对我的关注列表进行分析。此仓库用来爬取数据。
- 下载整个代码仓库
git clone https://github.com/yyngfive/bilibili-following.git或者直接下载压缩包解压
- 在
bilibili-following目录下依次执行
pip install -r requirements.txt
python main.py- 登录后等待完成，得到
following-ups.csv和following-ups.xlsx，可以使用explore.r进行分析(需要R环境，是个半成品)，或者自行分析。
- uid：UP主唯一编号
- name：UP主昵称
- time：关注时间
- special：是否为特别关注
- face：头像链接
- fans：粉丝数
- total：视频总数
- view：总播放量
- likes：总点赞数
- fields：发布的视频占比最多的分区（如果有占比第二的分区发布视频数超过三分之一，也会计入）
- first：目前最早发布的视频
- newest：目前最新的视频
- update：更新现状，目前只是简单的考虑最新视频发布时间距离现在有多远。依据最新视频和距离现在的时间，分为：
- 仍在更新：小于一个月
- 更新缓慢：一个月以上未更新
- 暂时停更：三个月以上未更新
- 停更风险：半年以上未更新
- 停更：一年以上未更新
- single_field：fields中发布视频数占比最高的分区
- big_field：依据single_field进一步划分：
- 泛影视：电影、纪录片、影视、动画、国创
- 泛娱乐：音乐、舞蹈、游戏、鬼畜、娱乐
- 泛知识：科技、知识、资讯
- 泛生活：美食、动物圈、汽车、生活、时尚、运动
- 无：一些没有发布过视频的UP主、注销账号的UP主、以直播为主的UP主、封号的UP主等
- fans_level：依据粉丝数进一步划分为：
- 0-100
- 100-1000
- 1000-1万
- 1万-10万
- 10万-50万
- 50万-100万
- 100万-300万
- >300万
- view_average：平均播放量
- likes_average：平均点赞数
login.py：用来执行登录操作，B站限制只能查看用户5页（最多250个）关注，登录后可以查看自己的全部关注。
follow-list.ipynb：用来爬取自己的关注列表，保存原始数据到json文件
following-results.ipynb：用来从原始数据中提取需要的部分，保存到表格
video-info.ipynb：用来补充UP主的视频分区和播放量等信息
update.ipynb：用来以后增加新关注的UP主以及更新原有UP的信息
main.py：一次性完成以上步骤
- 使用此仓库代码爬取数据
- 按照自己定义的标签为UP主打标签以及其他注释（与B站官方类似，但对于知识区和科技区的定义有区别，增加了更加细节的标签）
- 结果统计分析