Pythonは最近大火のネットドラマ「秘密の片隅」を分析します。
前言
最近ヒットしたドラマ「秘密の片隅」は、端午の節句を利用して全部見ましたよね？小编もブームに乗って、一気に12话のドラマを全部読み终えました。見たことがある人はきっと友達の輪の中である人に対して“いっしょに登山に行きます”、“白い船”、“また機会がありますか？”の意味がよく分かります。見たことがないのですが、もうお父さんやお母さんになったら、強く見てもらいたいです。
ドラマは素晴らしいですが、ドラマ界では「弾幕はドラマより素晴らしい」という諺があります。素晴らしい続きを見せるために、このドラマの弾幕の部分を見に来ました。ドラマはアイジ芸でしか放送されないので、アイジ芸では爬虫が一番いいです。
弾幕をよじる
奇艺の弾幕データは.z形式の圧縮ファイルが存在するので、先にtvidリストを取得して、tvidによって弾幕の圧縮ファイルを取得して、最後にそれを解凍して保存して、大体このような過程です。
弾幕発射機
ユーザIDのグループに従って弾幕idをカウントすると、各ユーザの累計送信弾幕数が得られる。
弾幕数累計送信ユーザtop 5
第一位はなんと2561の弾幕を送りました。これはただの12話のネットドラマです。
彼/彼女は水軍ですか？どれも似ていますか？
しかし、どの弾幕もこの観客の感傷的なものではありません。彼/彼女は弾幕を打ちながらドラマを見ているだけかもしれません。
この「弾幕発射機」の友達は、毎回の弾幕量はどうですか？
ダイバーシティ&平均弾幕量
上の図を通して、個別のドラマのドラマの衝突がもっと大きいとサイドで説明してもいいですか？
「弾幕エミッタ」同志、11、12話の出力を増やしてください。
これらの弾幕はみんなが認めている。
「弾幕エミッタ」同志を抜きにして、ダイバーシティの弾幕を探ってみよう。
各話の中でどの弾幕が認められていますか？
毎回絶賛の弾幕をつける
毎回の最高の弾幕は、ストーリーが濃縮されています。これらは視聴者の投票で選ばれたネタです。
ネタバレではないでしょう。
本当にだめです。登山に行ってもいいです。
締め括りをつける
脚本や音楽のほか、「老戯骨」や「小役者」たちの演技もネットユーザーから好評を得ている。
このドラマは12話と短いですが、ストーリーは一人や二人だけではないです。すべての人は自分の後ろのストーリがあって、また様々な偶然が繋がっているため、観衆の持続的な討論を誘発します。
俳優たちの弾幕の出現回数を統計してみます。どのキャラクターが一番多く言及されていますか？
ここでPythonの最近の大火を分析するネットドラマ『秘密の片隅』についての記事を紹介します。これまでの記事を検索したり、下記の関連記事を見たりしてください。これからもよろしくお願いします。
最近ヒットしたドラマ「秘密の片隅」は、端午の節句を利用して全部見ましたよね？小编もブームに乗って、一気に12话のドラマを全部読み终えました。見たことがある人はきっと友達の輪の中である人に対して“いっしょに登山に行きます”、“白い船”、“また機会がありますか？”の意味がよく分かります。見たことがないのですが、もうお父さんやお母さんになったら、強く見てもらいたいです。
ドラマは素晴らしいですが、ドラマ界では「弾幕はドラマより素晴らしい」という諺があります。素晴らしい続きを見せるために、このドラマの弾幕の部分を見に来ました。ドラマはアイジ芸でしか放送されないので、アイジ芸では爬虫が一番いいです。
弾幕をよじる
奇艺の弾幕データは.z形式の圧縮ファイルが存在するので、先にtvidリストを取得して、tvidによって弾幕の圧縮ファイルを取得して、最後にそれを解凍して保存して、大体このような過程です。
def get_data(tv_name,tv_id):
url = https://cmts.iqiyi.com/bullet/{}/{}/{}_300_{}.z
datas = pd.DataFrame(columns=[uid,contentsId,contents,likeCount])
for i in range(1,20):
myUrl = url.format(tv_id[-4:-2],tv_id[-2:],tv_id,i)
print(myUrl)
res = requests.get(myUrl)
if res.status_code == 200:
btArr = bytearray(res.content)
xml=zlib.decompress(btArr).decode(utf-8)
bs = BeautifulSoup(xml,"xml")
data = pd.DataFrame(columns=[uid,contentsId,contents,likeCount])
data[uid] = [i.text for i in bs.findAll(uid)]
data[contentsId] = [i.text for i in bs.findAll(contentId)]
data[contents] = [i.text for i in bs.findAll(content)]
data[likeCount] = [i.text for i in bs.findAll(likeCount)]
else:
break
datas = pd.concat([datas,data],ignore_index = True)
datas[tv_name]= str(tv_name)
return datas弾幕発射機
ユーザIDのグループに従って弾幕idをカウントすると、各ユーザの累計送信弾幕数が得られる。
#
danmu_counts = df.groupby(uid)[contentsId].count().sort_values(ascending = False).reset_index()
danmu_counts.columns = [ id, ]
danmu_counts.head()弾幕数累計送信ユーザtop 5
第一位はなんと2561の弾幕を送りました。これはただの12話のネットドラマです。
彼/彼女は水軍ですか？どれも似ていますか？
df_top1 = df[df[uid] == 1810351987].sort_values(by="likeCount",ascending = False).reset_index()
df_top1.head(10)しかし、どの弾幕もこの観客の感傷的なものではありません。彼/彼女は弾幕を打ちながらドラマを見ているだけかもしれません。
この「弾幕発射機」の友達は、毎回の弾幕量はどうですか？
ダイバーシティ&平均弾幕量
上の図を通して、個別のドラマのドラマの衝突がもっと大きいとサイドで説明してもいいですか？
「弾幕エミッタ」同志、11、12話の出力を増やしてください。
これらの弾幕はみんなが認めている。
「弾幕エミッタ」同志を抜きにして、ダイバーシティの弾幕を探ってみよう。
各話の中でどの弾幕が認められていますか？
df_like = df[df.groupby([tv_name])[likeCount].rank(method="first", ascending=False)==1].reset_index()[[tv_name,contents,likeCount]]
df_like.columns = [ , , ]
df_like毎回絶賛の弾幕をつける
毎回の最高の弾幕は、ストーリーが濃縮されています。これらは視聴者の投票で選ばれたネタです。
ネタバレではないでしょう。
本当にだめです。登山に行ってもいいです。
締め括りをつける
脚本や音楽のほか、「老戯骨」や「小役者」たちの演技もネットユーザーから好評を得ている。
このドラマは12話と短いですが、ストーリーは一人や二人だけではないです。すべての人は自分の後ろのストーリがあって、また様々な偶然が繋がっているため、観衆の持続的な討論を誘発します。
俳優たちの弾幕の出現回数を統計してみます。どのキャラクターが一番多く言及されていますか？
ここでPythonの最近の大火を分析するネットドラマ『秘密の片隅』についての記事を紹介します。これまでの記事を検索したり、下記の関連記事を見たりしてください。これからもよろしくお願いします。