通过分析44万条网易云音乐热评数据，揭秘成为热评段子手的规律。文章展示了数据爬取与分析过程，揭示了热评内容的特点，如字数分布、情感表达及高频词汇。
作者 | 朱小五
责编 | 伍杏玲
有个段子讲“十年文案老司机，不如网易评论区，网易文豪遍地走，评论全部单身狗”，网易云音乐的评论区也一直都是各类文案大神的聚集地。
那么我们普通用户到底如何成为网易云音乐评论里的热评段子手？
让我来分析一下。
获取数据
其实逻辑并不复杂：
爬取歌单列表里的所有歌单url。
进入每篇歌单爬取所有歌曲url，去重。
进入每首歌曲首页爬取热评，汇总。
歌单列表是这样的：
翻页并观察它的url变化，注意下方动图，每次翻页末尾变化35。
采用requests+Pyquery来爬取。
这样我们就可以获得38页每页35篇歌单，共1300+篇歌单。下面我们需要进入每篇歌单爬取所有歌曲url，并且要注意最后“去重”，不同歌单可能包含同一首歌曲。
点开一篇歌单，注意红色圈出的ID。
观察一下，我们要在每篇歌单下方获取的信息也就是红框圈出的这些，利用刚刚爬取到的歌单id和网易云音乐的API（下一篇文章细讲）可以构造出：
不方便看的话我们解析一下JSON：
剩下就是获取每首歌曲的热评了，与前面获取歌曲类似，也是根据api构造，很容易就找到了。
数据分析
清洗填充一下：
按照点赞数排个序。
第一个和第三个只是末尾有没有句号的区别，可以归为一类。这样的话，重复次数最多个这句话竟然重复了412次，额~~
看看上热评次数次数最多的是哪位大神？从他的身上我们能学到什么经验？
按照 user_id 汇总一下，排序。
这位“失眠的陈先生”看来各种情话娴熟于手啊，下面就以他举例来看看如何成为网易云音乐评论里的热评段子手吧。
数据可视化
先看看这347条评论的赞数分布。
很明显，赞数并不多，大部分都在500赞之内，几百赞却能跻身热评，这也侧面说明了这些歌曲是比较小众的，看来是经常在新歌区广撒网。
我们使用len() 求出每条评论的字符串长度，再画个分布图：
评论的字数集中在18—30字之间，这说明在留言时要注意字数，保险的做法是不要太长让人读不下去，也不要太短以免不够经典。
做个词云。
可以看出他的评论风格是以一首歌使他“想起”“感觉”为开头，宾语通常是“喜欢的女孩子”，也经常用"她”来指代。寄托的情感是“后悔”“悲伤”，感慨的终点是“放下”。
44万条数据能分析的当然不止这些，详情请移步：《网易云音乐热评的规律，44万条数据告诉你》
也许我们可以通过分析规律收获点赞，成为热评网红段子手。但最终能打动人心的，依然是基于歌曲本身的真诚分享，和点出歌中蕴含的真正共鸣。
源码：https://t.zsxq.com/F6UfUbA
声明：本文系作者投稿，版权归作者所有。
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