为什么python如此火爆_用Python来分析一波周董新曲《说好不哭》为何如此火爆!...

2023-11-07 20:30

本文主要是介绍为什么python如此火爆_用Python来分析一波周董新曲《说好不哭》为何如此火爆!...,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

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9 月 16 日晚间,周董在朋友圈发布了最新单曲《说好不哭》

发布后,真的让一波人哭了

一群想抢鲜听的小伙伴直接泪奔

因为 QQ 音乐直接被搞崩了

没想到干翻 QQ 音乐的不是网易云音乐

也不是虾米音乐

而是周董!

周董成成功地凭一己之力干翻了 QQ 音乐

那么听过周董新歌后的小伙伴都是怎么评价的呢?

这里,我们获取了 QQ 音乐的近 20W 条评论数据进行分析

看看其中有哪些有趣的东西

一、数据获取

1、请求分析

在 QQ 网页版直接搜索『说好不哭』

很容易就能找到单曲页面

70e4e81e348f186aacd2e72b1efb11d2.png

说好不哭

拉到页面最下方

可以看到评论的分页查看按钮

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分页查看

按下 F12 点击第二页

在请求流中就可以看到对应的请求

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评论请求

其中可以看到两个重要参数:pagenum 和 pagesize

将请求 copy 到 Postman 中进行测试

fa3799e142c583cf505f4d31c4db07eb.png

Postman测试

发现可以直接获取到数据

连 Header 都不需要添加

这里尝试对请求参数进行了精简

最终只需要如下几个参数即可

3e21bfa2de411a9f7aaf7406a58a5b2e.png

参数精简

从 Postman 中可以直接获取到对应的代码

import requests

url = "https://c.y.qq.com/base/fcgi-bin/fcg_global_comment_h5.fcg"

querystring = {"biztype":"1","topid":"237773700","cmd":"8","pagenum":"1","pagesize":"25"}

response = requests.request("GET", url, params=querystring)

print(response.text)

这里是单页评论的获取

所有评论的获取只需递增 pagenum 即可

2、数据解析

返回数据中有很多暂时不需要的字段

这里我们只取其中的用户名、评论时间、评论内容、点赞数

对应如下字段

{

"nick": "丨那壹刻永遠消失\"\"",

"praisenum": 1,

"rootcommentcontent": "越听越好听怎么回事!",

"time": 1568729836,

}

由于数据量较大 这里我们暂时将数据存放在 Excel 中

一来无须依赖外部数据库

二来可以使用 Excel 对数据进行二次处理

数据存储代码如下:

def file_do(list_info, file_name):

# 获取文件大小

if not os.path.exists(file_name):

wb = openpyxl.Workbook()

page = wb.active

page.title = 'jay'

page.append(['昵称','时间','点赞数','评论'])

else:

wb = openpyxl.load_workbook(file_name)

page = wb.active

for info in list_info:

try:

page.append(info)

except Exception:

print(info)

wb.save(filename=file_name)

二、数据可视化

1、各时段的评论数

首先我们对评论按小时区间进行汇总

由于时间粒度比较小,这里对时间粒度进行了一些处理

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评价人数走势图

周董的新曲是在 9.16 号 23 点准时发布的

可以看出在发布后的一个小时内(23:00-24:00)

评论数量达到了高峰

占了总评论数的一半以上

另外看了一眼 9.16 23 点之前的评论也很有意思

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一种搬好小板凳嗑着瓜子坐等的既视感

2、大家都在说什么

词云生成的方法有很多

可以用代码生成

也可以用一些在线工具

这里我就使用了在线词云工具:wordart

后续可以给大家单独再普及一下

生成效果如下

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词云

周杰伦、杰伦字眼很明显

还有大量跑来『打卡』的

『好听』、『来了』、『哭了』、『爱了』

其中少不了的还有『青春』

另外『阿信』的出现估计给了很多人惊喜

3、大家都点赞了哪些评论

我们以点赞数对评论进行了排序

排名靠前的评论是如下一些

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评论排名

另外,QQ 音乐官方也会放出精彩评论

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热心网友昀恺丶

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凉城

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蜗牛..

对比下可以看出和我们获取到的数据是比较一致的

只不过官方并不是按点赞个数进行排名的

看得出来这些排名靠前的大都是在回忆青春

这些评论之所以能够得到大家的共鸣

也许他们的青春里都有一个周杰伦吧

三、附件

四、源码

1、评论爬取源码

import requests,json,time,uuid,os,openpyxl

import re

from openpyxl.cell.cell import ILLEGAL_CHARACTERS_RE

info_list = []

def get_comment_info():

global info_list

pagenum = 1

while(True):

print(pagenum)

url = "https://c.y.qq.com/base/fcgi-bin/fcg_global_comment_h5.fcg"

querystring = {"biztype":"1","topid":"237773700","cmd":"8","pagenum":pagenum,"pagesize":"25"}

response = requests.request("GET", url, params=querystring)

resp = json.loads(response.text)

commentlist = resp.get('comment').get('commentlist')

if not commentlist or len(commentlist) == 0:

return

for comment in commentlist:

info = []

one_name = comment.get('nick')

# 将 UNIX 时间戳转化为普通时间格式

if comment.get('time') < 1568735760:

return

time_local = time.localtime(comment.get('time'))

one_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time_local)

one_praisenum = comment.get('praisenum')

one_comment = comment.get('rootcommentcontent')

ILLEGAL_CHARACTERS_RE.sub(r'', one_comment)

ILLEGAL_CHARACTERS_RE.sub(r'', one_name)

info = [one_name, one_time, one_praisenum, one_comment]

# print(info)

info_list.append(info)

pagenum += 1

# print(comment.get('nick'))

# print(comment.get('rootcommentcontent'))

# print(comment.get('time'))

# print(comment.get('praisenum'))

def file_do(file_name):

# 获取文件大小

if not os.path.exists(file_name):

wb = openpyxl.Workbook()

page = wb.active

page.title = 'jay'

page.append(['昵称','时间','点赞数','评论'])

else:

wb = openpyxl.load_workbook(file_name)

page = wb.active

for info in info_list:

try:

page.append(info)

except Exception:

print(info)

pass

continue

wb.save(filename=file_name)

if __name__ == "__main__":

file_name = str(uuid.uuid1()) + '.xlsx'

get_comment_info()

file_do(file_name)

print('data has saved in {}'.format(file_name))

2、生成HTML图表源码

# 导入Style类,用于定义样式风格

from pyecharts import Style

import json

# 导入Geo组件,用于生成柱状图

from pyecharts import Bar

# 导入Counter类,用于统计值出现的次数

from collections import Counter

import fileinput,re

# 设置全局主题风格

from pyecharts import configure

configure(global_theme='wonderland')

# 数据可视化

dates = []

comment_text = ""

def render():

global comment_text

with open('jay.csv', mode='r', encoding='utf-8') as f:

rows = f.readlines()

for row in rows[1:]:

if row.count(',') != 3:

continue

elements = row.split(',')

user = elements[0]

date = elements[1]

if '2019' not in date:

continue

like = elements[2]

comment = elements[3]

if '2019-09-14' in date:

dates.append('2019-09-14')

elif '2019-09-15' in date:

dates.append('2019-09-15')

elif '2019-09-16 0' in date or '2019-09-16 1' in date or '2019-09-16 20' in date or '2019-09-16 21' in date:

dates.append('2019-09-16 0-21')

elif '2019-09-18' in date:

continue

else:

dates.append(date)

comment_text += comment

with open("comment_text.txt","w", encoding='utf-8') as f:

f.write(comment_text)

date_data = Counter(dates).most_common()

# 按日期进行排序

date_data = sorted(date_data)

# print(data)

# 根据评分数据生成柱状图

bar = Bar('评价人数走势图', '数据来源:QQ音乐网页版',

title_pos='center', width=800, height=600)

attr, value = bar.cast(date_data)

bar.add('', attr, value, is_visualmap=False, visual_range=[0, 3500], visual_text_color='#fff', is_more_utils=True,

xaxis_interval=0, xaxis_rotate=30,is_label_show=True,xaxis_label_textsize=8, label_text_size=8)

bar.render(

'picture\评价人数走势图.html')

render()

最后,一起来听一下这首歌吧~

这篇关于为什么python如此火爆_用Python来分析一波周董新曲《说好不哭》为何如此火爆!...的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/366117

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