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# 2024巴黎奥运会视频弹幕分析挖掘
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这个存储库包含了2024巴黎奥运会视频弹幕分析挖掘的代码,这是一种网络爬虫方法,用于从B站爬取相关视频弹幕，并将数据进行词云可视化分析，最终得到统计结论。
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## 背景
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2024年第三十三届夏季奥林匹克运动会（2024 Summer Olympics），一般称为2024巴黎奥运会（Paris 2024），于2024年7月26日至8月11日在法国巴黎举行，此次为法国相隔100年后再次举办夏季奥运会。巴黎成为继英国伦敦后，第二个三度举办夏季奥运会的城市，前两次分别在1900年及1924年举办。最终，美国代表团以40枚金牌、126枚奖牌，坐拥奖牌榜首位；中国代表团以40枚金牌、91枚奖牌排名第二；东道主法国代表团则拿下16枚金牌、64枚奖牌位列第五。本届是现代夏季奥运会历史以来，第二次有多于一个国家的代表团（美国和中国），获得最多且同样数量的金牌。
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2024巴黎奥运会，这场体育盛宴不仅承载着运动员的汗水与梦想，更是工业数字化浪潮的壮阔展示。在这场跨越国界的竞技中，数字科技如同隐形的魔术师，悄然编织着赛事的每一个细节，从幕后到台前，从组织策划到观众体验，全方位塑造着奥运会的面貌，让我们见证了一个科技与体育深度融合的新时代。
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## 功能
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该代码使用爬虫在B站爬取关键词为“2024巴黎奥运会”的综合排序前300的所有视频弹幕，并统计AI技术应用方面的每种弹幕数量，输出数量排名前8的弹幕，同时对采集的所有数据进行词云可视化分析，制作词云图，最后通过统计数据得出当前B站用户对于2024巴黎奥运会应用AI技术的主流看法。
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- **视频弹幕搜索**：从指定平台获取视频弹幕。
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- **弹幕数据分析**：对获取的弹幕进行分析和计数。
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- **可视化结果**：生成词云图以展示分析结果。
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- **性能分析**：利用性能分析工具对代码性能进行评估。
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## 目录结构
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102201539/
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├── data/ # 存放数据文件的目录
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│ ├── all_danmakus.xlsx # 综合排序前300的所有视频弹幕
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│ ├── top_danmakus.xlsx # 与赛事应用AI相关的数量排名前8的弹幕
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│ └── result.png # 词云图
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├── tests/ # 存放测试代码的目录
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│ ├── init.py # 将 tests 目录视为包
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│ ├── test_main.py # 对 main.py 中功能的单元测试
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│ ├── test_analyse.py # 对 analyse.py 中功能的单元测试
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│ ├── test_visualization.py # 对 visualization.py 中功能的单元测试
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│ └── __pycache__/ # Python 编译的缓存文件夹
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│ └── (自动生成的缓存文件) # 存放编译后的字节码文件
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├── main.py # 主程序文件，包含程序的入口和主要逻辑
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├── analyse.py # 分析模块，处理弹幕数据的功能
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├── visualization.py # 可视化模块，用于生成图表和可视化结果
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├── profiler.py # 性能分析模块，用于分析程序性能
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├── README.md # 项目说明文档
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├── requirements.txt # 项目依赖的 Python 包列表
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└── .gitignore # Git 忽略文件
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## 安装
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### 1. 克隆仓库：
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git clone https://code.educoder.net/p64wa3kxm/102201539.git
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cd 102201539
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### 2.创建虚拟环境：
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python -m venv venv
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source venv/bin/activate # 在 Windows 上使用 venv\Scripts\activate
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### 3.安装依赖：
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beautifulsoup4==4.12.3
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jieba==0.42.1
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matplotlib==3.8.0
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numpy==1.18.1
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pandas==2.2.2
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pillow==10.4.0
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requests==2.32.3
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wordcloud==1.9.3
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你可以使用：
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pip install -r requirements.txt
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## 使用说明
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### 1.获取视频弹幕（main.py）
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python main.py
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输出结果：
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综合排序前300的所有视频的弹幕数据被保存到 all_danmakus.xlsx 文件中。
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### 2.分析视频弹幕（analyse.py）
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python analyse.py
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输出结果：
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与赛事应用AI技术相关的排名前8的弹幕数据被保存到 top_danmakus.xlsx 文件中。
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### 3.可视化（visualization.py）
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python test_visualization.py
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输出结果：
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词云图保存到 wordcloud.png，可以使用图像查看工具查看。
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## 性能分析
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首先确保你已经安装了 snakeviz 模块，你可以使用：
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pip install snakeviz
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使用 cProfile 运行性能分析模块，并生成性能分析文件output.prof：
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python -m cProfile -o output.prof profiler.py
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可视化性能分析结果：
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snakeviz output.prof
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最后你可以打开浏览器查看输出。
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## 单元测试
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如果你只想运行测试而不关心覆盖率，你可以使用：
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python -m unittest discover -s tests
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如果你希望运行测试并收集覆盖率信息，首先确保你已经安装了 coverage 模块，你可以使用：
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pip install coverage
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运行测试并收集覆盖率：
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coverage run -m unittest discover -s tests
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生成终端输出的覆盖率报告：
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coverage report
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生成 HTML 格式的覆盖率报告：
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coverage html
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