用Python分析《工作细胞》的一万多条评论后，非漫迷也要入番了

作者 | 量化小白一枚，上财研究生在读，专注于数据分析与量化投资

来源 | 量化小白上分记（公众号 id：quanthzp）

责编 | Jane

人工智能的现状及今后发展趋势如何？ 

https://edu.csdn.net/topic/ai30?utm_source=csdn_bw

【导语】动漫《工作细胞》最终话已经更新完毕，这部动漫在 b 站上评分高达 9.7。除了口碑之外，热度也居高不下，更值得关注的是连很多平时不关注动漫的小伙伴也加入了追番大军。这次我们的目标是爬取 b 站上的所有短评进行分析，用数据说明为什么这部动漫会如此受欢迎。

一、工作细胞

《工作细胞》改编自清水茜老师的同名漫画，由 David Production 制作。众所周知，日本 ACG 作品向来信奉着“万物皆可萌”的原则。前有《黑塔利亚》，后有《舰队Collection》和《兽娘动物园》，分别讲述了将国家，战舰和动物拟人化后的故事。而在《工作细胞》里拟人的对象则轮到了我们的细胞。

这是一个发生在人体内的故事：人的细胞数量，约为37兆2千亿个。其中包括了我们的女主角：一个副业是运输氧气，主业是迷路的红血球。

男主角：一个作者懒得涂色但武力值 max 的白血球。两人一见面就并肩战斗，分别的时候更是满天粉红气泡。

虽然嘴上说着：不会，我只是千千万万个白细胞中的一员。身体却很诚实，从第一集偶遇女主到最后一集，每一集都充满了狗粮的味道。37兆分之一的缘分果然妙不可言。

除了男女主角，配角们的人气也都很高。连反派 boss 癌细胞都有人喜欢，主要还是因为身世感人+脸长得好。当然人气最！最！最！高的还是我们奶声奶气的血小板。

据宅男们反映：“看了这么多番。只有这一部的老婆是大家真正拥有的。”不仅有，还有很多。除了新颖的科普形式，这部番令人感触最深的是：我们每一个人都不是孤独的个体，有37兆个只属于我们的细胞和我们一同工作不息。每当颓唐和失意的时候，为了那些为了保护你而战斗不止的免疫细胞，为了萌萌的老婆们也要振作起来啊。

《工作细胞》的成功并不是一个偶然，而是众多因素共同作用的结果。下面从数据的角度分析它成为今年7月播放冠军的原因。

谢谢宇哥对这部分的贡献，显然超出我的能力范围！

二、爬虫

首先要做的是爬取 b 站的所有短评，包括评论用户名、评论时间、星级（评分）、评论内容、点赞数等内容，本部分内容为爬虫代码的说明，不感兴趣的读者可以直接跳过，阅读下一部分的分析。

爬的过程写了很久，b站短评不需要登陆直接就可以爬，刚开始用类似之前爬豆瓣的方法，用 Selenium+xpath 定位爬

但 b 站短评用这种方法并不好处理。网站每次最多显示 20 条短评，滚动条移动到最下面才会加载之后的 20 条，所以刚开始用了每次爬完之后将定位到当前爬的位置的方法，这样定位到当前加载的最后一条时，就会加载之后的 20 条短评。

逻辑上是解决了这个问题，但真的爬的时候就出现了问题，一个是爬的慢，20条需要十来秒的样子，这个没关系，大不了爬几个小时，但问题是辛辛苦苦爬了两千多条之后，就自动断了，不知道是什么原因，虽然之前爬的数据都存下来了，但没法接着断开的地方接着爬，又要重新开始，还不知道会不会又突然断，所以用这种方法基本就无解了。代码附在下面，虽然是失败的，但也可以爬一些评论下来，供参考。

1# -*- coding: utf-8 -*-
2"""
3Created on Mon Sep 10 19:36:24 2018
4"""
5from selenium import webdriver
6import pandas as pd
7from datetime import datetime
8import numpy as np
9import time
10import os
11
12os.chdir('F:\\python_study\\pachong\\工作细胞')
13def gethtml(url):
14
15    browser = webdriver.PhantomJS()    
16    browser.get(url)
17    browser.implicitly_wait(10)
18    return(browser)
19
20def getComment(url):
21
22    browser =  gethtml(url)
23    i = 1
24    AllArticle = pd.DataFrame(columns = ['id','author','comment','stars1','stars2','stars3','stars4','stars5','unlike','like'])
25    print('连接成功，开始爬取数据')    
26    while True:
27
28        xpath1 = '//*[@id="app"]/div[2]/div[2]/div/div[1]/div/div/div[4]/div/div/ul/li[{}]'.format(i)
29        try:
30            target = browser.find_element_by_xpath(xpath1)
31        except:
32            print('全部爬完')
33            break
34
35        author = target.find_element_by_xpath('div[1]/div[2]').text
36        comment = target.find_element_by_xpath('div[2]/div').text
37        stars1 = target.find_element_by_xpath('div[1]/div[3]/span/i[1]').get_attribute('class')
38        stars2 = target.find_element_by_xpath('div[1]/div[3]/span/i[2]').get_attribute('class')
39        stars3 = target.find_element_by_xpath('div[1]/div[3]/span/i[3]').get_attribute('class')
40        stars4 = target.find_element_by_xpath('div[1]/div[3]/span/i[4]').get_attribute('class')
41        stars5 = target.find_element_by_xpath('div[1]/div[3]/span/i[5]').get_attribute('class')
42        date = target.find_element_by_xpath('div[1]/div[4]').text
43        like = target.find_element_by_xpath('div[3]/div[1]').text
44        unlike = target.find_element_by_xpath('div[3]/div[2]').text
45
46
47        comments = pd.DataFrame([i,author,comment,stars1,stars2,stars3,stars4,stars5,like,unlike]).T
48        comments.columns = ['id','author','comment','stars1','stars2','stars3','stars4','stars5','unlike','like']
49        AllArticle = pd.concat([AllArticle,comments],axis = 0)
50        browser.execute_script("arguments[0].scrollIntoView();", target)
51        i = i + 1
52        if i%100 == 0:
53            print('已爬取{}条'.format(i))
54    AllArticle = AllArticle.reset_index(drop = True)
55    return AllArticle
56
57url = 'https://www.bilibili.com/bangumi/media/md102392/?from=search&seid=8935536260089373525#short'
58result = getComment(url)
59#result.to_csv('工作细胞爬虫.csv',index = False)

这种方法爬取失败之后，一直不知道该怎么处理，刚好最近看到网上有大神爬猫眼评论的文章，照葫芦画瓢尝试了一下，居然成功了，而且爬的速度也很快，十来分钟就全爬完了，思路是找到评论对应的 Json 文件，然后获取 Json 中的数据，过程如下。

在 Google 浏览器中按 F12 打开卡发者工具后，选择 Network

往下滑动，会发现过一段时间，会出现一个 fetch，右键打开后发现，里面就是 20 条记录，有所有我们需要的内容，Json 格式。

所以现在需要做的就是去找这些 Json 文件的路径的规律。多看几条之后，就发现了规律：

第一个 Json：

https://bangumi.bilibili.com/review/web_api/short/list?media_id=102392&folded=0&page_size=20&sort=0

第二个 Json：

https://bangumi.bilibili.com/review/web_api/short/list?media_id=102392&folded=0&page_size=20&sort=0&cursor=76553500953424

第三个Json：

https://bangumi.bilibili.com/review/web_api/short/list?media_id=102392&folded=0&page_size=20&sort=0&cursor=76549205971454

显然所有的 Json 路径的前半部分都是一样，都是在第一条 Json 之后加上不同的 cursor = xxxxx，所以只要能找到 cursor 值的规律，就可以用循环的办法，爬完所有的 Json，这个值看上去没什么规律，最后发现，每一个 Json 路径中 cursor 值就藏在前一个 Json 的最后一条评论中

在 python 中可以直接把 JSON 转成字典，cursor 值就是最后一条评论中键 cursor 的值，简直不要太容易。

所以爬的思路就很清晰了，从一个 Json 开始，爬完 20 条评论后，获取最后一个评论中的cursor值，更改路径之后获取第二个 Json，重复上面的过程，直到爬完所有的 Json。

至于如何知道爬完了所有 Json，也很容易，每个 Json 中一个total键，表示了当前一共有多少条评论，所以只需要写一个while循环，当爬到的评论数达到total值时停止。

爬的过程中还发现，有些 Json 中的评论数不够 20 条，如果每次用 20 去定位，中间会报错停止，需要注意一下。所以又加了一行代码，每次获得 Json 后，通过 len() 函数得到当前 Json中一共包含多少条评论，cursor 在最后一个评论中。

以上是整个爬的思路，我们最终爬到以下信息：

需要说明的地方，一个是 liked 按照字面意思应该是用户的点赞数,但爬完才发现全是 0，没有用。另一个是关于时间，里面有 ctime 和 mtime 两个跟时间有关的值，看了几个，基本都是一样的，有个别不太一样，差的不多，就只取了 ctime，我猜可能一个是点击进去的时间，一个是评论提交时间，但没法验证，就随便取一个算了，ctime 的编码很奇怪，比如某一个是 ctime = 1540001677，渣渣之前没有见过这种编码方式，请教了大佬之后知道，这个是Linux系统上的时间表示方式，是1970 年 1 月 1 日 0 时 0 分 0 秒到当时时点的秒数，python 中可以直接用 time.gmtime() 函数转化成年月日小时分钟秒的格式。还有 last_ep_index 里面存的是用户当前的看剧状态，比如看至第 13 话，第 6 话之类的，但后来发现很不准，绝大多数用户没有 last_ep_index 值，所以也没有分析这个变量。

代码如下：

1import requests
2from fake_useragent import UserAgent
3import json
4import pandas as pd
5import time
6import datetime
7headers = { "User-Agent": UserAgent(verify_ssl=False).random}
8comment_api = 'https://bangumi.bilibili.com/review/web_api/short/list?media_id=102392&folded=0&page_size=20&sort=0'
9
10# 发送get请求
11response_comment = requests.get(comment_api,headers = headers)
12json_comment = response_comment.text
13json_comment = json.loads(json_comment)
14
15total = json_comment['result']['total']
16
17cols = ['author','score','disliked','likes','liked','ctime','score','content','last_ep_index','cursor']
18dataall = pd.DataFrame(index = range(total),columns = cols)
19
20
21j = 0
22while j <total:
23    n = len(json_comment['result']['list'])
24    for i in range(n):
25        dataall.loc[j,'author'] = json_comment['result']['list'][i]['author']['uname']
26        dataall.loc[j,'score'] = json_comment['result']['list'][i]['user_rating']['score']
27        dataall.loc[j,'disliked'] = json_comment['result']['list'][i]['disliked']
28        dataall.loc[j,'likes'] = json_comment['result']['list'][i]['likes']
29        dataall.loc[j,'liked'] = json_comment['result']['list'][i]['liked']
30        dataall.loc[j,'ctime'] = json_comment['result']['list'][i]['ctime']
31        dataall.loc[j,'content'] = json_comment['result']['list'][i]['content']
32        dataall.loc[j,'cursor'] = json_comment['result']['list'][n-1]['cursor'] 
33        j+= 1
34    try:        
35        dataall.loc[j,'last_ep_index'] = json_comment['result']['list'][i]['user_season']['last_ep_index']
36    except:
37        pass
38
39    comment_api1 = comment_api + '&cursor=' + dataall.loc[j-1,'cursor'] 
40    response_comment = requests.get(comment_api1,headers = headers)
41    json_comment = response_comment.text
42    json_comment = json.loads(json_comment)
43
44    if j % 50 ==0:
45        print('已完成 {}% !'.format(round(j/total*100,2)))
46    time.sleep(0.5)
47
48
49
50dataall = dataall.fillna(0)
51
52def getDate(x):
53    x = time.gmtime(x)
54    return(pd.Timestamp(datetime.datetime(x[0],x[1],x[2],x[3],x[4],x[5])))
55
56dataall['date'] = dataall.ctime.apply(lambda x:getDate(x))
57
58dataall.to_csv('bilibilib_gongzuoxibao.xlsx',index = False)

三、影评分析

最终一共爬到了 17398 条影评数据。里面的 date 是用 ctime 转过来的，接下来对数据进行一些分析，数据分析通过 python3.6 完成。

• 评分分布

评分取值范围为2、4、6、8、10分，对应1-5颗星

可以看出，几乎所有的用户都给了这部动漫五星好评，影响力可见一斑。

• 评分时间分布

将这部动漫从上线至今所有的评分按日进行平均，观察评分随时间的变化情况

可以看出，评分一直居高不下，尤其起始和结束时都接近满分，足见这是一部良好开端、圆满结束的良心作品。

• 每日评论数

看完评分之后，再看看评论相关的数据，我最感兴趣的是，这些评论的时间分布是怎么样的，统计了每一日的评论数之后，得到了评论数的分布图

基本上是每出了新的一话，大家看完后就会在短评中分享自己的感受，当然同样是起始和结束阶段的评论数最多，对比同期的百度指数

• 评论日内分布

除了每日的评论数，也想分析一下评论的日内趋势，用户都喜欢在每日的什么时间进行评论？将评论分 24 个小时求和汇总后，得到了下图

不过这个结果就不是很理想了，横轴是时间，纵轴是评论数，中午到下午的趋势上升可以理解，晚上七八点没有人评论反倒是凌晨三四点评论数最多，这个就很反常了，可能是评论在系统中上线的时间有一定偏差？

• 好评字数

此外还想分析一下，是否点赞数多的，一定是写的字数越多的？因为文章中大部分的评论是没有点赞的，所以这里中统计了有点赞（likes>0）的评论点赞数和评论字数的数据。由于有一条评论字点赞数太多，严重偏离整体趋势，所以做了对数图进行观察。

整体来看，似乎没什么关系，大量字数 1-100 不等的，点赞数都为 1，点赞数大于 5 的部分有一定的正相关性，说明评论不仅要看数量，还要看质量，写出了大家的心声，大家才会使劲点赞。

• 评论分析 TF-IDF

分析完基础数据后，想更深入挖掘一下评论信息，大家都说了些什么？为什么这部剧这么受欢迎？也许都能在评论中找到答案。

jieba 分词、去除停止词、计算词频和 TF-IDF 的过程不表，与之前两篇文章类似。我们提取了重要性前 500 的词，这里展示部分

血小板高居首位，毕竟大家对萌萌哒事物都是没什么抵抗力的。

词语中也存在一些意义不大的词，前期处理不太到位。不过从这些词云中还是可以看出很多东西，为什么这部剧如此受欢迎？这里通过分词可以得到以下三个解释：

1. 题材好：科普类动漫，老少皆宜

评论中提到了科普、生物、题材等词，还有各种细胞。区别于一般科普向动漫受众低幼的问题，这部番的受众年龄比较广泛。因为所涉及到的知识并不算过于常识。动漫中，每一话，身体的主人都会生一场病，每次出现新的细胞和病毒出现时，都会对他们的身份有比较详细和准确的介绍

这种形式寓教于乐，同时战斗的过程也充分地体现了每种细胞的特性。例如，前期因为战斗力弱而被别的细胞瞧不起的嗜酸性粒细胞，在遇到寄生虫的时候大放异彩。可以说，每一种细胞爆种都爆得都有理有据。

2. 人设好

这部番把几乎人体所有的细胞拟人化：红细胞、白细胞、血小板、巨噬细胞等。每一种细胞都有比较独特的设定，从御姐到萝莉，从高冷到话痨。十几个出场的主要人物都各自有立得住的萌点。满足各种口味的需求。

3. 制作精良

这一点是毋庸置疑的，好的人设好的题材，如果没有好的制作，都是白谈，评论中也有很多人提到了“声优”、“配音”等。

当然一部剧能够火，不仅仅是这么简单的原因，这里所说的，只是从数据可以看出的，观众的直观感受。

最后我们以萌萌哒血小板词云作为文章的结尾。

（本文为AI科技大本营转载文章，转载请联系原作者）

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