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同 传 摸 鱼/DD 检 测 机

📃 Introduction

本脚本通过对过去七个月所记录的vtuber相关bilibili直播弹幕处理，实现以下功能：

  • 获取目标在vtuber相关直播间发送的弹幕
  • 获取在vtuber相关直播间进行同传的名单
  • 获取目标在vtuber相关直播间发送的同传弹幕数量变化
  • 获取直播间同传man弹幕数变化情况

🌲 Request Packages

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⚡️ Quick start

首先，下载本repo:

git clone https://github.com/pren1/DD_Radar-lock-on.git

然后，下载 bilibili-vtuber-danmaku 弹幕数据库到本repo文件夹下:

git clone https://github.com/dd-center/bilibili-vtuber-danmaku.git

运行:

python3 Dataset_builder.py

然后，运行:

python3 Naive_data_insight.py

🎉 Result examples

同传man名单（含排名）将会被保存到 interpretation_man_rank.csv:

Rank 昵称 同传弹幕数 平均每条同传字符数 偏爱直播间(占该同传man条数的比例)
0 殿子desu 60303 8.94 癒月巧可Official(57%)
1 夜行游鬼 40586 8.46 夏色祭Official(74%)
2 快递员小黑 31689 10.55 大神澪Official(43%)
3 精神王 21830 8.9 夜空梅露Official(62%)
4 HTdatou 20656 10.21 百鬼绫目Official(13%)
5 叫霓裳 18126 8.42 湊-阿库娅Official(52%)
6 Searrle 15506 8.46 Milky_Vtuber(100%)
7 涼風青葉頑張るぞい 13031 8.25 白上吹雪Official(85%)
8 天火official 12383 8.71 夏色祭Official(83%)
9 call_me_Gump 10277 8.05 赤井心Official(79%)
10 徽铯huise 10250 9.04 夏色祭Official(56%)
11 小V不是弱受 9648 10.25 猫又小粥Official(75%)
12 長門凖 9049 11.28 白百合リリィOfficial(98%)
13 namelostman 6094 9.73 贝尔蒙德Official(89%)
14 小天man 5572 9.45 百鬼绫目Official(78%)
15 LEDお兄ちゃん 5142 11.72 Kanna_康娜Official(90%)
16 scPointer 5043 12.55 神楽Mea_Official(99%)
17 樱晴末雨 4326 7.94 湊-阿库娅Official(43%)
18 校了个寂寞 4119 9.27 夏色祭Official(82%)
19 有只小强爬过 3978 11.14 花园Serena(68%)
20 夜语晚樱 3851 8.87 花园Serena(78%)
21 MEISSS 3422 10.61 百鬼绫目Official(51%)
22 Diana-ディアナ 3371 9.77 高槻律official(93%)

接下来是相关数据可视化:

直播间同传弹幕数量变化

同传man同传弹幕数量变化

弹幕数量变化（包含同传与非同传）

Update

version 1.1

debug :

  1. 修改有关文件路径 ''为 os.sep
  2. 原文件中用最后一个半角冒号分隔UID和弹幕，但弹幕中可能出现冒号，如 "(:зゝ∠)"，导致UID未正确划分
  3. 一些弹幕文件信息出错导致 numpy 的 asarray 函数请求过量空间。用 try-except 特判解决

功能改动： 4. 修改同传判定规则，并附在建库代码中。这意味着同传判定在建库时进行而不是在查询时。 5. 原弹幕数据bilibili-vtuber-danmaku中最初记录数据没有UID或时间戳，用txt_processor.preprocess_readin_list()中一长串特判解决了这个问题。没有UID的同传部分单独划分到UID=0。 6. 增加输出信息项：同传平均字符数，同传偏爱直播间等。所有附加信息只使用一次查询实现。

时间效率改进： 7. 修改数据库输入信息，现在只录入同传弹幕的用户/直播间/日期/时间/长度，且不记录弹幕内容。数据库大小3.11GB -> 38MB，所有信息都可以几秒出解。后续可以增加记录弹幕内容，改动不大。 8. 修改数据库内记录项的格式。之前所有格式均为文本，增加了搜索数据时比较项不必要的时间。

结构改动： 9. 因为更新了判定规则，检测到的同传man变多了，所以顺便更新了man_id_nick_name_chart.csv 10. 修改 Data_seatcher.py 中sqlite查询语句的结构。 11. 使用constants统一规范一些变量：数据库名，同传man的id/昵称对应文件名，直播间的id/昵称对应文件名，输出同传man的rank的文件名

适配： 12. 暂时把所有形如 f'abc{d}'的改成 'abc'+str(d) (done) 13. 调用b站api找直播间和同传man名字时可能会卡，加个delay

by scPointer

☁️ Utilization

更详细的注释在相应函数内

from Naive_data_insight import Naive_data_insight
NDI = Naive_data_insight()

# '导出同传man名单'
NDI.output_interpretation_man_rank_csv(csv_name="interpretation_man_rank.csv")

# ‘显示直播间同传弹幕数量变化’
NDI.visualize_single_room_timeline(room_id='13946381')

# ‘显示同传man同传弹幕数量变化 与 普通弹幕数量变化’
NDI.visualize_single_uid_timeline(input_UID='27212086')
from Dataset_searcher import Dataset_searcher
ds = Dataset_searcher("test.db")
ds.connect_dataset()

# '返回目标同传man发送的所有同传弹幕'
all_interpretation = ds.show_target_interpretation_from_UID(input_UID='739848')

# ‘返回目标发送的所有弹幕’
all_danmaku = ds.show_all_danmaku_from_UID(input_UID='739848')

# ‘返回目标同传弹幕信息随时间的变化’
single_uid_interpretation_timeline = ds.Single_UID_interpretation_timeline(input_UID='739848')

# ‘返回目标弹幕数量随时间的变化’
single_uid_all_danmaku_timeline = ds.Single_UID_all_danmaku_timeline(input_UID='739848')

# ‘设定最少发送的同传弹幕数，并以此筛选同传man名单’
simultaneous_interpretation_man_list = ds.select_simultaneous_interpretation_man(man_threshold=100, show_name=False)

# ‘获取某一时间段内的弹幕信息’
date_within = ds.select_date_within(start_date='2019-09-01', end_date='2019-09-30')

# ‘返回同传man的UID列表’
pure_uid_man_list = [row[0] for row in simultaneous_interpretation_man_list]

# ’返回目标直播间弹幕信息随时间的变化‘
single_live_roow_interpretation_timeline = ds.Single_live_room_interpretation_timeline(input_room_id='11588230', pure_uid_man_list=pure_uid_man_list)

# ‘生成直播间 ID与vtuber昵称的对应列表’
ds.build_fast_name_chart()

# ‘生成同传man UID与昵称的对应列表’
ds.build_simultaneous_interpretation_man_name_chart(pure_uid_man_list=pure_uid_man_list)

☀️ Special thanks

  • 感谢所有【同传man】对bilibili vtuber直播所付出的努力
  • 感谢simon3000在开发过程中关于id与昵称转换的帮助
  • 感谢Curtis Xiao对开发提出的建议