作者：小安和小编

链接：

https://mp.weixin.qq.com/s/BcOf2D9rw-St84QqODxMsA

我是张学友的铁杆粉丝，听了他的很多很多歌曲，比如“吻别”，“饿狼传说”，“等你等到我心痛”，“祝福”，“她来听我的演唱会”等等。学友的歌伴我走过了很多很多岁月，从大学生到研究生，从学生到码农。都是歌神是情歌王子，那学友的歌里的情感到底如何，既然玩Python,不如动手分析一下。我们爬取了近16万的歌词并分析，并用机器学习分析了一下，哇发现几个亮点。

01 歌词的收集

首先是对于歌词素材的收集，我对比了各大音乐平台的歌词爬取难易程度，决定采用百度音乐作为爬取对象，爬取张学友的歌曲，由于其歌词是采用lrc文件保存，

爬虫这块非常简单，一共才几十行代码，我把核心的代码贴了一下，大家可以动手敲一下看看，不是很难的。爬取结束之后将所有的歌词文件爬取到了本地。如下图所示：

但是在读取歌词的时候，歌词中存在缺失，乱码等问题，所以需要对于歌词进行耐心的清洗，然后将歌词以及歌曲名称以及歌手信息保存到Excel表中，清洗好的数据如下图所示，去表格开头一部分的数据:

取表格后10行的数据：

02 歌词情感分析

接下来便是进行对于歌词的情感分析，对于歌词的情感分析，依托的是BosonNLP平台，该平台对于中文，提供了许多使用简单、功能强大、性能可靠的自然语言分析服务。我们这里是用到他的情感分析的功能。

首先大家得去它的平台注册，得到我们个人的API密钥，如下图所示：

得到API密钥后，就按照它的教程进行了对于歌词的情感分析，该平台提供的情感分析，每天只有500次的免费使用机会。而且它对于语句的情感分析返回的是两个值：

第一个值是指该语句是非负面的概率第二个值是指的负面的概率，两个值的和加起来等于1

这里的负面可以理解为一些消极的态度，例如生气、焦虑、忧伤等等。代码如下图所示：

上述的代码非常的简单,主要做了下面几步:

1).先将歌词读入到list_lyrics这个列表中

2).然后调用requests.post函数，将语句送至BosonNLP平台

3).最后就会返回该歌词的情感分析值。

小编分析了497首歌，最终得到了张天王的十大悲伤歌曲排行榜，和十大积极歌曲排行榜，如下图所示：

>>

十大悲伤曲目为: 0 1

0 我不明白 0.996758

1 不想失去你 0.996119

2 燥狂 0.989038

3 I Don T Wanna Be 0.986872

4 你冷得像风 0.977820

5 认床 0.977314

6 葬月 0.977087

7 问月 0.974448

8 当爱变成习惯 0.974190

9 算命 0.973292

十大积极曲目为: 0 1

0 让奇妙飞翔 0.996168

1 花与琴的流星 0.995877

2 祝愿 0.992565

3 温馨 0.991497

4 仍是会喜欢你 0.990432

5 仍是喜欢你 0.990432

6 流星下的愿 0.988126

7 留住这时光 (Full Version) 0.986213

8 简简单单就是爱 0.986053

9 飞机师的风衣 0.981768

由上图可以看出，学友哥的最悲伤的歌曲为《我不明白》，负面指数达到了0.996758，可谓是悲伤至极。小编特地去听了一下，真的很悲伤，歌曲缓慢展开，充满了离别的忧伤，是一首典型的悲伤情歌。

03 高频词分析

做到这些就完了吗？显然不够，作为情歌王，张学友的各种必然充斥着复杂的“情感关系”，小编分析了歌词中“他”、“她”、“我”、“你”的数量，最终得到了一下的结果：

读取文件，然后遍列每一行大歌词，用count统计每一行的关键字.

从图上我们可以看出，学友哥的歌曲人物关系大部分还是围绕两人的情感展开，很少有掺杂“第三者”的问题。

既然是情歌，怎么能少得了“爱”，小编又为大家分析了这497首歌曲中哪五首歌曲中“爱”字出现的频率最高，如下图所示：

从上图可以看出，《命运舞会》这首歌中“爱”出现的次数最高。

最后小编为大家制作了歌词的词云分析，让大家清楚的看到，在学友哥的歌曲中，究竟哪些关键词出现的频率最高，如下图所示：

发现永远，自己，没有，一个，不会，一生，什么，一切这些词是高频出现的。想想确实是的，你试着回忆几首学友的歌，都忽多忽少的出现这些词。

以上就是小编为大家带来的基于歌词的情感分析和统计，Python就是这么有趣，只要你想玩的趣味练习，Python大部分都能实现。

自要你愿意，Python给你提供了各种玩，还是有趣的那种~自己试试呗 ^_^