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我们用Python列了一份十年漫威角色清单,请查收!

我们用Python列了一份十年漫威角色清单,请查收!

网站是基于Graph技术开发的。

其实之前小F也利用了有关Graph的库实现了一波人物的关系分析。

只不过分析结果比较粗糙而已~

下面是网站的概况,大家可以一览。

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那么人家能做出这么酷炫的关系图,我们自己能不能实现呢?

这一期就利用网站提供的数据,使用Neo4j(NOSQL图形数据库)进行实战一波。

/ 01 / 获取分析

人物及人物关联信息从网站上获取,具体接口如下。

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数据为json格式,分别在「characters」和「relationship」中。

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这里的信息是分别指托尼·斯达克,关系「0」为朋友斯蒂文·罗杰斯

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/ 02 / 数据获取

具体代码如下。

import json

import requests

headers = {

‘user-agent’:’Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36′

}

url = ‘https://graphics.straitstimes.com/STI/STIMEDIA/Interactives/2018/04/marvel-cinematic-universe-whos-who-interactive/data/marvel-data.json’

response = requests.get(url=url, headers=headers)

result = json.loads(response.text)

num = 0

names =

item = {0: ‘friend’, 1: ‘enemy’, 2: ‘creation’, 3: ‘family’, 4: ‘work’, 5: ‘love’}

for i in result[‘relationship’]:

subject = result[‘relationship’][i][‘id’]

object = result[‘relationship’][i][‘target_id’]

if subject not in names:

names.append(subject)

if object not in names:

names.append(object)

relation = int(result[‘relationship’][i][‘relationship’])

with open(‘relation_message.csv’, ‘a+’) as f:

f.write(subject + ‘,’ + object + ‘,’ + item[relation] + ‘

‘)

for j in names:

num += 1

with open(‘names_message.csv’, ‘a+’) as f:

f.write(j + ‘,’ + str(num) + ‘

‘)

for k in result[‘characters’]:

id = result[‘characters’][k][‘id’]

name = result[‘characters’][k][‘name’]

status = result[‘characters’][k][‘status’]

species = result[‘characters’][k][‘species’]

with open(‘message.csv’, ‘a+’) as f:

f.write(id + ‘,’ + name + ‘,’ + status + ‘,’ + species + ‘

‘)

最后成功获取数据。

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人物名为简称,共计182个人物。

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1144条人物关系数据,4大类型。

下面是182个人物的一些详情信息。

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包含了人物的名字及简称,存活状态,人物属性。

/ 03 / 数据可视化

下面通过Neo4j对人物关系进行可视化。

Neo4j的安装这里就不细说了,大家可以自行百度。

开启Neo4j服务后,登陆Neo4j网站,初始化界面如下。

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先加载第一个文件。

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具体代码如下。

LOAD CSV WITH HEADERS FROM ‘file:///names_message.csv’ AS data CREATE (:people{name:data.name, id:data.id});

下面加载第二个文件。

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具体代码如下。

LOAD CSV WITH HEADERS FROM “file:///relation_message.csv” AS relations

MATCH (entity1:people{name:relations.subject}) , (entity2:people{name:relations.object})

CREATE (entity1)-[:rel{relation: relations.relation}]->(entity2)

点击1144按钮处,取消限制数,再点击全屏。

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这里大致能看出来漫威的人物聚集情况。

第一大反派灭霸(thanos),原来这么孤立的。

这里由于人物太多,造成观察不便,所以对结果进行一些筛选。

比如筛选托尼·斯达克的朋友,运行下面的代码。

match p=(n:people{name:”tonys”})-[:rel{relation:”friend”}]-> return p;

得到下图结果。

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其中「thor」为「雷神」,「stever」为「美队」,「blackw」为「黑寡妇」,「vision」为「幻视」,「peterp」为「蜘蛛侠」,「bruceb」为「绿巨人」。

下面再来看一下美队的女友吧。

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佩吉·卡特和她的侄女莎朗·卡特,据说两人样貌极为相像。

/ 04 / 总结

本次只是对Neo4j的一些简单操作,后期或许会去深入了解。

此外漫威的这些人物信息,还可以玩出很多花样的。

也希望大家能去动手尝试尝试,做一枚硬核铁粉~

-The End-

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