Python网易云评论分析

本文将从多个方面对Python网易云评论进行详细阐述，关注用户行为、文本情感分析、词云展示等。

一、用户行为分析

首先探讨网易云评论区的一些用户行为特征，可以通过获取评论的点赞数和回复数等数据进行分析。

import requests
import re

def get_comments_data(music_id):
    # 通过接口获取音乐ID对应的评论信息
    url = 'https://music.163.com/api/v1/resource/comments/R_SO_4_{}?limit=100&offset=0'.format(music_id)
    user_agent = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
    headers = {'User-Agent': user_agent}
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response_data = response.json()

    # 获取评论内容与点赞数、回复数等信息
    data_list = []
    for comment in response_data['comments']:
        data = {}
        data['comment'] = comment['content']
        data['likedCount'] = comment['likedCount']
        data['replyCount'] = comment['replyCount']
        data_list.append(data)

    return data_list

music_id = '142604' # 此处以周杰伦的歌曲《稻香》为例
comments_data = get_comments_data(music_id)

通过获取到的数据，可以进行用户行为分析。比如可以获取评论区中点赞数TOP10的评论内容。

# 获取点赞数TOP10的评论内容
top_comments = sorted(comments_data, key=lambda x:x['likedCount'], reverse=True)[:10]
for comment in top_comments:
    print(comment['comment'])

二、文本情感分析

接下来可以对评论内容进行情感分析，使用情感分析的方案中，我们使用了TextBlob这个库，该库是一个“纯Python的库，它可以用来进行各种自然语言处理任务，如名词短语提取、单词词形还原、情感分析等”。

from textblob import TextBlob

# 对评论内容进行情感分析
for comment in comments_data:
    blob = TextBlob(comment['comment'])
    sentiment = blob.sentiment.polarity
    comment['sentiment'] = sentiment

对情感分析结果进行可视化展示，可以便于更好地观察评论区的整体情感倾向。

import matplotlib.pyplot as plt

# 统计情感极性分布
sentiment_list = [comment['sentiment'] for comment in comments_data]
positive_num = len([x for x in sentiment_list if x > 0])
negative_num = len([x for x in sentiment_list if x < 0])
neutral_num = len([x for x in sentiment_list if x == 0])
labels = ['Positive', 'Negative', 'Neutral']
sizes = [positive_num, negative_num, neutral_num]
colors = ['yellowgreen', 'lightcoral', 'gold']
plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
plt.axis('equal')
plt.show()

三、词云展示

最后可以通过词云的形式，将评论区中出现频率较高的关键词以及其出现的频率展示出来。

from wordcloud import WordCloud
import jieba

# 中文分词
text = ''
for comment in comments_data:
    text += ' '.join(jieba.cut(comment['comment'], cut_all=False))

# 生成词云
wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, margin=2, max_font_size=40, max_words=100, background_color='white').generate(text)
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

四、小结

本文通过Python对网易云评论进行了多个方面的分析，展示了在获取音乐ID对应评论信息后，如何对用户行为、文本情感、关键词等进行分析，有助于更好地了解网易云音乐评论区的特征和用户偏好。