Python 爬取 201865 條《隱祕的角落》彈幕，發現看劇不如爬山？

前言

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作者：朱小五

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最近又火了一部國產劇：《隱祕的角落》。

如果你沒看過，那可能會對朋友圈裏大家說的“一起去爬山”、“小白船”、“還有機會嗎”感到莫名其妙。

小五在這個端午假期也趕緊刷完了本劇，必須要寫篇文章了。

由於《隱祕的角落》是在愛奇藝獨播，所以數據從愛奇藝下手最直接。

如果沒爬過愛奇藝，可以考慮使用豆瓣、微博、知乎（電視劇數據分析 · 萬能三件套）的數據。

爬蟲

劇很精彩，但追劇界有句俗話說得好：“彈幕往往比劇更精彩”，爲了讓精彩延續下去，我終究沒能忍住對彈幕下手。

愛奇藝的彈幕數據是以 .z 形式的壓縮文件存在的，先獲取 tvid 列表，再根據 tvid 獲取彈幕的壓縮文件，最後對其進行解壓及存儲，大概就是這樣一個過程。

這裏參考了數據兔小白的代碼，我又修改後實現分集爬取所有彈幕。

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煩，本爬蟲僅指出關鍵步驟，不再公開提供。

共爬取得到201865 條《隱祕的角落》彈幕數據。

彈幕發射器

按照用戶id分組並對彈幕id計數，可以得到每位用戶的累計發送彈幕數。

#累計發送彈幕數的用戶
danmu_counts = df.groupby('uid')['contentsId'].count().sort_values(ascending = False).reset_index()
danmu_counts.columns = ['用戶id','累計發送彈幕數']
danmu_counts.head()

第一名竟然發送了2561條彈幕，這只是一部12集的網劇啊。

難道他/她是水軍？每條都發的差不多？

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

然而並不是，每一條彈幕都是這位觀衆的有感而發，可能他/她只是在發彈幕的同時順便看看劇吧。
這位“彈幕發射器”朋友，在每一集的彈幕量又是如何呢？

是不是通過上圖可以側面說明個別劇集的戲劇衝突更大，更能引發觀衆吐槽呢？

“彈幕發射器”同志，11、12集請加大輸出！

這些彈幕大家都認同

拋開“彈幕發射器”同志，我們繼續探究一下分集的彈幕。

看看每一集當中，哪些彈幕大家都很認同（贊）？

df_like = df[df.groupby(['tv_name'])['likeCount'].rank(method="first", ascending=False)==1].reset_index()[['tv_name','contents','likeCount']]
df_like.columns = ['劇集','彈幕','贊']
df_like

每一集的最佳彈幕都是當集劇情的濃縮，這些就是觀衆們票選出來的梗（吐槽）啊！

應該不算劇透吧，不算吧，不算吧

實在不行我請你去爬山也可

朝陽東昇

除了劇本、音樂等，“老戲骨”和“小演員”們的演技也獲得了網友的一致好評。

這部劇雖然短短12集，但故事線不僅僅在一兩個人身上。每個人都有自己背後的故事，又因爲種種巧合串聯在一起，引發觀衆的持續性討論。

我們統計一下演員們在彈幕中的出現次數，看看劇中的哪些角色大家提及最多。

a = {‘張東昇’:‘東昇|秦昊|張老師’, ‘朱朝陽’:‘朝陽’, ‘嚴良’:‘嚴良’, ‘普普’:‘普普’, ‘朱永平’:‘朱永平’, ‘周春紅’:‘春紅|大娘子’, ‘王瑤’:‘王瑤’, ‘徐靜’:‘徐靜|黃米依’, ‘陳冠聲’:‘王景春|老陳|陳冠聲’, ‘葉軍’:‘葉軍|皮卡皮卡’, ‘馬主任’:‘主任|老馬’, ‘朱晶晶’:‘晶晶’,‘葉馳敏’:‘葉馳敏’}

a = {'張東昇':'東昇|秦昊|張老師', '朱朝陽':'朝陽', '嚴良':'嚴良', '普普':'普普', '朱永平':'朱永平', '周春紅':'春紅|大娘子', '王瑤':'王瑤', '徐靜':'徐靜|黃米依', '陳冠聲':'王景春|老陳|陳冠聲', '葉軍':'葉軍|皮卡皮卡', '馬主任':'主任|老馬', '朱晶晶':'晶晶','葉馳敏':'葉馳敏'}
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()

先計算出現次數，再利用pyecharts製作極座標圖。

比較讓我疑惑的三個小孩當中的朱朝陽提及量這麼低，按理說應該與其其他兩位大體相當啊。

又去源數據看了一遍，提及朱朝陽（朝陽）的彈幕確實很少，因爲大部分在彈幕中觀衆一般就叫他“學霸”、“兒子”之類的了。

詞雲

總所周知，一篇數分文章不能少了詞雲。

每篇的詞雲都儘量跟上篇文章不同，這次我採用的是stylecloud,它算是wordcloud詞雲包的升級版，看起來美觀多了。

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='隱祕的角落-詞雲.png')
Image(filename='隱祕的角落-詞雲.png')

除了主角的名字以外，在這部以“孩子”爲主題的劇中，對孩子的思想、行爲的探討佔據重要部分，另外，劇中從年長的戲骨到年幼的孩子，每一個人都貢獻了高光的演技，對他們演技的稱讚也成爲高頻詞彙。

而最出圈的“爬山”梗，更是被頻頻提及。

從《無證之罪》到《隱祕的角落》，都在證明懸疑犯罪題材在當下並非沒有市場，要收穫高人氣高口碑，如何傳播與營銷終歸只是手段，越來越多的團隊沉下心來打磨精品劇集，觀衆纔會願意爲劇買單，讓“爬山”這樣的梗一步步“出圈”。