]  
第一名竟然发送了2561条弹幕，这只是一部12集的网剧啊。

![真 · 弹幕发射器][format_png 2]

难道他/她是水军？每条都发的差不多？

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

![format_png 3][]

然而并不是，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。

data_top1 = df_top1.groupby('tv_name')['contentsId'].count()
    
    from pyecharts.charts import Bar
    from pyecharts import options as opts 
    
    bar0 = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='960px', height='500px')) 
    bar0.add_xaxis(data_top1.index.tolist())
    bar0.add_yaxis("",data_top1.values.tolist()) 
    bar0.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='弹幕发射器')) 
    bar0.set_series_opts(
            label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
            markline_opts=opts.MarkLineOpts(
                data=[opts.MarkLineItem(y=213.4, name="yAxis=213.4")]
            ))
    bar0.render_notebook()

这位“弹幕发射器”朋友，在每一集的弹幕量又是如何呢？

![分集&平均弹幕量][format_png 4]

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。

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

![每一集中点赞最多的弹幕][format_png 5]

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！

应该不算剧透吧，不算吧，不算吧（狗头）

实在不行我请你去爬山吧。

![format_png 6][]

## 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()

先计算出现次数，再利用`pyecharts`制作极坐标图。

![弹幕中提到的主要演员][format_png 7]

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。

## 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')

![20万条弹幕词云][20]

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。

![一起爬山吗？][format_png 8]

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”。

> 本文相关数据源码，公众号后台回复“爬山”即可获得

[format_png]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cDovL25vdGUueW91ZGFvLmNvbS95d3MvcHVibGljL3Jlc291cmNlLzgxNzEwNjVmYjdkOTc4ZWI1ODlhMTZjNmE2NGQ3MGY0L3htbG5vdGUvV0VCUkVTT1VSQ0VmYjM1OGIxOTRlZTg0ZmQ1ODY1MTQ3YzMxOWQ0NjA3Yy80MDM5?x-oss-process=image/format,png
[Link 1]: https://blog.csdn.net/csdnsevenn/article/details/88967997?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-5.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-5.nonecase
[Link 2]: https://mp.weixin.qq.com/s/Xm9vGIuBSnI7akieg37YeQ
[format_png 1]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cDovL25vdGUueW91ZGFvLmNvbS95d3MvcHVibGljL3Jlc291cmNlLzgxNzEwNjVmYjdkOTc4ZWI1ODlhMTZjNmE2NGQ3MGY0L3htbG5vdGUvV0VCUkVTT1VSQ0UxMDg1NDEwZmEyZTU0OGM5ODJhZmE1MTZkNWMxMGIxNS80MDMz?x-oss-process=image/format,png
[top5]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cDovL25vdGUueW91ZGFvLmNvbS95d3MvcHVibGljL3Jlc291cmNlLzgxNzEwNjVmYjdkOTc4ZWI1ODlhMTZjNmE2NGQ3MGY0L3htbG5vdGUvV0VCUkVTT1VSQ0U1YjVhZGU3Yzk3NjQ0Y2E3ODdmZTQ1YmZjOWQzMTdkMi80MDI1?x-oss-process=image/format,png
[format_png 2]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cDovL25vdGUueW91ZGFvLmNvbS95d3MvcHVibGljL3Jlc291cmNlLzgxNzEwNjVmYjdkOTc4ZWI1ODlhMTZjNmE2NGQ3MGY0L3htbG5vdGUvV0VCUkVTT1VSQ0U4NDczOWU4MmYwMzQ0NTM0YjkyOTZhMGI5ODAwZDljNy80MDQw?x-oss-process=image/format,png
[format_png 3]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cDovL25vdGUueW91ZGFvLmNvbS95d3MvcHVibGljL3Jlc291cmNlLzgxNzEwNjVmYjdkOTc4ZWI1ODlhMTZjNmE2NGQ3MGY0L3htbG5vdGUvV0VCUkVTT1VSQ0U0MjA1MTlmZWQxYmE0NmI1OTI0OThiZGU5ZjBiY2U0ZS80MDI2?x-oss-process=image/format,png
[format_png 4]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cDovL25vdGUueW91ZGFvLmNvbS95d3MvcHVibGljL3Jlc291cmNlLzgxNzEwNjVmYjdkOTc4ZWI1ODlhMTZjNmE2NGQ3MGY0L3htbG5vdGUvV0VCUkVTT1VSQ0VkZTA3M2M4NTUyOTM0NzQ5ODg4NTMzMzc5NDQ3MGEwNC80MDI4?x-oss-process=image/format,png
[format_png 5]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cDovL25vdGUueW91ZGFvLmNvbS95d3MvcHVibGljL3Jlc291cmNlLzgxNzEwNjVmYjdkOTc4ZWI1ODlhMTZjNmE2NGQ3MGY0L3htbG5vdGUvV0VCUkVTT1VSQ0UzZGMyMjdkNzIzZjE0OWFjODc0NWNmN2JjNGI4ZTk2OS80MDMy?x-oss-process=image/format,png
[format_png 6]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cDovL25vdGUueW91ZGFvLmNvbS95d3MvcHVibGljL3Jlc291cmNlLzgxNzEwNjVmYjdkOTc4ZWI1ODlhMTZjNmE2NGQ3MGY0L3htbG5vdGUvV0VCUkVTT1VSQ0UxZDc3OGEwNjBhNmI0ODUwODk0OTg5YzU4ODc1MTQyNC80MDQy?x-oss-process=image/format,png
[format_png 7]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cDovL25vdGUueW91ZGFvLmNvbS95d3MvcHVibGljL3Jlc291cmNlLzgxNzEwNjVmYjdkOTc4ZWI1ODlhMTZjNmE2NGQ3MGY0L3htbG5vdGUvV0VCUkVTT1VSQ0U0YmZkOTRmMWEzN2Q0Nzg3OGQzODMyZTAyMzdkZmMzNS80MDI5?x-oss-process=image/format,png
[20]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cDovL25vdGUueW91ZGFvLmNvbS95d3MvcHVibGljL3Jlc291cmNlLzgxNzEwNjVmYjdkOTc4ZWI1ODlhMTZjNmE2NGQ3MGY0L3htbG5vdGUvV0VCUkVTT1VSQ0UxNTNjMDk4YzM4NTk0MGMyYjIxYTcxNzgzNTlmNmU1YS80MDMw?x-oss-process=image/format,png
[format_png 8]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cDovL25vdGUueW91ZGFvLmNvbS95d3MvcHVibGljL3Jlc291cmNlLzgxNzEwNjVmYjdkOTc4ZWI1ODlhMTZjNmE2NGQ3MGY0L3htbG5vdGUvV0VCUkVTT1VSQ0U5MjdjYmQ4YWVhMTg0MDQxODNhYWEzMzI1ZjM3NTA4NS80MDQx?x-oss-process=image/format,png