硬核黑科技告诉你，漫威 10 年到底有多少个角色？

作者 | 法纳斯特

责编 | 郭芮

最近正值复联4上映，笔者也发现了一个有趣的网站，主要是关于漫威人物、漫威电影的图谱。

https://graphics.straitstimes.com/STI/STIMEDIA/Interactives/2018/04/marvel-cinematic-universe-whos-who-interactive/index.html

其实之前笔者也利用了有关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，网站是基于Graph技术开发的。，大家可以一览。

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？本文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。

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：

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

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。

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] + '\n')

for j in names:
    num += 1
    with open('names_message.csv', 'a+') as f:
        f.write(j + ',' + str(num) + '\n')

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 + '\n')

最后成功获取数据。

人物名为简称，共计182个人物。

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：

包含了人物的名字及简称，存活状态，人物属性。

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：

先加载第一个文件：

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：

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。

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：

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。

佩吉·卡特和她的侄女莎朗·卡特，据说两人样貌极为相像。

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~

作者：法纳斯特，Python爱好者，专注爬虫，数据分析及可视化。

声明：本文首发个人公众号法纳斯特，作者投稿，版权归其个人所有。

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