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用Python来分析一波周董新曲《说好不哭》为何如此火爆!

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量子态的沐子呓
发布于 2019-12-25 14:49:27
发布于 2019-12-25 14:49:27
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用Python来分析一波周董新曲《说好不哭》为何如此火爆!

9 月 16 日晚间,周董在朋友圈发布了最新单曲《说好不哭》

发布后,真的让一波人哭了

一群想抢鲜听的小伙伴直接泪奔

因为 QQ 音乐直接被搞崩了

没想到干翻 QQ 音乐的不是网易云音乐

也不是虾米音乐

而是周董!

周董成成功地凭一己之力干翻了 QQ 音乐

那么听过周董新歌后的小伙伴都是怎么评价的呢?

这里,我们获取了 QQ 音乐的近 20W 条评论数据进行分析

看看其中有哪些有趣的东西

一、数据获取

1、请求分析

在 QQ 网页版直接搜索『说好不哭』 很容易就能找到单曲页面

说好不哭

拉到页面最下方 可以看到评论的分页查看按钮

分页查看

按下 F12 点击第二页 在请求流中就可以看到对应的请求

评论请求

其中可以看到两个重要参数:<fontcolor = “FF0000”>pagenum 和 <fontcolor = “FF0000”>pagesize

将请求 copy 到 Postman 中进行测试

Postman测试

发现可以直接获取到数据 连 Header 都不需要添加 这里尝试对请求参数进行了精简 最终只需要如下几个参数即可

参数精简

从 Postman 中可以直接获取到对应的代码

代码语言:javascript
复制
import requests

url = "https://c.y.qq.com/base/fcgi-bin/fcg_global_comment_h5.fcg"

querystring = {"biztype":"1","topid":"237773700","cmd":"8","pagenum":"1","pagesize":"25"}

response = requests.request("GET", url, params=querystring)

print(response.text)

这里是单页评论的获取 所有评论的获取只需递增 pagenum 即可

2、数据解析

返回数据中有很多暂时不需要的字段 这里我们只取其中的用户名、评论时间、评论内容、点赞数 对应如下字段

代码语言:javascript
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{
    "nick": "丨那壹刻永遠消失\"\"",
    "praisenum": 1,
    "rootcommentcontent": "越听越好听怎么回事!",
    "time": 1568729836,
}

由于数据量较大 这里我们暂时将数据存放在 Excel 中 一来无须依赖外部数据库 二来可以使用 Excel 对数据进行二次处理 数据存储代码如下:

代码语言:javascript
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def file_do(list_info, file_name):
    # 获取文件大小
    if not os.path.exists(file_name):
        wb = openpyxl.Workbook()
        page = wb.active
        page.title = 'jay'
        page.append(['昵称','时间','点赞数','评论'])
    else:
        wb = openpyxl.load_workbook(file_name)
        page = wb.active
    for info in list_info:
        try:
            page.append(info)
        except Exception:
            print(info)
    wb.save(filename=file_name)

二、数据可视化

1、各时段的评论数

首先我们对评论按小时区间进行汇总 由于时间粒度比较小,这里对时间粒度进行了一些处理

评价人数走势图

周董的新曲是在 9.16 号 23 点准时发布的 可以看出在发布后的一个小时内(23:00-24:00) 评论数量达到了高峰 占了总评论数的一半以上 另外看了一眼 9.16 23 点之前的评论也很有意思

一种搬好小板凳嗑着瓜子坐等的既视感

2、大家都在说什么

词云生成的方法有很多 可以用代码生成 也可以用一些在线工具 这里我就使用了在线词云工具:wordart 后续可以给大家单独再普及一下 生成效果如下

词云

周杰伦、杰伦字眼很明显 还有大量跑来『打卡』的 『好听』、『来了』、『哭了』、『爱了』 其中少不了的还有『青春』 另外『阿信』的出现估计给了很多人惊喜

3、大家都点赞了哪些评论

我们以点赞数对评论进行了排序 排名靠前的评论是如下一些

评论排名

另外,QQ 音乐官方也会放出精彩评论

热心网友昀恺丶

凉城

蜗牛..

对比下可以看出和我们获取到的数据是比较一致的 只不过官方并不是按点赞个数进行排名的 看得出来这些排名靠前的大都是在回忆青春 这些评论之所以能够得到大家的共鸣 也许他们的青春里都有一个周杰伦吧

三、附件

QQ音乐《说好不哭》评论抓取

四、源码

1、评论爬取源码

代码语言:javascript
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import requests,json,time,uuid,os,openpyxl
import re
from openpyxl.cell.cell import ILLEGAL_CHARACTERS_RE

info_list = []

def get_comment_info():
    global info_list
    pagenum = 1
    while(True):
        print(pagenum)
        url = "https://c.y.qq.com/base/fcgi-bin/fcg_global_comment_h5.fcg"

        querystring = {"biztype":"1","topid":"237773700","cmd":"8","pagenum":pagenum,"pagesize":"25"}

        response = requests.request("GET", url, params=querystring)

        resp = json.loads(response.text)

        commentlist = resp.get('comment').get('commentlist')

        if not commentlist or len(commentlist) == 0:
            return

        for comment in commentlist:
            info = []
            one_name = comment.get('nick')
            # 将 UNIX 时间戳转化为普通时间格式
            if comment.get('time') < 1568735760:
                return
            time_local = time.localtime(comment.get('time'))
            one_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time_local)
            one_praisenum = comment.get('praisenum')
            one_comment = comment.get('rootcommentcontent')
            ILLEGAL_CHARACTERS_RE.sub(r'', one_comment)
            ILLEGAL_CHARACTERS_RE.sub(r'', one_name)
            info = [one_name, one_time, one_praisenum, one_comment]
            # print(info)
            info_list.append(info)
        pagenum += 1
            # print(comment.get('nick'))
            # print(comment.get('rootcommentcontent'))
            # print(comment.get('time'))
            # print(comment.get('praisenum'))


def file_do(file_name):
    # 获取文件大小
    if not os.path.exists(file_name):
        wb = openpyxl.Workbook()
        page = wb.active
        page.title = 'jay'
        page.append(['昵称','时间','点赞数','评论'])
    else:
        wb = openpyxl.load_workbook(file_name)
        page = wb.active
    for info in info_list:
        try:
            page.append(info)
        except Exception:
            print(info)
            pass
        continue
    wb.save(filename=file_name)

if __name__ == "__main__":
    file_name = str(uuid.uuid1()) + '.xlsx'
    get_comment_info()
    file_do(file_name)
    print('data has saved in {}'.format(file_name))

2、生成HTML图表源码

代码语言:javascript
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# 导入Style类,用于定义样式风格
from pyecharts import Style
import json
# 导入Geo组件,用于生成柱状图
from pyecharts import Bar
# 导入Counter类,用于统计值出现的次数
from collections import Counter

import fileinput,re

# 设置全局主题风格
from pyecharts import configure
configure(global_theme='wonderland')

# 数据可视化
dates = []
comment_text = ""

def render():
    global comment_text
    with open('jay.csv', mode='r', encoding='utf-8') as f:
        rows = f.readlines()
        for row in rows[1:]:
            if row.count(',') != 3:
                continue
            elements = row.split(',')
            user = elements[0]
            date = elements[1]
            if '2019' not in date:
                continue
            like = elements[2]
            comment = elements[3]
            if '2019-09-14' in date:
                dates.append('2019-09-14')
            elif '2019-09-15' in date:
                dates.append('2019-09-15')
            elif '2019-09-16 0' in date or '2019-09-16 1' in date or '2019-09-16 20' in date or '2019-09-16 21' in date:
                dates.append('2019-09-16 0-21')
            elif '2019-09-18' in date:
                continue
            else:
                dates.append(date)
            comment_text += comment

    with open("comment_text.txt","w", encoding='utf-8') as f:
        f.write(comment_text)

    date_data = Counter(dates).most_common()
    # 按日期进行排序
    date_data = sorted(date_data)
    # print(data)

    # 根据评分数据生成柱状图
    bar = Bar('评价人数走势图', '数据来源:QQ音乐网页版',
              title_pos='center', width=800, height=600)
    attr, value = bar.cast(date_data)
    bar.add('', attr, value, is_visualmap=False, visual_range=[0, 3500], visual_text_color='#fff', is_more_utils=True,
            xaxis_interval=0, xaxis_rotate=30,is_label_show=True,xaxis_label_textsize=8, label_text_size=8)

    bar.render(
        'picture\评价人数走势图.html')

render()

最后,一起来听一下这首歌吧~

土豪通道 平民通道

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2019-09-20,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
目录
  • 一、数据获取
    • 1、请求分析
    • 2、数据解析
  • 二、数据可视化
    • 1、各时段的评论数
    • 2、大家都在说什么
    • 3、大家都点赞了哪些评论
  • 三、附件
  • 四、源码
    • 1、评论爬取源码
    • 2、生成HTML图表源码
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