作者 | 羅昭成責編 | 唐小引出品 | CSDN（ID：CSDNNews）

五年前，《奇葩說》在愛奇藝開始播出，第一次將辯論賽引入了綜藝節目。雖然專業性很強，但他們努力去凸顯自己與眾不同的個性，展現出自己「奇葩」的一面。每一個辯題，最後結果並不表示官方的意見，而是希望大家在看到節目過後，能夠讓觀眾朋友們思考一些以前沒有考慮過的問題，讓觀眾朋友們看到世界的多元性，而筆者作為一個日常與代碼為伍的程序員，在家中寫代碼之時也總喜歡一邊播放著。

經過 5 年的發展，奇葩說已經更新到了第五季，這一季，節目內容還是很精彩。但是很多辯論的時候，「耍無賴」好像比講道理更能贏得觀眾的喜愛。生活不止有眼前苟且，還有詩和遠方。節目組應該沒有去干擾比賽結果，但是筆者不喜歡「耍無賴」就這麼贏得比賽，因為他對「老實人」不公平。在筆者的眼中，奇葩說變了，不再是我喜歡的那個奇葩說了（以上，僅為作者個人觀點）。

不管如何，奇葩說還是很精彩，每一個辯題，都值得去深入思考。在奇葩說第五季即將完結之際，筆者突發奇想，作為程序員，是不是可以換一種角度來看奇葩說？在本文中，筆者以技術手段對奇葩說官方數據進行了分析，希望能夠有一點幫助。

1.爬取數據

奇葩說是愛奇藝獨播視頻，所以這一次，筆者選取官方評論數據作為資源庫，來進行數據分析。

使用 Chrome 查看源代碼模式，在「奇葩說」播放頁面往下面滑動，有一個get_comments 的請求，經過分析，這個介面就是獲取評論數據的介面。

看一下介面地址和請求參數：

介面地址:
http://sns-comment.iqiyi.com/v3/comment/get_comments.action
參數：
"types":"time"
"business_type":"17"
"agent_type":"119"
"agent_version":"9.9.0"
"authcookie":"cookie"
"last_id": ""
"content_id": ""

其中 last_id 是用來進行分頁的。

• 使用 Python 獲取數據

上面的請求使用的 GET 方式，請求代碼如下：

def saveMoveInfoToFile(movieId, movieName, lastId):
url = "http://sns-comment.iqiyi.com/v3/comment/get_comments.action?"
params = {
"types":"time",
"business_type":"17",
"agent_type":"119",
"agent_version":"9.9.0",
"authcookie":"authcookie"
}
if lastId != "":
params["last_id"] = lastId
for item in params:
url = url + item + "=" + params[item] + "&"
url = url + "content_id=" + movieId
responseTxt = getMoveinfo(url)
def getMoveinfo(url):
session = requests.Session()
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0",
"Accept": "application/json",
"Referer": "http://m.iqiyi.com/v_19rqriflzg.html",
"Origin": "http://m.iqiyi.com",
"Host": "sns-comment.iqiyi.com",
"Connection": "keep-alive",
"Accept-Language": "en-US,en;q=0.9,zh-CN;q=0.8,zh;q=0.7,zh-TW;q=0.6",
"Accept-Encoding": "gzip, deflate"
}
response = session.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
return response.text
return None

請求返回的數據是 JSON ，這裡筆者就不貼返回數據，直接解析存儲。本處，筆者使用SQLite3 進行數據存儲。

• 解析數據

def parseData(movieId, movieName, htmlContent):
data = json.loads(htmlContent)["data"]["comments"]
lastId = "-1"
if json.dumps(data) == "[]":
return lastId
lastId = "-1"
for item in data:
originalData = json.dumps(item)
saveOriginalDataToDatabase(item["id"], movieId, movieName, originalData)
lastId = item["id"]
return lastId

為了更方便後續進行數據分析，所以將拉下來的評論數據全部進行存儲，防止多次去爬取數據。

數據存儲在資料庫中非常簡單，一個簡單的 insert 語句就可以搞定。代碼如下：

def saveOriginalDataToDatabase(msgId, movieId, movieName, originalData):
conn = sqlite3.connect("i_can_i_bb.db")
conn.text_factory = str
cursor = conn.cursor()
ins="insert into originalData values (?,?,?,?)"
v = (movieId+ "_" + msgId, movieId, originalData, movieName)
cursor.execute(ins, v)
cursor.close()
conn.commit()
conn.close()

本次總共從愛奇藝抓取了 52432 條評論數據。

2.數據清洗與整理

從愛奇藝抓取的數據，並不是所有的數據我們都需要，這裡，只需將我們想要的數據提取出來。

• 提取數據

此處將用戶的個人信息、評論、評論時間、性別等數據提取出來，存儲到另一張表中。後續數據分析就從新的表中拿取就可以了，處理邏輯如下：

def saveRealItem(id, originalData):
user = json.loads(originalData)
conn = sqlite3.connect("deal_data.db")
conn.text_factory = str
cursor = conn.cursor()
ins="insert into realData values (?,?,?,?,?,?,?,?)"
content = ""
if user.has_key("content"):
content = user["content"]
v = (id, content, user["userInfo"]["gender"], user["addTime"], user["userInfo"]["uname"], user["userInfo"]["uid"], user["id"], user["userInfo"]["uidType"])
cursor.execute(ins, v)
cursor.close()
conn.commit()
conn.close()
## 轉換數據
if __name__ == "__main__":
conn = sqlite3.connect("i_can_i_bb.db")
conn.text_factory = str
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("select * from originalData")
values = cursor.fetchall()
for item in values:
saveRealItem(item[0], item[2])
cursor.close()
conn.commit()
conn.close()

• 分析數據

在海量的數據中，我們可以分析出我們想看到的結果。為了更好的數據處理和可視化展示，筆者使用了Pandas 和 Pyecharts 這兩個庫，很好用。

因愛奇藝用戶數據維度有限，所以只能簡單地分析性別。來綜合看一下，奇葩說用戶的男女比例。話不多說，先放代碼：

conn = sqlite3.connect("deal_data.db")
conn.text_factory = str
data = pd.read_sql("select * from realData", conn)
genderData = data.groupby(["gender"])
rateDataCount = genderData["id"].agg([ "count"])
rateDataCount.reset_index(inplace=True)
print rateDataCount
attr = ["女", "男"]
v1 = [rateDataCount["count"][i] for i in range(0, rateDataCount.shape[0])]
pie = Pie("性別比例")
pie.add("", attr, v1, is_label_show=True)
pie.render("html/gender.html")
conn.commit()
conn.close()

使用 Pyecharts 畫了一個簡單的餅圖：

男女比例圖

從圖中可以看出來，男女比例差不多到 1：2，看奇葩說的女性用戶，比男性用戶要多很多。也許，這也是這一季奇葩說情感話題比較多的一大原因。

接下來，我們再來看一下，每一期的評論數量，看是否能夠得出一些不一樣的數據。

還是先上代碼：

conn = sqlite3.connect("deal_data.db")
conn.text_factory = str
data = pd.read_sql("select * from realData", conn)
movieIdData = data.groupby(["movieId"])
commentDataCount = movieIdData["movieId"].agg([ "count"])
commentDataCount.reset_index(inplace=True)
print commentDataCount
movies = {
"1629260900":u"第 22 期",
"1629256800":u"第 21 期",
## 後面的數據，這裡不列出來
}
attr = [movies[commentDataCount["movieId"][i]] for i in range(0, commentDataCount.shape[0])]
v1 = [commentDataCount["count"][i] for i in range(0, commentDataCount.shape[0])]
bar = Bar("評論數量")
bar.add("數量",attr,v1,is_stack=True,xaxis_rotate=30,yaxix_min=4.2,
xaxis_interval=0,is_splitline_show=True,is_label_show=True)
bar.render("html/comment_count.html")
conn.commit()
conn.close()

跑出來的數據如下：

每期評論數量

從圖中的數據我們可以看到，評論數量並不會因為更新早而變得更多。所以可以看出，奇葩說的用戶群體是相對穩定的。不僅如此，我們也可以看出，在第 17 期評論數量比其他都要多，很有可能是這一期節目的話題更讓用戶關注。

分析了上面的兩個數據，下面再分析一下評論時間分布，本次分析是按照星期來分析的，所以，還需要對數據進行一定的處理。將每一條評論所在星期更新到資料庫中，代碼如下：

conn = sqlite3.connect("deal_data.db")
conn.text_factory = str
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("select * from realData")
values = cursor.fetchall()
cursor.close()
for item in values:
realTime = time.localtime(float(item[3]))
realTime = time.strftime("%A",realTime)
sql = "UPDATE `realData` SET `week`="" + realTime + "" WHERE `id`="" + item[0] + """
cc = conn.cursor()
cc.execute(sql)
cc.close()
conn.commit()
conn.close()
time.localtime()

使用折線圖分析如下：

conn = sqlite3.connect("deal_data.db")
conn.text_factory = str
data = pd.read_sql("select * from realData", conn)
movieIdData = data.groupby(["week"])
commentDataCount = movieIdData["week"].agg([ "count"])
commentDataCount.reset_index(inplace=True)
print commentDataCount
weekInfo = {
"Monday":u"周一",
"Tuesday":u"周二",
"Wednesday":u"周三",
"Thursday":u"周四",
"Friday":u"周五",
"Saturday":u"周六",
"Sunday":u"周日"
}
weeks = [
"Monday",
"Tuesday",
"Wednesday",
"Thursday",
"Friday",
"Saturday","Sunday"
]
attr = []
v1 = []
week_temp = [commentDataCount["week"][i] for i in range(0, commentDataCount.shape[0])]
for item in weeks:
attr.append(weekInfo[item])
index = week_temp.index(item)
v1.append(commentDataCount["count"][index])
bar = Line("天評論數量")
bar.add("數量",attr,v1,is_stack=True,xaxis_rotate=30,yaxix_min=4.2,
xaxis_interval=0,is_splitline_show=True,is_label_show=True)
bar.render("html/comment_week_count.html")

評論周期

可以看出，奇葩說的忠實用戶基本是在更新當天就看，並且周五、周六、周日的評論數量遠大於其他天。其實我們還可以分析，更新當天的 4 個小時內評論量有多大，感興趣的讀者可以嘗試去跑一下數據。

而作為一名程序員，筆者平時基本是不寫評論的，在這裡，我們特地分析了一下評論字數的分布，不看不知道，一看嚇一跳。先上代碼：

# 先獲取評論長度，並更新到資料庫中
conn = sqlite3.connect("deal_data.db")
conn.text_factory = str
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("select * from realData")
values = cursor.fetchall()
cursor.close()
for item in values:
content = item[1]
length = 0
if len(content) <= 20:
length = 0
elif len(content) > 20 and len(content) <= 50:
length = 1
elif len(content) > 50 and len(content) <= 100:
length = 2
else:
length = 3
sql = "UPDATE `realData` SET `length`="" + str(length) + "" WHERE `id`="" + item[0] + """
cc = conn.cursor()
cc.execute(sql)
cc.close()
conn.commit()
conn.close()
time.localtime()
# 獲取數量並展示
conn = sqlite3.connect("deal_data.db")
conn.text_factory = str
data = pd.read_sql("select * from realData", conn)
lengthData = data.groupby(["length"])
lengthDataCount = lengthData["movieId"].agg([ "count"])
lengthDataCount.reset_index(inplace=True)
print lengthDataCount
attr = ["20 字以內", "20~50 字", "50~100 字", "100 字以上"]
v1 = [lengthDataCount["count"][i] for i in range(0, lengthDataCount.shape[0])]
bar = Line("評論字數")
bar.add("數量",attr,v1,is_stack=True,xaxis_rotate=30,yaxix_min=4.2,
xaxis_interval=0,is_splitline_show=True,is_label_show=True)
bar.render("html/comment_word_count.html")
conn.commit()
conn.close()

分析結果如下：

評論字數分析

實在是沒有想到，100 字以上的評論居然有 1/4，在這個移動端已成視頻播放主要平台的時代，用戶還能夠花費較多精力寫下評論，筆者還是比較震驚的。

最後，筆者將通過 jieba 把評論進行分詞，然後再以 wordcloud 製作詞雲來看看，觀眾朋友的整體評價：

conn = sqlite3.connect("deal_data.db")
conn.text_factory = str
data = pd.read_sql("select * from realData", conn)
jieba.add_word("馬薇薇", freq = 20000, tag = None)
comment = jieba.cut(str(data["content"]),cut_all=False)
wl_space_split = " ".join(comment)
backgroudImage = np.array(Image.open(r"./qipashuo.jpg"))
stopword = STOPWORDS.copy()
wc = WordCloud(width=1920,height=1080,background_color="white",
mask=backgroudImage,
font_path="/Users/zhaocheng/Documents/Deng.ttf",
stopwords=stopword,max_font_size=400,
random_state=50)
wc.generate_from_text(wl_space_split)
plt.imshow(wc)
plt.axis("off")
wc.to_file("html/word_cloud.png")
conn.commit()
conn.close()

詞雲圖：

詞雲

通過上面的詞雲可以很明顯地看出，李誕、（薛）教授、（詹）青雲、馬薇薇、（傅）首爾等人物名稱高頻地出現在了評論裡面，他們才是這部綜藝的焦點人物。

本文為作者原創投稿，版權歸 CSDN 所有。

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