作者 | 哈哈浩

责编 | 伍杏玲

9 月 16 日晚间，周董在朋友圈发布了最新单曲《说好不哭》。

发布后，真的让一波人哭了，一群想抢鲜听的小伙伴直接泪奔。

因为 QQ 音乐直接被搞崩了！

没想到干翻 QQ 音乐的不是网易云音乐，也不是虾米音乐，而是周董！

周董成成功地凭一己之力干翻了 QQ 音乐！

那么听过周董新歌后的小伙伴都是怎么评价的呢？

这里，我们获取了 QQ 音乐的近 20W 条评论数据进行分析，看看其中有哪些有趣的东西？

数据获取

1、请求分析

在 QQ 网页版直接搜索『说好不哭』，很容易就能找到单曲页面：

说好不哭

拉到页面最下方，可以看到评论的分页查看按钮：

分页查看

按下 F12 点击第二页，在请求流中就可以看到对应的请求：

评论请求

其中可以看到两个重要参数：pagenum 和 pagesize。

将请求 copy 到 Postman 中进行测试：

Postman测试

发现可以直接获取到数据，连 Header 都不需要添加。这里尝试对请求参数进行了精简，最终只需要如下几个参数即可：

参数精简

从 Postman 中可以直接获取到对应的代码：

import requests

url ="https://c.y.qq.com/base/fcgi-bin/fcg_global_comment_h5.fcg"

querystring = {"biztype":"1","topid":"237773700","cmd":"8","pagenum":"1","pagesize":"25"}

response = requests.request("GET", url, params=querystring)

print(response.text)

这里是单页评论的获取，所有评论的获取只需递增 pagenum 即可。

2、数据解析

返回数据中有很多暂时不需要的字段，这里我们只取其中的用户名、评论时间、评论内容、点赞数。

对应如下字段：

{

"nick":"丨那壹刻永遠消失\"\"",

"praisenum":1,

"rootcommentcontent":"越听越好听怎么回事！",

"time":1568729836,

}

由于数据量较大 这里我们暂时将数据存放在 Excel 中，一来无须依赖外部数据库，二来可以使用 Excel 对数据进行二次处理。

数据存储代码如下：

deffile_do(list_info, file_name):

# 获取文件大小

ifnotos.path.exists(file_name):

wb = openpyxl.Workbook()

page = wb.active

page.title ='jay'

page.append(['昵称','时间','点赞数','评论'])

else:

wb = openpyxl.load_workbook(file_name)

page = wb.active

forinfoinlist_info:

try:

page.append(info)

exceptException:

print(info)

wb.save(filename=file_name)

数据可视化

1、各时段的评论数

首先我们对评论按小时区间进行汇总，由于时间粒度比较小，这里对时间粒度进行了一些处理：

评价人数走势图

周董的新曲是在 9.16 号 23 点准时发布的。可以看出在发布后的一个小时内(23:00-24:00)评论数量达到了高峰，占了总评论数的一半以上。

另外看了一眼 9.16 23 点之前的评论也很有意思：

一种搬好小板凳嗑着瓜子坐等的既视感

2、大家都在说什么

词云生成的方法有很多，可以用代码生成，也可以用一些在线工具。这里我就使用了在线词云工具：WordArt，生成效果如下：

词云

周杰伦、杰伦字眼很明显，还有大量跑来『打卡』的：『好听』、『来了』、『哭了』、『爱了』，其中少不了的还有『青春』，另外『阿信』的出现估计给了很多人惊喜。

3、大家都点赞了哪些评论

我们以点赞数对评论进行了排序，排名靠前的评论是如下一些：

评论排名

另外，QQ 音乐官方也会放出精彩评论：

热心网友昀恺丶

凉城

蜗牛..

对比下可以看出和我们获取到的数据是比较一致的，只不过官方并不是按点赞个数进行排名的，看得出来这些排名靠前的大都是在回忆青春。

这些评论之所以能够得到大家的共鸣，也许他们的青春里都有一个周杰伦吧。

留言互动：你的青春里有周杰伦吗？

源码：https://github.com/hoxis/Python/tree/master/python-web-scraping/qqmusic

声明：本文系作者投稿，版权归作者所有。

【END】

热 文推 荐

你点的每个“在看”，我都认真当成了喜欢