大家应该都知道密室逃脱吧，最近有个综艺节目叫《大侦探》，是一个解密找线索类得综艺节目，那可谓是刻刻激动人心，非常的nice呀。借此，我爬取了《大侦探之蔷薇下得罪恶》这篇得90000条弹幕，来分析大家弹幕都说了啥！

一、爬虫

芒果TV的的弹幕是动态加载的，所以它的表面网站并不能提取出来弹幕，我们可以右键网页检查源代码， 查看network中的XHR选项找到真实的url(https://bullet-ws.hitv.com/bullet/2022/04/22/154401/15873099/{i}.json) ，是json字典格式数据，从这里可以观察到网页变化(页码.json)，因此我们可以直接利用json()函数进行提取数据。 而最大的页码是由视频的时常得来，《大侦探蔷薇下的罪恶》的时常为91.21分，向上取整92，最大页码为92页。具体爬取方法如下： import requests import pandas as pdheaders = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.45 Safari/537.36"} df = pd.DataFrame()for i in range(0, 92):url = 'https://bullet-ws.hitv.com/bullet/2022/04/22/154401/15873099/{}.json'respose = requests.get(url.format(i), headers=headers)# json格式 直接用json提取数据for j in respose.json()['data']['items']:ids = j['ids'] # 用户idcontent = j['content'] # 弹幕内容time = j['time'] # 弹幕发生时间text = pd.DataFrame({'ids': [ids], '弹幕': [content], '发生时间': [time]})df = pd.concat([df, text]) df.to_csv('大侦探蔷薇下的罪恶弹幕_上.csv', encoding='utf-8-sig', index=False)

爬取出来的数据长这个样子

二、分析

1、读取数据

# 读取数据并处理 danmu1 = pd.read_csv('大侦探蔷薇下的罪恶弹幕_中.csv',encoding='utf-8-sig',sep=',') danmu2 = pd.read_csv('大侦探蔷薇下的罪恶弹幕_下.csv',encoding='utf-8-sig',sep=',') danmu3 = pd.read_csv('大侦探蔷薇下的罪恶弹幕_上.csv',encoding='utf-8-sig',sep=',') danmu = pd.concat([danmu1,danmu2,danmu3],axis=0).reset_index().drop(['index','ids'],axis=1) danmu 结果如下：弹幕 发生时间 0 是不是通过自己自杀 来让其他人陪葬 0 1 甄是自杀的吧 邮件是鸥发的 让他们忏悔他们的堆+ 0 2 甄是自杀的吧 邮件是鸥发的 让他们忏悔他们的堆+ 0 3 爱了爱了 0 4 噗噗诶～柚子的维尼也叫噗噗 0 ... ... ... 82650 白白去拍剧去了吗？没空来了？ 5449000 82651 第一版《无罪说》yyds 5450565 82652 我的无罪说啊啊啊 5456990 82653 爱死明侦啦 5475235 82654 考研上岸呀 5480295 82655 rows × 2 columns

2、分词并去除停用词

import jieba # 分词 库 from wordcloud import WordCloud # 词云图库 import collections # 对分词计数用# 读取停用词数据 停用词从网上下载的百度停词库 stopwords = pd.read_csv('D:/搜狗高速下载/stopwords-master/baidu_stopwords.txt', encoding='utf8', names=['stopword'], index_col=False)# 停用词转为列表 stop_list = stopwords['stopword'].tolist()# 弹幕转为字符串 str1 = ''.join(danmu['弹幕']) # 将弹幕分割成词 text = jieba.cut(str1) result_list= [] for word in text: # 对每个分割后的词语进行遍历筛选：词长度>1 且不在停用词中if word not in stop_list and len(word) > 1:result_list.append(word) result_list # 分割后的词长这样： ['自杀','其他人','陪葬','甄是','自杀','邮件','忏悔','甄是','自杀',

3、对出现次数最多的前100个词语进行词云图展示

# 筛选后统计 word_counts = collections.Counter(result_list) # 获取前100最高频的词 word_counts_top100 = word_counts.most_common(100) print(word_counts_top100) # 最火的100个词语 [('哈哈哈', 6663), ('老师', 4373), ('真的', 3121), ('侦探', 2859), ('哈哈哈哈', 2821),('一个', 2322), ('女人', 1831), ('这期', 1735), ('凶手', 1548), ('阿蒲', 1520), ('张若昀', 1456), ('感觉', 1429), ('女生', 1275), ('病娇', 1160), ('现实', 1115), ('恶人', 978), ('女性', 947), ('一期', 943), ('自杀', 913), ('人设', 898), ('全员', 877), ('保护', 759), ('妈宝', 740), ('理解', 740), ('妈妈', 738), ('喜欢', 717), ('角色', 694), ('故事', 688), ('雨衣', 665), ('啊啊啊', 621), ('好像', 614), ('可爱', 591), ('别人', 573), ('封神', 569), ('凤凰', 567), ('好人', 565), ('好帅', 561), ('有人', 560), ('仪式', 547), ('希望', 539), ('死者', 538), ('蔷薇', 533), ('上位', 528), ('世界', 505), ('朋友', 504), ('完美', 487), ('发现', 473), ('控制', 472), ('好看', 471), ('受害者', 458), ('救命', 435), ('肯定', 434), ('蒲鱼', 430), ('兔子', 429), ('变态', 426), ('剧本', 413), ('身份', 413), ('小蒲', 410), ('终于', 395), ('三个', 388), ('第一次', 385), ('伤害', 382), ('无辜', 378), ('女孩子', 378), ('剧情', 375), ('所有人', 375), ('浑浊', 375), ('呜呜', 362), ('打卡', 358), ('想到', 354), ('回来', 353), ('甄是', 352), ('两个', 348), ('同歌', 344), ('网络', 342), ('高能', 341), ('嫌疑人', 339), ('戚薇', 334), ('未知', 332), ('男性', 328), ('确实', 326), ('担心', 324), ('真人', 323), ('情商', 323), ('报仇', 318), ('吴昕', 317), ('好好看', 309), ('镜头', 308), ('一案', 304), ('可怕', 303), ('大案', 299), ('厉害', 296), ('时间', 294), ('这是', 294), ('事情', 289), ('合同', 289), ('雪花', 286), ('有没有', 285), ('人类', 285), ('弹幕', 283)] import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] =['Microsoft YaHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsemy_cloud = WordCloud(background_color='black', # 设置背景颜色 默认是blackwidth=600, height=600,max_words=200, # 词云显示的最大词语数量font_path='simhei.ttf', # 设置字体 显示中文max_font_size=99, # 设置字体最大值min_font_size=16, # 设置子图最小值random_state=50 # 设置随机生成状态，即多少种配色方案 ).generate_from_frequencies(word_counts)# 显示生成的词云图片 plt.figure(figsize=(20,6)) plt.imshow(my_cloud, interpolation='bilinear') # 显示设置词云图中无坐标轴 plt.axis('off') plt.show()

4、对出现次数最多的前30个词语进行条形图展示

word_counts_top30 = word_counts.most_common(30) df = pd.DataFrame(word_counts_top30,columns=['word','num'])fig = plt.figure(figsize=(20,8))ax = fig.add_subplot(111) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False)plt.bar(range(30),df['num'],color='blue') plt.xticks(range(30),df['word'],rotation=60,size=15) plt.title('出现次数最多的前30个词',size=15)plt.savefig("出现次数最多的前30个词.jpg") plt.show()

• 从词云图和条形图可以看出来，“哈哈哈哈,哈哈哈” 的次数是排在第一位的，这个情节可能还是比较搞笑的，逗得大家乐呵呵。其次就是词语：女性、妈宝、自杀、全员恶人之类的，看起来这剧情刷起来是很爽的。出现的人物名字有张若昀，还是比较火的；还有阿蒲，剧情里的人物，最后自杀了。还是值得推荐的一部推理解密类综艺。

总结

以上是生活随笔为你收集整理的用python分析《大侦探第七季之蔷薇下的罪恶》的90000条弹幕的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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