目录
- 前言
- 知识点介绍
- 环境介绍
- 代码实现
- 1. 导入模块
- 2. 发送网络请求
- 3. 获取数据 弹幕内容
- 4. 解析数据(筛选数据) 提取想要的一些内容 不想要的忽略掉
- 5. 保存数据
- 6. 词云图可视化
- 总结
前言
最近已经播完第一季的电视剧《雪中悍刀行》,从播放量就可以看出观众对于这部剧的期待,总播放量达到50亿,可让人遗憾的是,豆瓣评分只有5.7,甚至都没有破6。
很多人会把这个剧和《庆余年》做对比,因为主创班底相同
400余万字的同名小说曾被捧为网文界里的“名著”,不少粉丝早就对跨界改编有所期待,剧版的主创班底、出品方与2019年的爆款剧《庆余年》相同则放大了这份期待。然编程客栈而《雪中悍刀行》播出后,书粉的怒火蔓延到了各类讨论场合。
今天就来采集这部剧的一部分视频弹幕,看看观众都说了啥,为什么播放量高,口碑却低
知识点介绍
requests模块的使用
pandas保存表格数据
pyecharts做词云图可视化
环境介绍
python 3.8
pycharm
requests >>> pip install requests
pyecharts >>> pip install pyecharts
代码实现
1. 导入模块
import re import requests # 发送网络请求 import pandas as pd # 保存数据
2. 发送网络请求
headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; www.cppcns.comx64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/97.0.4692.71 Safari/537.36' } # 构建一个列表储存数据 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×tamp={page}' esponse = requests.get(url=url, headers=headers)
3. 获取数据 弹幕内容
json_data = response.json()
<Response [200]>: 告诉我们响应成功
4. 解析数据(筛选数据) 提取想要的一些内容 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 =编程客栈 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. 保存数据
df = pd.DataFrame(data_list) # 乱码, 指定编码 为 utf-8 或者是 gbk 或者 utf-8-sig df.to_csv('data.csv', encoding='utf-8-sig')
6. 词云图可视化
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='cirwww.cppcns.comcle') .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="词云图")) ) c.render_notebook()
总结
到此这篇关于用Python采集《雪中悍刀行》弹幕做成词云实例的文章就介绍到这了,更多相关Python《雪中悍刀行www.cppcns.com》弹幕词云内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!
精彩评论