【爬虫+情感判定+Top10高频词+词云图】“谷爱凌”热门弹幕python舆情分析

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一、背景介绍

最近几天,谷爱凌在冬奥会赛场上夺得一枚宝贵的金牌,为中国队贡献了自己的荣誉!

必威体育app官方版下载针对此热门事件,我用Python的爬虫和情感分析技术,针对小破站的弹幕数据,分析了众网友弹幕的舆论导向,下面我们来看一下,是如何实现的分析过程。

二、代码讲解-爬虫部分

2.1 分析弹幕接口

首先分析B站弹幕接口。

经过分析,得到的弹幕地址有两种:

第一种:
第二种:
这两种返回的结果一致!但都不全,都是只有部分弹幕!
以视频  为例,查看网页源代码,可以找到对应的cid为503862594,所以该视频对应的弹幕接口地址是:

既然这样,就好办了,开始撸代码!

2.2 讲解爬虫代码

必威体育app官方版下载首先,导入需要用到的库:

import re  # 正则表达式提取文本
import requests  # 爬虫发送请求
from bs4 import BeautifulSoup as BS  # 爬虫解析页面
import time
import pandas as pd  # 存入csv文件
import os

必威体育app官方版下载然后,向视频地址发送请求,解析出cid号:

r1 = requests.get(url=v_url, headers=headers)
html1 = r1.text
cid = re.findall('cid=(.*?)&aid=', html1)[0]  # 获取视频对应的cid号
print('该视频的cid是:', cid)

根据cid号,拼出xml接口地址,并再次发送请求:

danmu_url = 'http://comment.bilibili.com/{}.xml'.format(cid)  # 弹幕地址
print('弹幕地址是:', danmu_url)
r2 = requests.get(danmu_url)

解析xml页面:标签的文本内容为弹幕,标签内p属性值(按逗号分隔)的第四个字段是时间戳:

soup = BS(html2, 'xml')
danmu_list = soup.find_all('d')
print('共爬取到{}条弹幕'.format(len(danmu_list)))
video_url_list = []  # 视频地址
danmu_url_list = []  # 弹幕地址
time_list = []  # 弹幕时间
text_list = []  # 弹幕内容
for d in danmu_list:
	data_split = d['p'].split(',')  # 按逗号分隔
	temp_time = time.localtime(int(data_split[4]))  # 转换时间格式
	danmu_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", temp_time)
	video_url_list.append(v_url)
	danmu_url_list.append(danmu_url)
	time_list.append(danmu_time)
	text_list.append(d.text)
	print('{}:{}'.format(danmu_time, d.text))

必威体育app官方版下载保存时应注意,为了避免多次写入csv标题头,像这样:

这里,我写了一个处理逻辑,大家看注释,应该能明白:

if os.path.exists(v_result_file):  # 如果文件存在,不需写入字段标题
	header = None
else:  # 如果文件不存在,说明是第一次新建文件,需写入字段标题
	header = ['视频地址', '弹幕地址', '弹幕时间', '弹幕内容']
df.to_csv(v_result_file, encoding='utf_8_sig', mode='a+', index=False, header=header)  # 数据保存到csv文件

三、代码讲解-情感分析部分

3.1 整体思路

必威体育app官方版下载针对情感分析需求,我主要做了三个步骤的分析工作:

  1. 用SnowNLP给弹幕内容打标:积极、消极,并统计占比情况
  2. 用jieba.analyse分词,并统计top10高频词
  3. 用WordCloud绘制词云图

必威体育app官方版下载首先,导入csv数据,并做数据清洗工作,不再赘述。

下面,正式进入情感分析代码部分:

3.2 情感分析打标

必威体育app官方版下载情感分析计算得分值、分类打标,并统计积极/消极占比。

# 情感分析打标
def sentiment_analyse(v_cmt_list):
	"""
	情感分析打分
	:param v_cmt_list: 需要处理的评论列表
	:return:
	"""
	score_list = []  # 情感评分值
	tag_list = []  # 打标分类结果
	pos_count = 0  # 计数器-积极
	neg_count = 0  # 计数器-消极
	for comment in v_cmt_list:
		tag = ''
		sentiments_score = SnowNLP(comment).sentiments
		if sentiments_score < 0.3:
			tag = '消极'
			neg_count += 1
		else:
			tag = '积极'
			pos_count += 1
		score_list.append(sentiments_score)  # 得分值
		tag_list.append(tag)  # 判定结果
	print('积极评价占比:', round(pos_count / (pos_count + neg_count), 4))
	print('消极评价占比:', round(neg_count / (pos_count + neg_count), 4))
	df['情感得分'] = score_list
	df['分析结果'] = tag_list
	# 把情感分析结果保存到excel文件
	df.to_excel('谷爱凌_情感评分结果.xlsx', index=None)
	print('情感分析结果已生成:谷爱凌_情感评分结果.xlsx')

这里,我设定情感得分值小于0.3为消极,否则为积极。(这个分界线,没有统一标准,根据数据分布情况和分析经验自己设定分界线即可)
占比结果:

打标结果:(最后两列,分别是得分值和打标结果)

3.3 统计top10高频词

# 2、用jieba统计弹幕中的top10高频词
keywords_top10 = jieba.analyse.extract_tags(v_cmt_str, withWeight=True, topK=10)
print('top10关键词及权重:')
pprint(keywords_top10)

这里需要注意,在调用jieba.analyse.extract_tags函数时,要导入的是import jieba.analyse 而不是 import jieba
统计结果为:(分为10组关键词及其权重,权重按倒序排序)

3.4 绘制词云图

注意别踩坑:
想要通过原始图片的形状生成词云图,原始图片一定要白色背景(实在没有的话,PS修图修一个吧),否则生成的是满屏词云!!

def make_wordcloud(v_str, v_stopwords, v_outfile):
	"""
	绘制词云图
	:param v_str: 输入字符串
	:param v_stopwords: 停用词
	:param v_outfile: 输出文件
	:return: None
	"""
	print('开始生成词云图:{}'.format(v_outfile))
	try:
		stopwords = v_stopwords  # 停用词
		backgroud_Image = np.array(Image.open('谷爱凌背景图.png'))  # 读取背景图片
		wc = WordCloud(
			background_color="white",  # 背景颜色
			width=1500,  # 图宽
			height=1200,  # 图高
			max_words=1000,  # 最多字数
			font_path='/System/Library/Fonts/SimHei.ttf',  # 字体文件路径,根据实际情况(Mac)替换
			# font_path="C:\Windows\Fonts\simhei.ttf",  # 字体文件路径,根据实际情况(Windows)替换
			stopwords=stopwords,  # 停用词
			mask=backgroud_Image,  # 背景图片
		)
		jieba_text = " ".join(jieba.lcut(v_str))  # jieba分词
		wc.generate_from_text(jieba_text)  # 生成词云图
		wc.to_file(v_outfile)  # 保存图片文件
		print('词云文件保存成功:{}'.format(v_outfile))
	except Exception as e:
		print('make_wordcloud except: {}'.format(str(e)))

得到的词云图:

和原始背景图对比:

3.5 情感分析结论

  1. 打标结果中,积极评价占0.8871,远远大于消极评价!
  2. top10关键词统计结果中,"加油"、"厉害"、"天才"等好评词汇占据多数!
  3. 词云图中,"中国"、"好"、"厉害"、"卧槽"等好评词看上去更大(词频高)!

必威体育app官方版下载综上所述,经分析"谷爱凌"相关弹幕,得出结论:

众多网友对谷爱凌的评价都很高,也很喜欢她,毕竟不但年轻、颜值高、有才华,还能为祖国争得宝贵的荣誉!

致敬!!

四、同步讲解视频

上集:(爬虫采集)

下集:(情感分析)


by 马哥python说

posted @ 2022-05-08 09:58  马哥python说  阅读(431)  评论(2编辑