《演员请就位2》弹幕的情感倾向分析

最近小编的娱乐公众号被《演员请就位2》刷屏了，这部综艺的从开播开始导演的热搜话题就一直不断，我们用 Python 分析一下这部综艺的视频弹幕看看大家都在吐糟些什么。

弹幕抓取

在腾讯视频打开最新的第 8 期的上下两期，在 Network 面板中搜索【danmu】，找到弹幕的链接 （https://mfm.video.qq.com/danmu?otype=json….）

《演员请就位2》弹幕的情感倾向分析

分析其中的请求参数可以发现只有 timestamp 参数在以每次 30 的数字递增，盲猜一波应该是视频每 30 秒获取一次弹幕包，其他的请求参数可以保持不变

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importcsv
importrequests
importjson
importtime
frompathlibimportPath
defdanmu():
headers={
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.80 Safari/537.36'
}
# 弹幕链接，视频长度（秒）
urls=[['https://mfm.video.qq.com/danmu?otype=json&callback=&target_id=6208914107%26vid%3Do0035t7199o&session_key=63761%2C673%2C1606144955&timestamp={}&_=1606144949402',7478],
['https://mfm.video.qq.com/danmu?otype=json&callback=&target_id=6208234802%26vid%3Da00352eyo25&session_key=111028%2C1191%2C1606200649&timestamp={}&_=1606200643186',8610]]
forurlinurls:
forpageinrange(15,url[1],30):
u=url[0].format(page)
html=requests.get(u,headers=headers)
result=json.loads(html.text,strict=False)
time.sleep(1)
danmu_list=[]
# 遍历获取目标字段
foriinresult['comments']:
content=i['content']# 弹幕内容
danmu_list.append([content])
print(content)
csv_write(danmu_list)
defcsv_write(tablelist):
tableheader=['弹幕内容']
csv_file=Path('danmu.csv')
not_file=notcsv_file.is_file()
withopen('danmu.csv','a',newline='',errors='ignore')asf:
writer=csv.writer(f)
ifnot_file:
writer.writerow(tableheader)
forrowintablelist:
writer.writerow(row)

抓到了 7W+ 的弹幕，文件为 3M 大小

《演员请就位2》弹幕的情感倾向分析

情感分析

抓取到弹幕后，用腾讯云的情感分析 API 分析弹幕的情感倾向是正面的还是负面的亦或是中性情感

参考腾讯云 https://cloud.tencent.com/document/sdk/Python 页面获取 SecretId 和 SecretKey 安全凭证，用 pip install tencentcloud-sdk-python 安装腾讯云的 SDK，遇到证书错误时用 sudo "/Applications/Python 3.6/Install Certificates.command" 命令安装证书

《演员请就位2》弹幕的情感倾向分析

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fromtencentcloud.commonimportcredential
fromtencentcloud.common.profile.client_profileimportClientProfile
fromtencentcloud.common.profile.http_profileimportHttpProfile
fromtencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exceptionimportTencentCloudSDKException
fromtencentcloud.nlp.v20190408importnlp_client,models
importssl
ssl._create_default_https_context=ssl._create_unverified_context
defnlp(text):
try:
cred=credential.Credential("xxx","xxx")
httpProfile=HttpProfile()
httpProfile.endpoint="nlp.tencentcloudapi.com"
clientProfile=ClientProfile()
clientProfile.httpProfile=httpProfile
client=nlp_client.NlpClient(cred,"ap-guangzhou",clientProfile)
req=models.SentimentAnalysisRequest()
params={
"Text":text,
"Mode":"3class"
}
req.from_json_string(json.dumps(params))
resp=client.SentimentAnalysis(req)
sentiment={'positive':'正面','negative':'负面','neutral':'中性'}
returnsentiment[resp.Sentiment]
exceptTencentCloudSDKExceptionaserr:
print(err)

示例结果

《演员请就位2》弹幕的情感倾向分析

导演好感度

对于频频上热搜的导演们观众对他们的感官是怎么样的，将情感分析结果转换成大家对各个导演评价的百分比，并用 pyecharts 制作成图表

《演员请就位2》弹幕的情感倾向分析

弹幕中对赵薇的负面评价达到 30%，尔冬升、赵薇、郭敬明的正面评价都差不多在 46% 左右，主持人大鹏的正面评价居然是最高的，达到 59%，赵薇的弹幕量最多、陈凯歌弹幕数量是第二个，尔冬升的弹幕量不到 2000

弹幕词云

将弹幕词云化，看看大家都在吐槽写什么

《演员请就位2》弹幕的情感倾向分析

第一眼就看到了的秋裤两个字

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defciyun():
withopen('danmu.csv')asf:
withopen('ciyun.txt','a')asciyun_file:
csv_reader=csv.reader(f)
forrowincsv_reader:
ciyun_file.write(row[0])
# 构建并配置词云对象w
w=wordcloud.WordCloud(width=1000,
height=700,
background_color='white',
font_path="/System/Library/fonts/PingFang.ttc",
collocations=False,
stopwords={'的','了','啊','我','很','是','好','这','都','不'})
f=open('ciyun.txt',encoding='utf-8')
txt=f.read()
txtlist=jieba.lcut(txt)
result=" ".join(txtlist)
w.generate(result)
w.to_file('演员请就位2.png')

总结

腾讯视频弹幕的抓取比较简单，每隔 30 秒发送一次请求获取弹幕包。有兴趣的朋友可以尝试其他视频网站的弹幕抓取，一起努力进步天天向上

示例代码：《演员请就位2》弹幕的情感倾向分析

以上是 《演员请就位2》弹幕的情感倾向分析 的全部内容， 来源链接： utcz.com/a/134063.html

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