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用Python采集《雪中悍刀行》彈幕做成詞云實(shí)例

更新時(shí)間：2022年01月20日 09:11:46 作者：松鼠愛(ài)吃餅干

大家好，本篇文章主要講的是用Python采集《雪中悍刀行》彈幕做成詞云實(shí)例，感興趣的同學(xué)趕快來(lái)看一看吧，對(duì)你有幫助的話記得收藏一下

前言

最近已經(jīng)播完第一季的電視劇《雪中悍刀行》，從播放量就可以看出觀眾對(duì)于這部劇的期待，總播放量達(dá)到50億，可讓人遺憾的是，豆瓣評(píng)分只有5.7，甚至都沒(méi)有破6。

很多人會(huì)把這個(gè)劇和《慶余年》做對(duì)比，因?yàn)橹鲃?chuàng)班底相同

400余萬(wàn)字的同名小說(shuō)曾被捧為網(wǎng)文界里的“名著”，不少粉絲早就對(duì)跨界改編有所期待，劇版的主創(chuàng)班底、出品方與2019年的爆款劇《慶余年》相同則放大了這份期待。然而《雪中悍刀行》播出后，書粉的怒火蔓延到了各類討論場(chǎng)合。

今天就來(lái)采集這部劇的一部分視頻彈幕，看看觀眾都說(shuō)了啥，為什么播放量高，口碑卻低

知識(shí)點(diǎn)介紹

requests模塊的使用

pandas保存表格數(shù)據(jù)

pyecharts做詞云圖可視化

環(huán)境介紹

python 3.8

pycharm

requests >>> pip install requests

pyecharts >>> pip install pyecharts

代碼實(shí)現(xiàn)

1. 導(dǎo)入模塊

import re

import requests     # 發(fā)送網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求
import pandas as pd # 保存數(shù)據(jù)

2. 發(fā)送網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求

headers = {
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/97.0.4692.71 Safari/537.36'
}
# 構(gòu)建一個(gè)列表儲(chǔ)存數(shù)據(jù)
data_list = []
for page in range(15, 1500, 30):
    url = f'https://mfm.video.qq.com/danmu?otype=json&target_id=7626435152%26vid%3Dp0041oidttf&session_key=0%2C174%2C1642248894&timestamp={page}'
    esponse = requests.get(url=url, headers=headers)

3. 獲取數(shù)據(jù) 彈幕內(nèi)容

json_data = response.json()

<Response [200]>: 告訴我們響應(yīng)成功

4. 解析數(shù)據(jù)(篩選數(shù)據(jù)) 提取想要的一些內(nèi)容不想要的忽略掉

comments = json_data['comments']
print(comments)
for comment in comments:
    data_dict = {}
    data_dict['commentid'] = comment['commentid']
    content = comment['content']
    content = re.sub(r'[\x0e\xa0]', '', content)

    data_dict['content'] = content
    data_dict['opername'] = comment['opername']
    print(data_dict)
    data_list.append(data_dict)

5. 保存數(shù)據(jù)

df = pd.DataFrame(data_list)
# 亂碼, 指定編碼 為 utf-8 或者是 gbk 或者 utf-8-sig
df.to_csv('data.csv', encoding='utf-8-sig')

6. 詞云圖可視化

import jieba
from pyecharts.charts import WordCloud
import pandas as pd
from pyecharts import options as opts

wordlist = []
data = pd.read_csv('data.csv')['content']
data

a = [list(z) for z in zip(word, count)]
c = (
    WordCloud()
    .add('', a, word_size_range=[10, 50], shape='circle')
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="詞云圖"))
)
c.render_notebook()