在中国，大家应该都了解《跑男》这个节目吧，跑男这个节目就是引用了韩国的《Running Man》，成员组成包括原六位成员刘在石、池石镇、金钟国、HAHA（河东勋）、宋智孝、李光洙 ，以及两位新成员全昭旻、梁世灿 。
自从限韩令发布后，Running man在除B站以外的各大视频网站均下架，所以本文从B站出发，抓取相关视频的所有评论。
由于相关视频非常多，本文选择了最具代表性，点击量观看次数最多的视频。
进入这个页面后开始抓包（https://www.bilibili.com/video/av18089528？from=search&seid= 16848360519725142300）。
不断点击下一页，可以发现reply?callback=这个文件一直在出现。
打开其中一个文件以后可以看到每一面的评论都在里面；只需构建出类似的URL就可以把所有的评论都爬下来啦。
分析一下这个URL：
pn是页面数，_对应距离1971年1月1日的秒数，直接用time.time就可以获得，其余参数保持不变。数据格式是Json，但是B站有点小狡猾啊~
它把所有的Json数据都存在jQuery17201477141935656543_1541165464647这个里面。
所以提取的时候要处理一下（Talk is cheap，show me the code)。
html=requests.get(url,headers=headers).text
html=json.loads(html.split(‘(‘,1))[1][:-1]）
取下来存入Excel中，数据格式是这样子的：
写入CSV的时候一定要记得encoding=‘utf-8‘，就因为少了这个，数据总会乱码，因为各种奇葩的原因 （点了一下，拉宽了一下，原地保存一下） 。
数据清洗
对于B站的各种缺失数据，就直接用0替换；对于诗歌类的评论，它存到CSV时是一句占一行，而它的其余信息都会存到最后一行。
所以在处理时，把前面的n-1行打包append到n行的评论中，再把n-1行删除；对于B站返回的时间（类似于1540882722）；用time.strftime(‘%Y-%m-%d %H:%M:%S,time.localtime())变换成2018/11/12 22：15：15。
数据分析
清理后一共得到7513*11条数据，接下来对数据进行一些分析，数据分析通过Python和R完成。
男女分布
从饼图可以看出，近六成的人选择保密个人信息，公开信息显示女生仅比男生多3%。这个结论是出乎意料的。原来不论男女都很喜欢Running man。
def male(sex):
att=[‘男‘,‘女‘,‘保密‘]
val=[]
for i in att:
val.append(sex.count(i))
pie = Pie("", "性别饼图", title_pos="right", width=1200, height=600)
pie.add("", att, val, label_text_color=None, is_label_show=True, legend_orient=‘vertical‘,
is_more_utils=True, legend_pos=‘left‘)
pie.render("sexPie.html")
评论周分布
Running man在韩国的更新时间是每周天下午，但是要到周一B站才会有所更新。
因此从评论周分布图可以看到，星期一的评论数是远远大于其他时间的，其次是星期二和星期天，正好在Runnning man 更新前后，对比其他时间段评论数有一定增长。
def ana_week(week):
weeks=[‘星期天‘,‘星期一‘,‘星期二‘,‘星期三‘,‘星期四‘,‘星期五‘,‘星期六‘]
output_file(‘week_bar.html‘)
count=[]
for i in sorted(set(week)):
if not numpy.isnan(i):
count.append(week.count(i))
source = ColumnDataSource(data=dict(weeks=weeks, counts=count,color=[‘orange‘,‘yellowgreen‘,‘pink‘,‘darksalmon‘,‘lightgreen‘,‘paleturquoise‘,‘lightsteelblue‘]))
p=figure(x_range=weeks, y_range=(0,4000), plot_height=250, title="Week Counts",
toolbar_location=None, tools="")
p.vbar(x=‘weeks‘, top=‘counts‘, color=‘color‘,width=0.9, legend="Week", source=source)
p.legend.orientation = "horizontal"
p.legend.location = "top_right"
show(p)
评论时间分布
除了每周评论数，对于评论数的日趋势也十分好奇，大家一般会在什么时间段内观看评论呢？
根据上图可以看到，在6点以后迎来一个爆炸性增涨，在11点-13点之间达到峰值，其次是在15点-17点之间迎来第二波小高潮。
在晚间，除了20点有一定下降外，评论数都接近500条。而午夜评论数最少，不过还是有不少夜猫子啊。
def ana_hour(hour):
h,k=[],[]
for i in range(len(hour)):
if isinstance(hour[i],str):
h.append(hour[i][:2])
for i in sorted(set(h)):
k.append(h.count(i))
print(k)
output_file(‘hour_line.html‘)
p = figure(plot_width=400,title=‘各小时评论数‘, plot_height=400)
p.line(sorted(set(h)), k, line_width=2)
p.circle(sorted(set(h)), k, fill_color="white", size=8)
show(p)
评论字数与点赞数
对比每条评论的字数与点赞次数，从上图可以看到，评论的字数越多，获得赞的概率就越大：100字以上的评论获得赞的平均次数远高于100字以下的评论，而那些10个字以内的评论基本没有获得赞，所以只要你是认真评论写出大家的心声，就能获得大家的认同。
def com_zan(com,zan):
q,w,e,r,t=[],[],[],[],[]
for i in range(len(com)):
if len(com[i])<10:
q.append(zan[i])
if 10<=len(com[i])<50:
w.append(zan[i])
if 50<=len(com[i])<100:
e.append(zan[i])
if 100<=len(com[i]):
r.append(zan[i])
a=go.Box(y=q,name=‘0-10个字‘)
b=go.Box(y=w,name=‘10-50个字‘)
c=go.Box(y=e,name=‘50-100个字‘)
d=go.Box(y=r,name=‘100以上个字‘)
e=go.Box(y=zan,name=‘所有评论‘)
data=[a,b,e,c,d]
layout = go.Layout(legend=dict(font=dict(size=16)),orientation=270)
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
plotly.offline.plot(data)
情感分析
大家的评论分别进行情感分析，越接近1说明正面情感越强烈；相反越靠近0负面情绪越强。
从上图可以看到，虽然有近600人的评论是非常负能量，但是绝大多数的人都是1分、0.9分。
在Running man给我们带来欢乐与感动的同时，大家对Running man是满满的宠爱啊。
def snownlp(com):
q=[]
for i in com:
s=SnowNLP(i)
q.append(round(s.sentiments,1))
emotion=[]
count=[]
for i in sorted(set(q)):
emotion.append(str(i))
count.append(q.count(i))
#count=[596, 481, 559, 566, 490, 617, 528, 601, 581, 809, 1685]
#emotion=[‘0.0‘, ‘0.1‘, ‘0.2‘, ‘0.3‘, ‘0.4‘, ‘0.5‘, ‘0.6‘, ‘0.7‘, ‘0.8‘, ‘0.9‘, ‘1.0‘]
output_file(‘评论情感分析.html‘)
source = ColumnDataSource(data=dict(emotion=emotion, counts=count))
p = figure(x_range=emotion, y_range=(0, 2000), plot_height=250, title="评论情感分析",
toolbar_location=None, tools="")
p.vbar(x=‘emotion‘, top=‘counts‘, width=0.9, source=source)
p.legend.orientation = "horizontal"
show(p)
话题度排行
一直都很好奇在观众心中哪个mc的话题度最高，所以做了一个话题度排行。从上图可以看到haha是最具话题性的mc（这个结果有点出乎意料呢）其次是李光洙和宋智孝。
因为笔者统计的是2018年的Running man ，所以Gary的数据是有点凄惨的。对比两个新成员，全妹的话题度比世赞高的不是一点点。
def hot(com):
#print(com)
output_file(‘各成员话题度.html‘)
jzg=[‘金钟国‘,‘钟国‘,‘能力者‘]
gary=[‘gary‘,‘狗哥‘]
haha=[‘haha‘,‘HAHA‘,‘哈哈‘]
qsm=[‘全昭敏‘,‘全妹‘,‘全昭body‘]
lsz=[‘梁世赞‘,‘世赞‘,‘小不点‘]
name=[‘池石镇‘,‘刘在石‘,‘宋智孝‘,‘李光洙‘,‘金钟国‘,‘gary‘,‘haha‘,‘全昭敏‘,‘梁世赞‘]
csz,lzs,szx,lgz,jzg,gary,haha,qsm,lsz=[],[],[],[],[],[],[],[],[]
for i in com:
if ‘池石镇‘in i or‘石镇‘ in i or‘鼻子‘in i:
csz.append(i)
if ‘刘在石‘in i or ‘在石‘ in i or ‘大神‘ in i or ‘蚂蚱‘ in i:
lzs.append(i)
if ‘宋智孝‘ in i or ‘智孝‘in i or ‘懵智‘in i or ‘美懵‘in i:
szx.append(i)
if ‘李光洙‘in i or ‘光洙‘in i or ‘一筐猪‘in i:
lgz.append(i)
if ‘金钟国‘in i or ‘钟国‘in i or ‘能力者‘in i:
jzg.append(i)
if ‘gary‘in i or‘狗哥‘in i:
gary.append(i)
if ‘haha‘in i or ‘HAHA‘in i or ‘哈哈‘in i:
haha.append(i)
if ‘全昭敏‘in i or ‘全妹‘in i or‘全昭body‘in i:
qsm.append(i)
if ‘梁世赞‘in i or‘世赞‘in i or‘小不点‘in i:
lsz.append(i)
count=[len(csz),len(lzs),len(szx),len(lgz),len(jzg),len(gary),len(haha),len(qsm),len(lsz)]
source = ColumnDataSource(data=dict(name=name, counts=count,color=[‘orange‘,
‘yellowgreen‘, ‘pink‘, ‘darksalmon‘,‘lightgreen‘,‘paleturquoise‘,‘lightsteelblue‘,
‘hotpink‘,‘yellow‘]))
p = figure(x_range=name, y_range=(0, 600), plot_height=250, title="话题度排行",
toolbar_location=None, tools="")
p.vbar(x=‘name‘, top=‘counts‘, color=‘color‘, width=0.9, source=source)
p.legend.orientation = "horizontal"
show(p)
Running man一直都不缺CP，前有周一情侣Gary和宋智孝，权力夫妇刘在石和金钟国，老年line刘在石和池石镇，我兄我弟金钟国和haha，背叛者联盟必触cross。
现在又有国民兄妹刘在石和全昭敏，麻浦兄妹宋智孝和haha，烤肉line金钟国haha等等。
他们的关系错综复杂，所以笔者打算好好扒一扒观众眼中的各种line。
成员关系矩阵
满分为100分，可以看到池石镇和刘在石；刘在石和李光洙；金钟国和宋智孝；Gary和宋智孝；haha和李光洙；全昭敏和宋智孝的相关性均非常高，其中Gary和宋智孝的相关性居然达到40，也就是说评论中如果有Gary那么有四成的概率会出现宋智孝，周一情侣真的是深入人心。
其次是宋智孝和金钟国，看来之前还一直有人说他俩会结婚也不是空穴来潮；而梁世赞与其余成员的相关性都很高，这说明大家都不怎么单独提到他，希望世赞可以早日找到自己的定位；获得观众的认可！
def network_edg_csv(com):
df=pandas.DataFrame(columns=[‘池石镇‘,‘刘在石‘,‘宋智孝‘,‘李光洙‘,‘金钟国‘,‘gary‘,‘haha‘,‘全昭敏‘,‘梁世赞‘],index=[‘池石镇‘,‘刘在石‘,‘宋智孝‘,‘李光洙‘,‘金钟国‘,‘gary‘,‘haha‘,‘全昭敏‘,‘梁世赞‘])
df.loc[:,:]=0.0
for i in com:
if (i in ‘池石镇‘in i or‘石镇‘ in i or‘鼻子‘in i):
df[‘池石镇‘][‘池石镇‘] = df[‘池石镇‘][‘池石镇‘] + 1
if(‘刘在石‘in i or ‘在石‘ in i or ‘大神‘ in i or ‘蚂蚱‘ in i):
df[‘池石镇‘][‘刘在石‘] = df[‘池石镇‘][‘刘在石‘] + 1
df[‘刘在石‘][‘池石镇‘] = df[‘刘在石‘][‘池石镇‘] + 1
#成员关系矩阵df计算方式：在同一个评论中，如果同时出现刘在石和池石镇，那么他们的联系值+1；再用（刘在石和池石镇的联系值/池石镇出现在评论的次数）*100得到他们的相关性系数。
for i in df.index:
s=df.loc[i][i]
for j in [‘池石镇‘,‘刘在石‘,‘宋智孝‘,‘李光洙‘,‘金钟国‘,‘gary‘,‘haha‘,‘全昭敏‘,‘梁世赞‘]:
df.loc[i][j]=df.loc[i][j]/s*100
fig=pyl.figure() names=[‘chishizhen‘,‘liuzaishi‘,‘songzhixiao‘,‘liguangzhu‘,‘jinzgongguo‘,‘gary‘,‘haha‘,‘quanshaomin‘,‘liangshizan‘]
ax=fig.add_subplot(figsize=(100, 100))
ax=seaborn.heatmap(df, cmap=‘rainbow‘,linewidths = 0.05, vmax = 100,vmin = 0,annot = True, annot_kws = { ‘size‘: 6, ‘weight‘: ‘bold‘})
pyl.xticks(np.arange(9) + 0.5, names,rotation=-90)
pyl.yticks(np.arange(9) + 0.5, names,rotation=360)
ax.set_title(‘Characteristic correlation‘) # 标题设置
pyl.show()
最后，如果有想一起学习python，爬虫，可以来一下我的python群【 784758214 】，内有安装包和学习视频资料免费分享，好友都会在里面交流，分享一些学习的方法和需要注意的小细节，每天也会准时的讲一些项目实战案例。找工作什么最重要？看中的还是你的实战经验
原文地址：http://blog.51cto.com/14082686/2322341