手把手教你实现『B站直播』弹幕实时分析

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手把手教你实现『B站直播』弹幕实时分析

2023-09-22 05:01| 来源: 网络整理| 查看: 265

大家好，我是阿辰，今天来教大家如何实现『B站直播』弹幕实时分析

思路：采集直播弹幕，然后通过情感分析，不同时间点的评论数，高频词统计

一、采集直播弹幕

首先在B站随意打开一个直播房间

https://live.bilibili.com/22080761?hotRank=0&session_id=acbf4a0396f4c22_E68865D5-1DD6-4677-859D-4A81FC5B86C6&visit_id=64j0r30ef8c0

房间号:22080761

1.查找弹幕链接

通过F12查看network，找到下面这个链接

https://api.live.bilibili.com/xlive/web-room/v1/index/roomEntryAction

可以看到是post请求，经过验证只需要房间号就可以获取弹幕！

2.构造post请求 roomid = "22080761" url = 'https://api.live.bilibili.com/xlive/web-room/v1/dM/gethistory' headers = { 'Host': 'api.live.bilibili.com', 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.90 Safari/537.36', } data = { 'roomid': roomid, } html = requests.post(url=url, headers=headers, data=data).json()

直接返回json数据

二、实时采集

为了达到实时采集的目的，需要将采集弹幕的代码封装成函数，然后每个几秒调用一次这个函数（比如这里定为5秒）

1.定时代码 def sleeptime(hour, min, sec): return hour * 3600 + min * 60 + sec second = sleeptime(0, 0, 5) while 1 == 1: time.sleep(second) print('do action') ###5秒采集一次 get_msg()

这里的get_msg是采集弹幕函数

2.写入TxT with open(filename,"a+", encoding='gb18030') as f: for content in html['data']['room']: # 获取昵称 nickname = content['nickname'] # 获取发言 text = content['text'] # 获取发言时间 timeline = content['timeline'] # 记录发言 msg = timeline + '*' + nickname + '*' + text ###不存在则添加 if msg not in msg_data: f.write(str(msg)+"\n")

文本以房间号命名

三、情感分析情绪判断，返回值为正面情绪的概率，越接近1表示正面情绪，越接近0表示负面情绪

先简单来看一个例子

text1 = '这部电影真心棒，全程无尿点' s1 = SnowNLP(text1) print(text1, s1.sentiments) # 这部电影真心棒，全程无尿点 0.9842572323704297

通过SnowNLP库实现文本的情感分析

roomid = "22080761" filename = roomid + ".txt" ##读取当前txt with open(filename, "r", encoding='gb18030') as f: msg_data = f.readlines() Sentiment_list = [] ###正面 count1 = 0 ###负面 count2 = 0 for i in msg_data: text = i.split("*")[2] t = SnowNLP(text) if t.sentiments > 0.5: count1 = count1 +1 else: count2 = count2 + 1 Sentiment_list.append(count1) Sentiment_list.append(count2) print(Sentiment_list)

从弹幕文本文件中读取出每一条弹幕，然后进行情感分析，最后统计正面评论数和负面评论数

正面弹幕13条、负面弹幕10条。

四、不同时间点评论数分析

同样还是读取弹幕文本文件，之后就以分钟为间隔进行统计

获取当前小时

h = time.strftime("%Y-%m-%d %H", time.localtime())

开始统计

for i in msg_data: time_list.append(i.split("*")[0].split(":")[1]) data_time = list(set(time_list)) data_time.sort() ###只取三个 if len(data_time)>7: data_time = data_time[-7:] name = [h+":"+i for i in data_time] value =[time_list.count(i) for i in data_time] print(name) print(value)

五、高频词统计

思路：通过SnowNLP库对文本（弹幕）进行分词然后会分好的词进行统计排序

先将弹幕合并成文本

for i in msg_data: #if ymdhm in i: text_list.append(i.split("*")[2]) # 需要操作的句子 text = "".join(text_list) text = text.replace("\n","") print(text) s = SnowNLP(text)

开始进行统计，然后取出前5

list_all = s.words dict_x = {} for item in list_all: dict_x[item] = list_all.count(item) sorted_x = sorted(dict_x.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True) re_word_list = [] re_word_list_name = [] re_word_list_data = [] count = 0 for k, v in sorted_x: if count==5: break if len(k)>1: re_word_list_name.append(k) re_word_list_data.append(v) count = count+1 re_word_list.append(re_word_list_name) re_word_list.append(re_word_list_data) print(re_word_list)