EDG夺冠，用Python数据分析一波：粉丝都炸锅了

EDG夺冠，粉丝炸锅了！
北京时间11月6日，在英雄联盟S11总决赛中，中国LPL赛区战队EDG电子竞技俱乐部以3∶2战胜韩国LCK赛区战队DK，获得2021年英雄联盟全球总决赛冠军。

这个比赛也是备受全网瞩目：

微博热搜第一名，显示有8194万观看；
bilibili平台，吸引3.5亿人气，满屏弹幕；
腾讯视频600万人看过；
斗鱼和虎牙平台的热度也是居高不下；
比赛结束后，央视新闻也发微博祝贺EDG战队夺冠；

既然比赛热度这么高，那大家都说了点啥？

我们用Python分析了31000条弹幕数据，满屏都是粉丝的祝福与感受。

我们不仅可以通过直播和新闻来感受比赛的整个过程，也可以通过Python来分析热点来感受粉丝的热情。
手把手教你获取弹幕数据

简单说明
没看过直播的朋友不要紧，有回放呀！整个视频已经为大家整理好了，从开幕式，到五场比赛，再到夺冠时刻，一共7个视频。

每个视频中，都有粉丝发布的弹幕。今天要做的，就是获取每个视频里面的弹幕数据，看看粉丝在躁动的心情下，说了点啥？

不得不说，B站网页的变化速度真快，我记得去年还是很容易找到的。但是今天却一直没有找到。

但是没有关系，我们直接将以前的弹幕数据网址接口拿过来使用就行。

API： https://api.bilibili.com/x/v1/dm/list.so?oid=XXX

这个oid其实就是一串数字，每个视频都有一个独特的oid。

2.oid数据找寻
本小节就带着大家一步步找寻这个oid。要找到oid，首先要找到一个叫做cid的东西。

点击F12，先打开开发者工具，按照图中提示，完成1-5处的操作。

第3处：这个页面有很多个请求，但是你需要找到这个以pagelist开头的请求。
第4处：观察对应的Header下方，有一个Request URL，我们要的cid就在这个网址中。
第5处：观察对应的Preview下方，就是请求Request URL，响应给我们的结果，图中圈起来的就是我们要的cid数据。
2. cid数据获取
上述我们已经找到了Request URL，下面我们只需要发起请求，获取里面的cid数据即可。

import requests
import jsonurl = 'https://api.bilibili.com/x/player/pagelist?bvid=BV1EP4y1j7kV&jsonp=jsonp'
res = requests.get(url).text
json_dict = json.loads(res)
#pprint(json_dict)for i in json_dict["data"]:oid = i["cid"]print(oid)```结果如下：
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/9eeeb3863fd34d93ab69b94cdc355384.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA5piv5LiA5Y-q6JCo5pGp6IC2,size_15,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)
其实，这里cid对应的数字串，就是oid后面的数字串。3. 拼接url
我们不仅有了弹幕api接口，也有了cid数据，接下来将它们进行拼接，就可以得到最终的url。```python
url = 'https://api.bilibili.com/x/player/pagelist?bvid=BV1EP4y1j7kV&jsonp=jsonp'
res = requests.get(url).text
json_dict = json.loads(res)
#pprint(json_dict)for i in json_dict["data"]:oid = i["cid"]api = "https://api.bilibili.com/x/v1/dm/list.so?oid="url = api + str(oid)print(url)

结果如下：
一共有7个网址，分别对应7个视频里面的弹幕数据。

随便点开一个查看：

4. 正则提取弹幕数据并保存
有了完整的url后，我们要做的就是提取里面的数据，这里还是直接采用正则表达式。我们以其中一个视频为例，为大家讲解。

final_url = "https://api.bilibili.com/x/v1/dm/list.so?oid=437729555"
final_res = requests.get(final_url)
final_res.encoding = chardet.detect(final_res.content)['encoding']
final_res = final_res.text
pattern = re.compile('<d.*?>(.*?)</d>')
data = pattern.findall(final_res)with open("弹幕.txt", mode="w", encoding="utf-8") as f:for i in data:f.write(i)f.write("\n")```结果如下：
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/436f40ccda354806940b0391fb1a795d.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA5piv5LiA5Y-q6JCo5pGp6IC2,size_16,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)
这只是其中一页的数据，共有7200条数据。完整代码
上述我已经分步为大家讲解了每一步过程，这里我直接将代码封装成函数。```python
import os
import requests
import json
import re
import chardet# 获取cid
def get_cid():url = 'https://api.bilibili.com/x/player/pagelist?bvid=BV1EP4y1j7kV&jsonp=jsonp'res = requests.get(url).textjson_dict = json.loads(res)cid_list = []for i in json_dict["data"]:cid_list.append(i["cid"])return cid_list# 拼接url
def concat_url(cid):api = "https://api.bilibili.com/x/v1/dm/list.so?oid="url = api + str(cid)return url# 正则提取数据
def get_data(url):final_res = requests.get(url)final_res.encoding = chardet.detect(final_res.content)['encoding']final_res = final_res.textpattern = re.compile('<d.*?>(.*?)</d>')data = pattern.findall(final_res)return data# 保存数据
def save_to_file(data):with open("弹幕数据.txt", mode="a", encoding="utf-8") as f:for i in data:f.write(i)f.write("\n")cid_list = get_cid()
for cid in cid_list:url = concat_url(cid)data = get_data(url)save_to_file(data)

结果如下：

确实很棒，一共3.1w数据！

保姆级词云图制作教程
对于获取到了数据，我们利用EDG背景图，制作一个好看的词云图。

# 1 导入相关库
import pandas as pd
import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
from imageio import imreadimport warnings
warnings.filterwarnings("ignore")# 注意：动态添加词语集
for i in ["EDG","永远的神","yyds","牛逼","发来贺电"]jieba.add_word(i)# 2 读取文本文件，并使用lcut()方法进行分词
with open("弹幕数据.txt",encoding="utf-8") as f:txt = f.read()
txt = txt.split()
txt = [i.upper() for i in txt]
data_cut = [jieba.lcut(x) for x in txt]# 3 读取停用词
with open("stoplist.txt",encoding="utf-8") as f:stop = f.read()
stop = stop.split()
stop = [" "] + stop# 4 去掉停用词之后的最终词
s_data_cut = pd.Series(data_cut)
all_words_after = s_data_cut.apply(lambda x:[i for i in x if i not in stop])# 5 词频统计
all_words = []
for i in all_words_after:all_words.extend(i)
word_count = pd.Series(all_words).value_counts()# 6 词云图的绘制
# 1）读取背景图片
back_picture = imread("EDG.jpg")# 2）设置词云参数
wc = WordCloud(font_path="simhei.ttf",background_color="white",max_words=1000,mask=back_picture,max_font_size=200,random_state=42)
wc2 = wc.fit_words(word_count)# 3）绘制词云图
plt.figure(figsize=(16,8))
plt.imshow(wc2)
plt.axis("off")
plt.show()
wc.to_file("ciyun.png")

结果如下：

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