小编给大家分享一下利用Python分析《庆余年》人物图谱和微博传播路径的方法，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后大所收获，下面让我们一起去学习方法吧！
利用Python分析《庆余年》人物图谱和微博传播路径
庆余年电视剧终于在前两天上了，这两天赶紧爬取微博数据看一下它的表现。
庆余年
《庆余年》是作家猫腻的小说。这部从2007年就开更的作品拥有固定的书迷群体，也在文学IP价值榜上有名。
期待已久的影视版的《庆余年》终于播出了，一直很担心它会走一遍《盗墓笔记》的老路。
在《庆余年》电视剧上线后，就第一时间去看了，真香。
庆余年微博传播分析
《庆余年》在微博上一直霸占热搜榜，去微博看一下大家都在讨论啥：
一条条看显然不符合数据分析师身份。
于是爬取了微博超话页面，然后找到相关人员，分别去爬取相关人员的微博评论，看看大家都在讨论啥。
import re
import time
import copy
import pickle
import requests
import argparse
'''微博爬虫类'''
class weibo):
def __init__self, **kwargs):
self.login_headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 KHTML, like Gecko) Chrome
/72.0.3626.109 Safari/537.36',
'Accept': '*/*',
'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8',
'Connection': 'keep-alive',
'Origin': 'https://passport.weibo.cn',
'Referer': 'https://passport.weibo.cn/signin/login?entry=mweibo&r=https%3A%2F%2Fweibo.cn%2F&backTitle=%CE%A2%B2%A9&vt='
}
self.login_url = 'https://passport.weibo.cn/sso/login'
self.home_url = 'https://weibo.com/'
self.headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 KHTML, like Gecko) Chrome
/72.0.3626.109 Safari/537.36',
}
self.session = requests.Session)
self.time_interval = 1.5
'''获取评论数据'''
def getCommentsself, url, url_type='pc', max_page='all', savename=None, is_print=True, **kwargs):
# 判断max_page参数是否正确
if not isinstancemax_page, int):
if max_page != 'all':
raise ValueError'[max_page] error, weibo.getComments -> [max_page] should be <numberint) larger than 0>
or <all>')
else:
if max_page < 1:
raise ValueError'[max_page] error, weibo.getComments -> [max_page] should be <numberint) larger than 0>
or <all>')
# 判断链接类型
if url_type == 'phone':
mid = url.split'/')[-1]
elif url_type == 'pc':
mid = self.__getMidurl)
else:
raise ValueError'[url_type] error, weibo.getComments -> [url_type] should be <pc> or <phone>')
# 数据爬取
headers = copy.deepcopyself.headers)
headers['Accept'] = 'application/json, text/plain, */*'
headers['MWeibo-Pwa'] = '1'
headers['Referer'] = 'https://m.weibo.cn/detail/%s' % mid
headers['X-Requested-With'] = 'XMLHttpRequest'
url = 'https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id={}&mid={}&max_id_type=0'.formatmid, mid)
num_page = 0
comments_data = {}
while True:
num_page += 1
print'[INFO]: Start to get the comment data of page%d...' % num_page)
if num_page > 1:
url = 'https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id={}&mid={}&max_id={}&max_id_type={}'.formatmid, mid, max_id,
max_id_type)
res = self.session.geturl, headers=headers)
comments_data[num_page] = res.json)
if is_print:
printres.json))
try:
max_id = res.json)['data']['max_id']
max_id_type = res.json)['data']['max_id_type']
except:
break
if isinstancemax_page, int):
if num_page < max_page:
time.sleepself.time_interval)
else:
break
else:
if intfloatmax_id)) != 0:
time.sleepself.time_interval)
else:
break
if savename is None:
savename = 'comments_%s.pkl' % strinttime.time)))
with opensavename, 'wb') as f:
pickle.dumpcomments_data, f)
return True
'''模拟登陆'''
def loginself, username, password):
data = {
'username': username,
'password': password,
'savestate': '1',
'r': 'https://weibo.cn/',
'ec': '0',
'pagerefer': 'https://weibo.cn/pub/',
'entry': 'mweibo',
'wentry': '',
'loginfrom': '',
'client_id': '',
'code': '',
'qq': '',
'mainpageflag': '1',
'hff': '',
'hfp': ''
}
res = self.session.postself.login_url, headers=self.login_headers, data=data)
if res.json)['retcode'] == 20000000:
self.session.headers.updateself.login_headers)
print'[INFO]: Account -> %s, login successfully...' % username)
return True
else:
raise RuntimeError'[INFO]: Account -> %s, fail to login, username or password error...' % username)
'''获取PC端某条微博的mid'''
def __getMidself, pc_url):
headers = copy.deepcopyself.headers)
headers['Cookie'] = 'SUB=_2AkMrLtDRf8NxqwJRmfgQzWzkZI11ygzEieKdciEKJRMxHRl-yj83qhAHtRB6AK7-PqkF1Dj9vq59_dD6uw4ZKE
_AJB3c;'
res = requests.getpc_url, headers=headers)
mid = re.findallr'mblog&act=\d+)\\', res.text)[0]
return mid
if __name__ == '__main__':
import argparse
parser = argparse.ArgumentParserdescription="weibo comments spider")
parser.add_argument'-u', dest='username', help='weibo username', default='')
parser.add_argument'-p', dest='password', help='weibo password', default='')
parser.add_argument'-m', dest='max_page', help='max number of comment pages to crawlnumber<int> larger
than 0 or all)', default=100)
parser.add_argument'-l', dest='link', help='weibo comment link', default='')
parser.add_argument'-t', dest='url_type', help='weibo comment link typepc or phone)', default='pc')
args = parser.parse_args)
wb = weibo)
username = args.username
password = args.password
try:
max_page = intfloatargs.max_page))
except:
pass
**加粗样式**url = args.link
url_type = args.url_type
if not username or not password or not max_page or not url or not url_type:
raise ValueError'argument error')
wb.loginusername, password)
wb.getCommentsurl, url_type, max_page)
爬取到微博评论后，老规矩，词云展示一下，不同主角的评论内容差别还是挺大的
微博评论词云分析
不同主演的评论风格差异较大，也与微博内容息息相关。
张若昀：
李沁：
肖战：
emmm…算了吧
从目前大家的评论来看，情绪比较正向，评价较高，相信《庆余年》会越来越火的。
这部剧在微博热度这么高，都是谁在传播呢？
于是我进一步点击用户头像获取转发用户的公开信息。
看了一下几位主演的相关微博，都是几十万的评论和转发，尤其是肖战有百万级的转发，尝试爬了一下肖战的微博，执行了6个小时只爬了十分之一。
最终还是败给了各位小飞侠，之后有结果再同步给大家。
于是我只能挑软柿子捏，换成官微的微博。
这条微博发布时间是26号，经过一段时间已经有比较好的传播，其中有几个关键节点进一步引爆话题。
经过几个关键节点后，进一步获得传播，这几个关键节点分别是：
肖战的超话：https://weibo.com/1081273845/Ii1ztr1BH
王小亚的微博：https://weibo.com/6475144268/Ii1rDEN6q
继续看一下转发该微博的用户分析：
进一步了解转发微博的受众，掌握传播范围和深度。
整体看下来，庆余年官微的这条微博90%都是普通用户的转发，这部剧转发层级达到5层，传播范围广，在微博上的讨论女性居多（占比89%），大部分集中在一二线城市。
原著人物关系图谱
如果只看微博，不分析原著，那就不是一个合格的书粉。
于是我去下载了原著画一下人物关系图谱。
先给大家看一下原著的人物关系图谱：
emmm…确实挺丑的，大家可以去Gephi上调整。
首先我需要从原著里洗出人物名，尝试用jieba分词库来清洗：
import jieba test= 'temp.txt' #设置要分析的文本路径 text = opentest, 'r', 'utf-8') seg_list = jieba.cuttext, cut_all=True, HMM=False) print"Full Mode: " + "/ ".joinseg_list)) # 全模式
生成一个适合你的列表
发现并不能很好的切分出所有人名，最简单的方法是直接准备好人物名称和他们的别名，这样就能准确定位到人物关系。
存储好人物表，以及他们对应的别名（建立成字典）
def synonymous_namessynonymous_dict_path): with codecs.opensynonymous_dict_path, 'r', 'utf-8') as f: lines = f.read).split'\n') for l in lines: synonymous_dict[l.split' ')[0]] = l.split' ')[1] return synonymous_dict
接下来，清理文本数据：
def clean_texttext): new_text = [] text_comment = [] with opentext, encoding='gb18030') as f: para = f.read).split'\r\n') para = para[0].split'\u3000') for i in rangelenpara)): if para[i] != '': new_text.appendpara[i]) for i in rangelennew_text)): new_text[i] = new_text[i].replace'\n', '') new_text[i] = new_text[i].replace' ', '') text_comment.appendnew_text[i]) return text_comment
我们需要进一步统计人物出现次数，以及不同人物间的共现次数：
text_node = [] for name, times in person_counter.items): text_node.append[]) text_node[-1].appendname) text_node[-1].appendname) text_node[-1].appendstrtimes)) node_data = DataFrametext_node, columns=['Id', 'Label', 'Weight']) node_data.to_csv'node.csv', encoding='gbk')
结果样例如下：
不愧是主角，范闲出现的次数超过了其他人物出现次数的总和，基本每个人都与主角直接或间接地产生影响。
同理可以得到不同人物的边，具体代码参考源文件。
接下来需要做的就是利用Gephi绘制人物关系图谱：
运行结果：
