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from spider import BilibiliSpider # 爬虫模块，获取弹幕数据
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from analyzer import DanmukuAnalyzer # 弹幕分析模块，处理和分析弹幕数据
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from basic_visualizer import BasicVisualizer # 基础可视化模块，生成统计表格和基础图表
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from wordcloud_visualizer import WordCloudVisualizer # 词云模块，生成弹幕词云
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from view_visualizer import ViewDistributionVisualizer # 观点分布模块，展示不同观点的分布情况
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def main():
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spider = BilibiliSpider(total_videos=300)#设置爬取的视频总数为300个
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danmukus = spider.crawl_danmukus(keywords=["大语言模型"])# 爬取"大语言模型"关键词的视频的弹幕数据
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if not danmukus:
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print("无弹幕数据，终止程序")
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return#没有获得弹幕就停下来
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# 2. 分析数据：对爬取的弹幕进行处理和分析
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analyzer = DanmukuAnalyzer(danmukus)
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ai_counter = analyzer.get_ai_related()
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view_counts = analyzer.classify_views(ai_counter)
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# 3. 基础统计可视化：生成基础统计结果并可视化
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BasicVisualizer.save_to_excel(ai_counter)
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BasicVisualizer.plot_top8(ai_counter)
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# 4. 词云可视化（增强过滤）：生成弹幕词云并保存
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wc_visualizer = WordCloudVisualizer()
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wc_visualizer.generate(
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danmukus,
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stopwords=analyzer.stopwords, # 使用分析器中的停用词表过滤无意义词汇
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min_length=4, # 过滤长度小于2的词
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min_freq=5, # 过滤出现次数小于3的词
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filename="弹幕词云.png" # 词云图片保存路径
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)
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# 5. 观点分布可视化：展示不同观点的分布情况）
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ViewDistributionVisualizer.plot(view_counts)
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ViewDistributionVisualizer.print_stats(view_counts)
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# 6. 打印前8弹幕文字结果：在控制台输出排名前8的AI相关弹幕
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print("\n===== AI相关弹幕Top8 =====")
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# 遍历出现次数最多的前8条弹幕，按格式输出
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for i, (text, count) in enumerate(ai_counter.most_common(8), 1):
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print(f"{i}. {text}: {count}次")
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if __name__ == "__main__":
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main() |
