EDG夺冠！用Python分析22.3万条数据：粉丝都疯了!

原创不易，本文禁止抄袭，转载，违权必究！

一、EDG夺冠信息

11月6日，在英雄联盟总决赛中，EDG战队以3:2战胜韩国队，获得2021年英雄联盟全球总决赛冠军，这个比赛在全网各大平台也是备受瞩目：

 

1、微博热搜第一名，截止2021-11-10已有亿级观看量，微博粉丝数到达638.4万

 

2、哔哩哔哩已有几亿人气，总弹幕有22.3万，全站排行榜最高第2名，B站粉丝已有219.9万

 

 

 

3、腾讯、爱奇艺、优酷等视频平台800万人看过

 

4、虎牙等直播平台热度也是居高不下

 

5、央视新闻也发微博庆祝EDG夺冠

 

 

 

 

既然比赛热度这么高，那么本次我们就以bilibili为基准，通过采集EDG夺冠比赛视频在哔哩哔哩的22.3万条弹幕数据，再通过Python来分析进而感受粉丝的热情

 

---

 

二、实战目标 

2.1 网络爬虫

利用爬虫技术抓取EDG战队在B站夺冠比赛视频的22.3万条弹幕数据

 

2.2 数据可视化

通过jieba、numpy等Python库对抓取来的弹幕数据进行分析并且可视化

 

 

2.3 自然语言处理(情感分析)

利用pandas+自然语言处理(NLP)等对EDG夺冠比赛视频的弹幕数据进行情感分析，根据分析结果得出一些结论

 

 

 

 

 

 

 

 

 

---

 

三、bilibili接口分析 

首先进入EDG夺冠比赛视频URL：

https://www.bilibili.com/video/BV1EP4y1j7kV?p=1

 

哔哩哔哩已为大家整理好了EDG比赛视频，从开幕式到夺冠时刻，共有7个视频

 

哔哩哔哩弹幕数据接口：

http://api.bilibili.com/x/v1/dm/list.so?oid=XXX

这个接口就是B站弹幕数据专用接口，我们可以直接拿来用，这个接口中的oid可以理解为每个视频中的唯一标识符，它由数字组成，每一个视频都有唯一的一个oid，那么我们只要找到oid就可以请求相应比赛视频弹幕的API接口，从而抓取弹幕数据

 

获取oid

打开开发者工具，切换到Network选项，然后找到以pagelist为开头的请求接口

 

 

接着找到Request URL这个请求接口，打开新窗口直接用这个API接口请求，如下图：

 

当我们直接请求这个API接口时可以看到JSON格式的数据，而在里面的cid就是我们需要的oid，如下所示：

{"code":0,"message":"0","ttl":1,"data":[{"cid":437586584,"page":1,"from":"vupload","part":"第一局 4K","duration":2952,"vid":"","weblink":"","dimension":{"width":1920,"height":1080,"rotate":0}},{"cid":437626309,"page":2,"from":"vupload","part":"第二局 4K","duration":3031,"vid":"","weblink":"","dimension":{"width":1920,"height":1080,"rotate":0}},{"cid":437659159,"page":3,"from":"vupload","part":"第三局 4K","duration":3406,"vid":"","weblink":"","dimension":{"width":1920,"height":1080,"rotate":0}},{"cid":437727348,"page":4,"from":"vupload","part":"第四局 4K","duration":3212,"vid":"","weblink":"","dimension":{"width":1920,"height":1080,"rotate":0}},{"cid":437729555,"page":5,"from":"vupload","part":"第五局 4K","duration":3478,"vid":"","weblink":"","dimension":{"width":1920,"height":1080,"rotate":0}},{"cid":437550300,"page":6,"from":"vupload","part":"开幕式","duration":984,"vid":"","weblink":"","dimension":{"width":1920,"height":1080,"rotate":0}},{"cid":437717574,"page":7,"from":"vupload","part":"夺冠时刻","duration":2017,"vid":"","weblink":"","dimension":{"width":1920,"height":1080,"rotate":0}}]

 

当然我们也可以点击Preview选项，点击data，打开数据，而里面的JSON数据是折叠的，包括cid在内，如下图所示：

 

可以看到，每个cid对应每一个比赛视频。我们也可以点击Response选项，里面的数据是真实的数据，意味着数据没有经过折叠，与直接请求Request URL返回的JSON数据是一样的

 

---

 

 四、编码 

4.1 爬取数据

定义一个获取cid的方法

import requests
import json


def get_cid():
  url = 'https://api.bilibili.com/x/player/pagelist?bvid=BV1EP4y1j7kV&jsonp=jsonp'
  try:
    response = requests.get(url,timeout=None)
    if response is not None:
      return response.text
    else:
      return Nnone
  except Exception as e:
    print(e.args)


if __name__ == '__main__':
  data = get_cid()
  json_data = json.loads(data)
  for cid_datas in json_data['data']:
    cid = cid_datas.get('cid')
    print(cid)

 

控制台输出如下：

 

拼接URL弹幕数据API接口

if __name__ == '__main__':
  data = get_cid()
  json_data = json.loads(data)
  base_api = 'http://api.bilibili.com/x/v1/dm/list.so?oid='
  for cid_datas in json_data['data']:
    cid = cid_datas.get('cid')
    detail_api = base_api + str(cid)
    print(detail_api)

 

控制台输出如下：

 

一共有7个网址，对应7个EDG比赛视频的弹幕数据，我们点开第一个网址查看

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

抓取弹幕数据

从上一张图可以看到，每一条弹幕数据都在每一个<d>标签中，面对这种格式我们思考一下用哪种解析工具比较合适？答案当然是正则表达式，接下来我们要获取7个比赛视频的22.3万条数据，代码如下：

base_api = 'http://api.bilibili.com/x/v1/dm/list.so?oid='
  all_api = []
  for cid_datas in json_data['data']:
    cid = cid_datas.get('cid')
    detail_api = base_api + str(cid)
    all_api.append(detail_api)
  for api in all_api:
    edg_datas = get_api_data(detail_api)
    edg_datas = re.findall('<d.*?>(.*?)</d>',edg_datas,re.S)
    with open('EDG.txt','a',encoding='utf-8') as f:
      for edg_data in edg_datas:
        print(edg_data)
        f.write(edg_data + '\n')

 

避免乱码，加上如下代码：

response.encoding = chardet.detect(response.content)['encoding']

 

控制台输出如下：

 

由于弹幕数据共有22.3万条，这里仅展示EDG.txt部分弹幕数据，如下图所示：

 

4.2 数据可视化（词云图）

词云图制作

我们已经抓取到弹幕数据，接下来利用EDG背景图做一个词云图

 

代码如下：

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

def do_wordcloud():
  text = open('EDG.txt','r',encoding='utf-8').read()
  text = text.replace('\n','').replace('\u3000','')
  text_cut = jieba.lcut(text)
  text_cut = ' '.join(text_cut)

  #过滤一些没有关系的词
  stop_words = ['“','，',' ','我','的','是','了','：','？','！','啊','你','吗','。','我们']

  background = Image.open("EDG.jpg")
  graph = np.array(background)

  word_cloud = WordCloud(font_path='simsun.ttc', 
                         background_color='white', 
                         mask=graph, # 指定词云的形状
                         stopwords=stop_words) 

  word_cloud.generate(text_cut)
  plt.subplots(figsize=(12,8))
  plt.imshow(word_cloud)
  plt.axis('off')
  plt.show()
  word_cloud.to_file('edg.png')

 

控制台输出如下：

 

把迪迦奥特曼背景图片也制作一波吧，哈哈哈！

 

制作成迪迦奥特曼词云图形状，如下所示：

 

当然你也可以使用pyecharts/echarts制作也行，还可以制作成你喜欢的图片形状。如果你接触过情感分析的话，也可以用这些弹幕数据分析一波

 

---

 

五、自然语言处理（NLP）

5.1 数据导入

data = pd.read_csv('EDG.csv')
data = data.head()
print(data)

 

控制台输出：

 

5.2 数据预处理

data = pd.read_csv('EDG.csv')
data = data[['id','content']]
data = data.head(10)
print(data)

 

控制台输出：

 

5.3 情感分析

先安装一下用于情感分析的Python库：

pip install snownlp -i https://pypi.doubanio.com/simple

 

效果如下：

 

情感分析

from snownlp import SnowNLP
data1['emotion'] = data1['content'].apply(lambda x:SnowNLP(x).sentiments)
data1 = data1.head()
print(data1)

 

控制台输出：

 

情感数据描述

data1 = data1.describe()

 

控制台输出：

数据说明：emotion的平均值为0.63，中位数为0.67，25%分位数为0.49，可见不到25%的数据造成了整体均值的较大下移。另外上图的最下面可以看到，情感分析执行时间为48.8s，数据量还是挺大的。

 

5.4 情感分析直方图

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

bins = np.arange(0,1.1,0.1)    #设置区间
plt.hist(data1['emotion'],bins,color='#4F94CD',alpha=0.9)
plt.xlim(0,1)
plt.xlabel('情感分析')
plt.ylabel('数量')
plt.title('情感分析直方图')
plt.show()

 

控制台输出：

数据说明：

• 由直方图可见，弹幕情感呈逐渐上升的趋势，说明粉丝对EDG夺冠情绪逐渐兴奋，很激动；
• 弹幕数据中有约4500条弹幕情感分在[0.5，0.6区间内；同时，有约4800条弹幕情感分在[0.8，0.9]区间内，这个区间粉丝的情绪最亢奋，估计是夺冠时刻，哈哈哈！
• 从区间[0.5，0.6]过渡到[0.6，0.7]以及从区间[0.8，0.9]过渡到[0.9，1.0]弹幕情绪出现下降，可能是因为在比赛中出现一些问题或者是比赛落幕了

 

5.5 关键词提取

from jieba import analyse
key_words = analyse.extract_tags(sentence=text_cut,topK=10,withWeight=True,allowPOS=())
print(key_words)

 

控制台输出：

数据说明：

• 以上关键词显示，粉丝发的弹幕中“冠军”是最多的，然后是“翻译”，”我们”，“卧槽”，“小姐姐”，“EDG”，“泪目“，”圣枪哥“，”贺电“，”edg“，由此看来，EDG真的很受欢迎，翻译小姐姐也挺受欢迎的。这在上面的词云图中也可以看得出来

 

参数说明：

• sentence是需要提取的字符串，必须是str类型，不能是list
• topK表示提取前多少个关键字
• withWeight表示是否返回每个关键词的权重
• allowPOS表示允许提取的词性，默认提取地名(ns)、名词(n)、动名词(vn)、动词(v)

 

5.6 积极弹幕与消极弹幕

计算积极弹幕与消极弹幕各自的数目：

pos,neg = 0,0
for  i in data1['emotion']:
    if i >= 0.5:
        pos += 1
    else:
        neg += 1
print(f'积极弹幕数据为：{pos}' + '\n' + f'消极弹幕数据为：{neg}')

 

控制台输出：

积极弹幕数据为：17941
消极弹幕数据为：6054

 

5.7 饼图分析

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

pie_labels = 'positive','negative'
plt.pie([pos,neg],labels=pie_labels,autopct='%1.2f%%',shadow=True)

plt.show()

 

控制台输出：

由上图可见，由74.77%的弹幕数据是积极的，有25.23%的弹幕数据是消极的，总体来看，积极弹幕还是比较多的

 

5.8 消极弹幕分析

取出部分消极弹幕数据

data2 = data1[data1['emotion'] < 0.5]
data2 = data2.head()
print(data2)

 

控制台输出：

 

数据说明：

• 图中的“回血”，“求生欲”等消极弹幕有可能是EDG战队或者韩国队比赛不佳造成的

 

---

 

六、总结

PIL库

jieba库

numpy库

pandas库

requests库

wordcloud库

matplotlib库

json,re,chardet库

snownlp情感分析库

 

---

 

七、完整项目及源码下载

完整项目(包括源码)获取方式：下载

也可添加本人微信号获取完整项目：MakerChen66

本人原创公众号原文链接：阅读原文

本人CSDN博客链接：阅读原文

 

原创不易，如果觉得有趣好玩，希望可以随手点个赞，拜谢各位老铁！

最近发现CSDN上好多人抄袭本人博客，还比我热度高，哎！毕竟是10月份刚刚创建的账号，知名度和粉丝没有别人高啊！

 

---

 

八、作者Info

作者：南柯树下，Goal：让编程更有趣！

原创微信公众号：『小鸿星空科技』，专注于算法、爬虫，网站，游戏开发，数据分析、自然语言处理，AI等，期待你的关注，让我们一起成长、一起Coding！

版权声明：本文禁止抄袭、转载 ，侵权必究！

 

---

 更多独家精彩内容  请扫码关注个人公众号，我们一起成长，一起Coding，让编程更有趣！

---

 

——  ——  ——  ——  —  END  ——  ——  ——  ——  ———— 

　　　　　　　  欢迎扫码关注我的公众号

　　　　　　　　　　小鸿星空科技