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前沿拓展：

作者 | 朱小五

责编 | 屠敏

封图 | CSDN 付费下载自东方 IC

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。

暑期推荐旅游（来源微博）

小五在这个端午假期也赶紧刷完了本剧，必须要写篇文章了。

由于《隐秘的角落》是在爱奇艺独播，所以数据从爱奇艺下手最直接。

如果没爬过爱奇艺，可以考虑使用豆瓣、微博、知乎（电视剧数据分析 · **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:breakdatas = 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_indexdanmu_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_indexdf_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。

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’}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。

每篇的词云都尽量跟上篇文章不同，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 stylecloudfrom IPython.display import Imagestylecloud.gen_stylecloud(text=’ ‘.join(text1), collocations=False,font_path=r’‪C:WindowsFont**syh.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’)