【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

sksm

2022-05-08

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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！

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：http://comment.bilibili.com/{cid}.xml
第二种：https://api.bilibili.com/x/v1/dm/list.so?oid={cid}
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 https://www.bilibili.com/video/BV1YY41157dk 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：http://comment.bilibili.com/503862594.xml

既然这样，就好办了，开始撸代码！

2.2 讲解爬虫代码

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

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))

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

针对情感分析需求，我主要做了三个步骤的分析工作：

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

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

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：