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

相关推荐：《Python基础教程》

一、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

拉到页面最下方

可以看到评论的分页查看按钮

按下 F12 点击第二页

在请求流中就可以看到对应的请求

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

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

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：

def file_do(list_info, file_name):
    # 获取文件大小
    if not os.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
    for info in list_info:
        try:
            page.append(info)
        except Exception:
            print(info)
    wb.save(filename=file_name)

二、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

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

后续可以给大家单独再普及一下

生成效果如下：

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

另外，QQ 音乐官方也会放出精彩评论

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