一起爬山吗？Python爬取并分析 201865 条《隐秘的角落》弹幕

本文不涉及剧透！请放心食用

最近又火了一部国产剧：《隐秘的角落》

如果你没看过，那可能会对朋友圈里大家说的“一起去爬山”、“小白船”、“还有机会吗”感到莫名其妙。

除了爱奇艺，可以考虑使用豆瓣、微博、知乎（电视剧数据分析 · 万能三件套）的数据。

爬虫

剧很精彩，但追剧界有句俗话说得好：“弹幕往往比剧更精彩”，为了让精彩延续下去，我终究没能忍住对弹幕下手。^[1]

爱奇艺的弹幕数据是以 .z 形式的压缩文件存在的，先获取 tvid 列表，再根据 tvid 获取弹幕的压缩文件，最后对其进行解压及存储，大概就是这样一个过程。

这里参考了“数据兔小白^[2]的代码，我又修改后实现分集爬取所有弹幕。

def get_data(tv_name,tv_id):
    url = 'https://cmts.iqiyi.com/bullet/{}/{}/{}_300_{}.z'
    datas = pd.DataFrame(columns=['uid','contentsId','contents','likeCount'])
    for i in range(1,20):
        myUrl = url.format(tv_id[-4:-2],tv_id[-2:],tv_id,i)
        print(myUrl)
        res = requests.get(myUrl)
        if res.status_code == 200:
            btArr = bytearray(res.content)
            xml=zlib.decompress(btArr).decode('utf-8')
            bs = BeautifulSoup(xml,"xml")
            data = pd.DataFrame(columns=['uid','contentsId','contents','likeCount'])
            data['uid'] = [i.text for i in bs.findAll('uid')]
            data['contentsId'] = [i.text for i in bs.findAll('contentId')]
            data['contents'] = [i.text for i in bs.findAll('content')]
            data['likeCount'] = [i.text for i in bs.findAll('likeCount')]
        else:
            break
        datas = pd.concat([datas,data],ignore_index = True)
    datas['tv_name']= str(tv_name)
    return datas

注：避免引起不必要的麻烦，本爬虫仅指出关键步骤，不再公开提供。

共爬取得到201865 条《隐秘的角落》弹幕数据。

弹幕发射器

按照用户id分组并对弹幕id计数，可以得到每位用户的累计发送弹幕数。

#累计发送弹幕数的用户
danmu_counts = df.groupby('uid')['contentsId'].count().sort_values(ascending = False).reset_index()
danmu_counts.columns = ['用户id','累计发送弹幕数']
danmu_counts.head()

第一名竟然发送了2561条弹幕，这只是一部12集的网剧啊。

难道他/她是水军？每条都发的差不多？

df_top1 = df[df['uid'] == 1810351987].sort_values(by="likeCount",ascending = False).reset_index()
df_top1.head(10)

然而并不是，每一条弹幕都是这位观众的有感而发，可能他/她只是在发弹幕的同时顺便看看剧吧。

这位“弹幕发射器”朋友，在每一集的弹幕量又是如何呢？

是不是通过上图可以侧面说明个别剧集的戏剧冲突更大，更能引发观众吐槽呢？

“弹幕发射器”同志，11、12集请加大输出！

这些弹幕大家都认同

抛开“弹幕发射器”同志，我们继续探究一下分集的弹幕。

看看每一集当中，哪些弹幕大家都很认同（赞）？

df_like = df[df.groupby(['tv_name'])['likeCount'].rank(method="first", ascending=False)==1].reset_index()[['tv_name','contents','likeCount']]
df_like.columns = ['剧集','弹幕','赞']
df_like

每一集的最佳弹幕都是当集剧情的浓缩，这些就是观众们票选出来的梗（吐槽）啊！

应该不算剧透吧，不算吧，不算吧

实在不行我请你去爬山也可

朝阳东升

除了剧本、音乐等，“老戏骨”和“小演员”们的演技也获得了网友的一致好评。

这部剧虽然短短12集，但故事线不仅仅在一两个人身上。每个人都有自己背后的故事，又因为种种巧合串联在一起，引发观众的持续性讨论。

我们统计一下演员们在弹幕中的出现次数，看看剧中的哪些角色大家提及最多。

a = {'张东升':'东升|秦昊|张老师', '朱朝阳':'朝阳', '严良':'严良', '普普':'普普', '朱永平':'朱永平', '周春红':'春红|大娘子', '王瑶':'王瑶', '徐静':'徐静|黄米依', '陈冠声':'王景春|老陈|陈冠声', '叶军':'叶军|皮卡皮卡', '马主任':'主任|老马', '朱晶晶':'晶晶','叶驰敏':'叶驰敏'}
for key, value in a.items():
    df[key] = df['contents'].str.contains(value)
staff_count = pd.Series({key: df.loc[df[key], 'contentsId'].count() for key in a.keys()}).sort_values()

先计算出现次数，再利用pyecharts制作极坐标图。

比较让我疑惑的三个小孩当中的朱朝阳提及量这么低，按理说应该与其其他两位大体相当啊。

又去源数据看了一遍，提及朱朝阳（朝阳）的弹幕确实很少，因为大部分在弹幕中观众一般就叫他“学霸”、“儿子”之类的了。

词云

总所周知，一篇数分文章不能少了词云。

每篇的词云都尽量用不同的方式。这次我采用的是stylecloud,它算是wordcloud词云包的升级版，看起来美观多了。

import stylecloud
from IPython.display import Image 

stylecloud.gen_stylecloud(text=' '.join(text1), collocations=False,
                          font_path=r'‪C:\Windows\Fonts\msyh.ttc',
                          icon_name='fas fa-play-circle',size=400,
                          output_name='隐秘的角落-词云.png')
Image(filename='隐秘的角落-词云.png')

除了主角的名字以外，在这部以“孩子”为主题的剧中，对孩子的思想、行为的探讨占据重要部分，另外，剧中从年长的戏骨到年幼的孩子，每一个人都贡献了高光的演技，对他们演技的称赞也成为高频词汇。

而最出圈的“爬山”梗，更是被频频提及。

从《无证之罪》到《隐秘的角落》，都在证明悬疑犯罪题材在当下并非没有市场，要收获高人气高口碑，如何传播与营销终归只是手段，越来越多的团队沉下心来打磨精品剧集，观众才会愿意为剧买单，让“爬山”这样的梗一步步“出圈”。

参考文章