【新智元导读】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！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？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？数据获取1、请求分析
拉到页面最下方，可以看到评论的分页查看按钮：
分页查看按下 F12 点击第二页，在请求流中就可以看到对应的请求：
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：
参数精简从 Postman 中可以直接获取到对应的代码：import requestsurl = "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)
for info in list_info:
try:
page.append(info)
except Exception:
print(info)
wb.save(filename=file_name)
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：
评价人数走势图周董的新曲是在 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：
词云周杰伦、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：
评论排名另外，QQ 音乐官方也会放出精彩评论：
热心网友昀恺丶
凉城
蜗牛..
