Python分析最近大火的网剧《隐秘的角落》，看看网友们有什么看法

前言

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估计最近很火的连续剧《隐秘的角落》大家趁着端午假期都看过了吧？小编也跟着潮流，一口气把12集的连续剧全部看完了。看过的人肯定对朋友圈里有人发的“一起去爬山”、“小白船”、“还有机会吗”的意思心照不宣。没看过的，如果已为人父人母的，强烈要求看一下。

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，咱们来看看该剧弹幕的部分。电视剧是在爱奇艺独播，因此从爱奇艺上爬虫最为合适。

爬取弹幕

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。

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

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()

累计发送弹幕数用户top5

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？

分集&平均弹幕量

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