用Python分析韩国女团喜欢什么单词

最近小编在浏览B站的时候，无意间看到了韩国女团的一段唱跳视频，小编真心觉得韩国女团的小妹妹长得真的是好看啊，而且唱的也好，于是小编就有一个大胆的想法，给女团的小姐姐打分，并且爬取她们的歌曲，并进行词频分析。由于小编不懂韩文，所以只是分析了歌曲中出现的英文，查看一下究竟女团们喜欢的英文单词是什么。

01.寻找女团

小编找了五个韩国女团，分别是Apink, BLACKPINK, Mamamoo, Red Velvet和 Sistar。然后从网上找到了他们的写真图，如下图所示：

小编想直接利用前面讲到的百度人脸识别算法人脸的打分（详见前面的推送），就是将上面的整张图片输入进行打分，但是百度人脸识别的效果不是很好，不能够将识别全部的人脸，于是，小编采用face_recognition库，将每张小姐姐的人脸扣出来，然后再一张一张的送入到百度的人脸打分系统。扣出来的人脸图片如下图所示：

02.爬取女团的歌词

接下来我们需要获取的是女团们的歌词数据，这里我们爬取的是网易云音乐的数据，采用的是requests库进行爬取，并利用BeautifulSoup库和json库进行数据解析和加载。首先我们找到需要爬取的女团的音乐界面，如下图所示：

上述网页链接中的id代表着女团的网页主界面地址。打开主界面后，我们便可以看到网页下面的歌曲，而我们要爬取歌词只需要得到每首歌曲的id即可，例如Apink的歌曲《NoNONo》，它的id是26598520，我们只需要打开以下网页便可以获取到该歌曲的歌词：

http://music.163.com/api/song/lyric?id=26598520&lv=1&kv=1&tv=-1

如下图所示：

爬取到歌词，并利用正则化进行英语单词的匹配，便可以得到我们想要的数据，部分代码如下图所示：

03.简单数据分析

得到我们需要的数据之后，接下来就是数据的分析了，首先根据百度的人脸检测系统，我们对每个女团进行了颜值打分，结果如下图所示:

由上图可以看出，打分系统认为Red Velvet女团的小姐姐们颜值最高，当然，这与我们输入的图片质量也有很大的关系，下图是我送入到打分系统的Red Velvet女团小姐姐的照片。

可以看出，小姐姐的长得都很棒。

下图是对于年龄的预测。

系统预测小姐姐们也都是二十出头的年龄。最后是对于常用英文单词的统计，这里小编只对于Apink进行了分析，其他的女团也是按照相同的方式进行分析，结果如下所示：

可以看出，常用的单词包括了I、you、love、oh等词语，彰显了小姐姐们的个性，青春和美好的情感。写到这里，小编又要回去刷B站了。

以上就是小编为大家带来的关于韩国女团分析，让大家对于女团们有更加深入的了解，大家快快动手学习起来吧，如果有什么问题，请找小助手。