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EDG夺冠,Python分析一波B站评论,总结:EDG,nb

seasonley / 2665人阅读

摘要:填写自己对应的网页更改相应数据的编码格式遇到请求挂起当前任务,等操作完成执行之后的代码,当协程挂起时,事件循环可以去执行其他任务。

前言

2012,一个卡牌,一个雷恩加尔,一群红衣少年的欢声笑语。

2013,一个杰斯,一个扎克,一场支离破碎的梦境。

2014,一个螳螂,一个兰博,一座摇摇欲坠的基地。

2015,一个寡妇,一个妖姬,一本永远叠不上去的梅贾窃魂卷。

2016,一个盲僧,一个奥拉夫,一串耻辱的数字。

2017,一个克格莫,一个青钢影,一个赛区绝境中最后的救赎。

2018,一个刀妹,一个剑魔,一个至高无上的尊严。

2019,一个泰坦,一个盲僧,一个浴火重生的凤凰。

2020,一个船长,一个剑姬,一个杀戮无法弥补的遗憾。

2021,一个皇子,一个佐伊,一个挽大厦于将倾的骑士。

今天的主角就是2021年英雄联盟全球总决赛冠军——EDG,当天夺冠消息一出,立马登顶各大媒体平台热搜榜,引发巨大反响,本文以B站官方赛事评论为例,来看看能不能发现什么有趣的内容!

探寻网页规律

待爬取链接:https://www.bilibili.com/video/BV1EP4y1j7kV?p=7

F12打开抓包工具–>选择network–>向下滑动评论–>寻找对应数据包

数据包链接如下:
https://api.bilibili.com/x/v2/reply/main?callback=jQuery172020429646890840103_1636422926026&jsonp=jsonp&next=2&type=1&oid=891511588&mode=3&plat=1&_=1636423918172

直接打开会发现并不是对应的 json 文件。

仔细观察链接会发现有 “callback=jQuery172020429646890840103_1636422926026” 这个参数,根据字面意思应该是回调参数,我们尝试将它删掉,重现打开。

现在数据包就可以得到了,下一步找到控制“页数”的参数即可,经测试发现就是 next=2 这个参数。

数据抓取

获取url列表

通过 url 模板,格式化 url ,保存到待抓取列表中。

def get_url_list():    url_list = []    # url模板    url = f"https://api.bilibili.com/x/v2/reply/main?jsonp=jsonp&next=%d&type=1&oid=891511588&mode=3&plat=1&_=1636423918172"    for i in range(1, 10):        # 将格式化的url添加到字符串中        url_list.append(url%i)    return url_list

抓取程序

因为待抓取的数据还是有些多,整个抓取采用 异步协程 的方式,使用时要替换请求头 headers 中的 cookie ,本次的代码只对网页请求进行异步操作,文件读写这部分并未设计异步。

async def get_page(url):    headers = {        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36",        "cookie": "填写自己对应的网页cookie"    }    async with aiohttp.ClientSession(connector=aiohttp.TCPConnector(ssl=False), trust_env=True) as session:        while True:            async with session.get(url=url, headers=headers, timeout=8) as response:                # 更改相应数据的编码格式                response.encoding = "utf-8"                # 遇到IO请求挂起当前任务,等IO操作完成执行之后的代码,当协程挂起时,事件循环可以去执行其他任务。                page_text = await response.text()                print(f"{url.split("=")[-1]}爬取完成!")                break    return save_to_csv(page_text)

数据解析与存储

从上面图中的内容可以看到,数据结构还是有点复杂的,这里我根据个人兴趣提取了一部分感兴趣的字段,大部分评论具有回复内容,这里只采集第一级评论的回复,数据保存时要注意 DataFrame 的表头不要重复保存。

def save_comment(df, dic, rep=False):    message = dic["content"]["message"] if not rep else dic["content"]["message"].split(":", 1)[-1]    df = df.append({"ctime":dic["ctime"],           "like":dic["like"],           "uname":dic["member"]["uname"],           "sex":dic["member"]["sex"],           "current_level":dic["member"]["level_info"]["current_level"],           "message":message},         ignore_index=True)def save_to_csv(page_text):    df = pd.DataFrame({"ctime": [], "like": [], "uname": [], "sex": [],                       "current_level": [], "message": []})    data = json.loads(page_text)    comment = data["data"]["replies"]    for dic in comment:        save_comment(df, dic)        if dic["replies"] != None:            for reply in dic["replies"]:                save_comment(df, reply, rep=True)    header = False if Path(r"C:/Users/pc/Desktop/bilibili.csv").is_file() else True    df.to_csv(r"C:/Users/pc/Desktop/bilibili.csv", header=header, index=False, mode="a")    print("成功保存:" + str(len(df)) + "条")

完整源码文末获取

数据可视化

写文时间确实不多,只有用 Tableau 简单可视化一下了!

热评发布时间分布

可以看到热评发布时间集中在 11月6日下午5-6点,基本占了整个热评池的一半左右。

评论热度排行

下面看一下热度排名前三的评论:

jiejie:像scout说实话,我真的很想给他一个冠军你知道吗?
他在edg打了那么久,我很想去给他一个冠军,我其实我是幻想过,我们一起在冰岛打到最后,我们一起捧奖杯的那个画面,我们六个,芙兰朵,viper,妹扣,俊嘉,如果厂长小象能来的话,我们八个人一起捧起召唤师奖杯。
lpl是最牛逼的,没有之一!
————点赞数104089

也许有一天,我说也许,也许有一天,我们再次对英雄联盟电子竞技失去了信心。因为韩国的宰治,从四强赛看来,已卷土重来。
但我觉得不是今天。
也许有一天,这些我们所熟知的热爱的选手,没有办法坚持在舞台上了。
但也不是今天。
今天,EDG浴血奋战!不破不立!来迎战LCK一号种子DK战队,我们准备进入召唤师峡谷!77777!!![打call][打call][打call]
————点赞数67413

骑士拔剑,攘除外敌,重建王朝。
我懂了是亚瑟王传说!
————点赞数37223

评论人群等级

大佬是真的多呀,2级的只有2%左右!5级6级大佬占了73%,4级的我瑟瑟发抖。。

评论人群性别比例

评论中男女占比 5:1 ,男生还是主力军!

合成看板



源码获取

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