Python如何爬取腾讯视频跑男的评论并做简单文本的可视化分析

Python如何抓取腾讯视频跑者的评论，对简单文本进行可视化分析？针对这个问题，本文详细介绍了相应的分析和解决方法，希望能帮助更多想要解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

《「 《奔跑吧》 第五季」》已经播出了两次。节目依托黄河生态经济带沿线地区，通过创新游戏设置、直播、扶贫等方式，展现黄河流域的重要地位，描绘黄河生态经济带城市的“文化之美”。

然而，网友们似乎并不买账。在邓超和郑凯退出跑男后，「收视明显不如以前」's的吐槽似乎增多了。为了了解吃瓜群众对跑男的看法，我爬上腾讯视频里的跑男评论，做了一个简单的文字「可视化分析」.

10-1010腾讯视频评论需要点击「查看更多评论」加载更多数据，这显然是一个动态的网页，而且评论内容使用了「Ajax动态加载技术」.因此，我们需要在请求数据之前找到「真实URL」。获取光标=？通过真实的网址。还有_=？这两个参数就可以了。核心代码如下：

defmain():

# _=初始页面的？

page=1607948139253

# cursor=要刷新的初始页面=？

lastId='0 '

foriirange(1，1000):

睡眠时间(1)

html=get_content(page，lastId)

#获取评论数据。

commentlist=get_comment(html)

Printstr(i' -

k=0

forjinrange(1，len(commentlist)):

注释=注释列表[j]

k=1

打印('注释%s: %s'%(k，注释))

#获取下一个刷新页面ID。

lastId=get_lastId(html)

页面=1

if__name__=='__main__':

main()

数据获取

数据处理

importjieba

进口

importnumpayasnp

importpandasaspd

importmatplotlib.pyplotasplt

frompyecharts.chartsimport*

frompeychartsimportoptions SAS opts

frompyech

arts.globals import ThemeType  
import stylecloud
from IPython.display import Image

导入评论数据

分别爬取了两期评论，因此需要分别读取并合并所有数据。

df1 = pd.read_csv('/腾讯评论/paonan.csv',names=['评论内容'])
df2 = pd.read_csv('/腾讯评论/paonan1.csv',names=['评论内容'])
df = pd.concat([df1,df2])
df.head(10)

数据预览

查看数据信息

print('共有评论数：',df.shape[0],'条')

共有评论数：21307 条

df.info()
df['评论内容'] = df['评论内容'].astype('str')

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index:21307 entries, 0 to 11833
Data columns (total 1 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype 
---  ------  --------------  ----- 
 0   评论内容    21199 non-null  object
dtypes: object(1)
memory usage: 332.9+ KB

删除重复评论

df = df.drop_duplicates()

删除缺失数据

df = df.dropna()

增加评论类型

人为划分评论类型，20字以下为短评，20-50字为中评，50字以上为长评。

cut = lambda x : '短评'if len(x) <= 20else ('中评'if len(x) <=50else'长评')
df['评论类型'] = df['评论内容'].map(cut)

提取演员关键词

根据评论内容关键词，提取出人物提及字段。

tmp=[]
for i in df["评论内容"]:
    if"黑牛"in i:
        tmp.append("李晨")
    elif"杨颖"in i:
        tmp.append("杨颖")
    elif"沙溢"in i:
        tmp.append("沙溢")
    elif"坤"in i:
        tmp.append("蔡徐坤")
    elif"毅"in i:
        tmp.append("成毅")
    elif"一桐"in i:
        tmp.append("李一桐")      
    else:
        tmp.append("其他")
df['人物提及'] = tmp

机械压缩去重

定义一个机械压缩函数：

def yasuo(st):
    for i in range(1,int(len(st)/2)+1):
        for j in range(len(st)):
            if st[j:j+i] == st[j+i:j+2*i]:
                k = j + i
                while st[k:k+i] == st[k+i:k+2*i] and k<len(st):   
                    k = k + i
                st = st[:j] + st[k:]    
    return st
yasuo(st="123")

调用函数，对评论内容进行机械压缩去重：

df["评论内容"] = df["评论内容"].apply(yasuo)

特殊字符处理

用正则表达式提取出中文：

df['评论内容'] = df['评论内容'].str.extract(r"([\u4e00-\u9fa5]+)")
df = df.dropna()  #纯表情弹幕直接删除

过滤掉评论字数少于四个字的评论：

df = df[df["评论内容"].apply(len)>=4]
df = df.dropna()

数据可视化

整体评论情况

# 绘制词云图
text1 = get_cut_words(content_series=df['评论内容'])
stylecloud.gen_stylecloud(text=' '.join(text1), max_words=1000,
                          collocations=False,
                          font_path='演示悠然小楷.ttf',
                          icon_name='fas fa-video',
                          size=653,
                          #palette='matplotlib.Inferno_9',
                          output_name='./评论.png')
Image(filename='./评论.png')

通过对所有评论进行词云图绘制，我们发现「成毅」提及最多，对于最新跑男的看法，大家表现出非一致的看法。有人说「好看、喜欢」，有人说「没意思」。另外，评论中还多次提到往期节目中的嘉宾，如「陈赫、郑凯、郭麒麟」等，没有比较就没有伤害，很多人还是更喜欢往期的跑男的。

评论类型分布

df2 = df.groupby('评论类型')['评论内容'].count()
df2 = df2.sort_values(ascending=False) 
regions = df2.index.to_list()
values = df2.to_list()
c = (
        Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK))
        .add("", zip(regions,values),radius=["40%", "70%"])
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="评论类型占比",subtitle="数据来源：腾讯视频",pos_top="2%",pos_left = 'center'))
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{d}%",font_size=18))
    )
c.render_notebook()

短评占据「81.99%」，仅有2.65%的观众给出了50字以上的评论。

演员角色提及

df8 = df["人物提及"].value_counts(ascending=True)[:6]
print(df8.index.to_list())
print(df8.to_list())
c = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK))
    .add_xaxis(df8.index.to_list())
    .add_yaxis("",df8.to_list()).reversal_axis()
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="人物提及次数",subtitle="数据来源：腾讯视频 ",pos_left = 'top'),
                       xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=13)), #更改横坐标字体大小
                       yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=13)), #更改纵坐标字体大小
                       )
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_size=16,position='right'))
    )
c.render_notebook()

新成员「成毅」被观众提及次数最多，达到790次，其次是「蔡徐坤」，被提及452次。李晨被提及次数最少。

成毅评论词云

cy = df[df["人物提及"]=="成毅"]
text = get_cut_words(content_series=cy['评论内容'])
stylecloud.gen_stylecloud(text=' '.join(text), max_words=500,
                          collocations=False,
                          font_path='演示悠然小楷.ttf',
                          icon_name='fas fa-comments',
                          #palette='matplotlib.Inferno_9',
                          size=653,
                          output_name='./dinghui.png')
Image(filename='./dinghui.png')

成毅在新一季跑男的表现被网友广泛议论，认可他的观众「喜欢、期待、可爱」他的表现。也有相当多的观众觉得他「智商」有问题，是个「游戏黑洞」，而且很「搞笑」。

关于Python如何爬取腾讯视频跑男的评论并做简单文本的可视化分析问题的解答就分享到这里了，希望