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一、简介

1、这两天在朋友圈、短视频，微博这些社交平台经常刷到这些内容（王者荣耀芈月白晶晶的皮肤）。

2、好奇的我就去百度了一下，发现是王者荣耀最近出的一个皮肤，看到很多人都在讨论，我也开始爬取评论，看看大家对这款皮肤的看法？以及为什么这么热门！

3、这个皮肤是与电影《大话西游》有关，具体介绍可以去官网了解（链接在下方），今天的目的不是介绍皮肤，而是学习爬虫和数据分析。

  3. `https://pvp.qq.com/coming/v2/skins/0125-bjjmy.shtml?ADTAG=pvp.skin.pcgw`

二、爬取评论数据

评论来源平台

Python 爬虫分析 - 图1

这里选择了 B 站，通过关键字：王者荣耀白晶晶，可以搜索相关的视频，这里采集多个视频弹幕评论去进行分析。

为了讲解如何获取数据，这里选择了播放量（点击量）最大的视频作为样本采集评论。

采集评论

Python 爬虫分析 - 图2

视频链接如下：

https://www.bilibili.com/video/BV1dr4y1N7YT?from=search&seid=14952442383235795708

确认好视频后，接着开始获取视频里面的弹幕和下方的评论内容。

我之前写过一篇获取 B 站视频评论的文章分析 B 站《送你一朵小红花》弹幕评论，看过这篇文章的小伙伴都知道 b 站视频的弹幕怎么获取。不过这里再把方法讲一下。

1. 首先在视频页面按 F12，查看数据包

Python 爬虫分析 - 图3

找到这个数据包



`https://api.bilibili.com/x/v2/dm/thumbup/stats?oid=287593212&ids=44298586098761735`

可以获取 oid 值 287593212

2. 获取弹幕评论

b 站有专门获取弹幕评论的 api 接口，通过改变 oid 的值就可以获取每一个视频的弹幕评论



`https://api.bilibili.com/x/v1/dm/list.so?oid=287593212`

Python 爬虫分析 - 图4

这样我们就可以获取到网友的弹幕评论数据了，下面开始对这些数据进行分析。

编程实现

`import requests``headers = {` `'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:64.0) Gecko/20100101 Firefox/64.0'``}``oidlist=['287593212','286279864','285602874','288005981','287970790','287621268']``for j in oidlist:` `url="https://api.bilibili.com/x/v1/dm/list.so?oid="+str(j)` `r = requests.get(url, headers=headers)`

这里 oidlist 是六个，表示获取六个视频的弹幕评论数据

`with open("commit.txt","a+",encoding='utf-8') as f:` `for i in list_s:` `i = (i.split(">"))[1].replace("</d","")` `i = i.replace("？","").replace("。","").replace("，","").replace("+","").replace("！","").replace("....","").replace(".......","")` `f.write(str(i)+"\n")`

获取到的数据进行相关的处理（去掉一下网页标签，标点符号？。，….）

最后保存到 commit 文本文件中。

三、分析评论数据

  1. 词云分析
`###1.词云分析``def analysis1():` `with open("commit.txt", 'r', encoding='utf8') as f:` `st = f.read()` `#print(st)` `word_list = jieba.cut(st)` `result = " ".join(word_list)  # 分词用 隔开` `# 制作中文云词` `icon_name = 'fab fa-qq'` `# 图片保存名称` `picp = '1.png'` `gen_stylecloud(text=result,` `font_path='simsun.ttc',` `# icon_name='fas fa-envira',` `icon_name='fas fa-cannabis',` `max_words=100,` `max_font_size=70,` `output_name='icon1.png',` `)  # 必须加中文字体，否则格式错误`

效果 1

Python 爬虫分析 - 图5

分析

词云图中，字体越大表示提到的次数越多

  1. 这是王者荣耀英雄，芈月的皮肤，所以少不了对应的关键字。
  2. 芈月的白晶晶皮肤是电影《大话西游》里面人物白晶晶的形象，电影中白晶晶与至尊宝人物有关联，这也是这款皮肤的热点、讨论点、卖点。
  3. 同时白晶晶人物与至尊宝关联，延伸到余至尊宝有关的紫霞仙子，王者荣耀里面的孙悟空（猴子）。
  4. 里面语气词（我、吗，有，了，的）等词也表现出来网友对于这款皮肤的话题很多。
  5. 情感分析

情感分析我们可以借助 snownlp 库去解决问题

`###导入相应的库``from snownlp import SnowNLP`

这里可以对每一条的评论进行打分（0~1），如果是 0~0.5 为消极，0.5~1 为正向。

废话不多说，直接实战！

这里也去前 5 条看看效果

`with open("commit.txt", 'r', encoding='utf8') as f:` `data = f.readlines()``for i in data[0:5]:` `sentiments = SnowNLP(i).sentiments` `print(i)` `print(sentiments)` `print("--------------------")`

效果 2

Python 爬虫分析 - 图6

分析

可以看到 snownlp 库提供的分析方法还算可以。

情感分析平均分

这么条评分，因此我们可以对应所以评论进行评分，然后求其平均分，这样可以大概了解，网友目前的总**体感情是趋向消极还是正向。
**

 `with open("commit.txt", 'r', encoding='utf8') as f:` `data = f.readlines()` `sum=0` `for i in data:` `sentiments = SnowNLP(i).sentiments` `#print(i)` `sum = sum+sentiments` `#print(sentiments)` `#print("--------------------")` `print("情感分析平均分："+str(sum/len(data)))`

效果 3

Python 爬虫分析 - 图7

分析

  1. 总体的评分是 0.5713098907113867，大于 0.5，说明整体趋势上，网友的评论情感还是正向的。
  2. 从侧面也可以看出，网友对这款皮肤还是比较喜欢，也是对对应《大话西游》里面至尊宝、紫霞、白晶晶等角色的各种话题正向不断。

四、总结

  1. 再次回顾了如何获取 B 站弹幕评论的方法
  2. 通过两种分析方式：词云、情感分析，来分析网友的评论，有利于把握大众某个事物（比如本文的白晶晶皮肤）的看法以及表现的情感。
  3. 对评论的分析不再是局限于词云等可视化，还可以通过情感方式去把控网友的评论信息。

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