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：

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

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:WindowsFontssimhei.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）！

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）
https://www.zhihu.com/zvideo/1476299216318857217
下集：（情感分析）
https://www.zhihu.com/zvideo/1476300807759294464

by 马哥python说