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臥槽!原來爬取B站彈幕這么簡單

2020-11-16 18:58:15 區塊鏈

公眾號后臺回復“圖書“,了解更多號主新書內容

作者:葉庭云,https://blog.csdn.net/fyfugoyfa

  • 一、分析網頁

  • 二、獲取彈幕資料

  • 三、繪制詞云圖

視頻鏈接:https://www.bilibili.com/video/BV1zE411Y7JY

一、分析網頁

點擊彈幕串列,查看歷史彈幕,并選擇任意一天的歷史彈幕,此時就能找到存盤該日期彈幕的ajax資料包,所有彈幕資料放在一個i標簽里,

查看請求的相關資訊可以發現Request URL關鍵就是 oiddate 兩個引數,date很明顯是日期,換日期可以實作翻頁爬取彈幕,oid應該是視頻標識之類的東西,換個oid可以訪問其他視頻彈幕頁面,

在這里插入圖片描述

二、獲取彈幕資料

本文爬取該視頻1月1日到8月6日的歷史彈幕資料,需構造出時間序列:

import pandas as pd

start = '20200101'
end = '20200806'
# 生成時間序列
date_list = [x for x in pd.date_range(start, end).strftime('%Y-%m-%d')]
print(date_list)

運行結果如下:

['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-04', '2020-01-05', '2020-01-06', ... '2020-08-06']

Process finished with exit code 0

爬蟲代碼如下:

# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@File    :spider.py
@Author  :葉庭云
@CSDN    :https://yetingyun.blog.csdn.net/
"""

import requests
import pandas as pd
import re
import time
import random
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import datetime

user_agent = [
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1207.1 Safari/537.1",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.6 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1092.0 Safari/536.6",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.6 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1090.0 Safari/536.6",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.77.34.5 Safari/537.1",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.0) AppleWebKit/536.5 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.36 Safari/536.5",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1062.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1062.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/535.24 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24"
    ]
start_time = datetime.datetime.now()


def  Grab_barrage(date):
    # 偽裝請求頭
    headers = {
        "sec-fetch-dest": "empty",
        "sec-fetch-mode": "cors",
        "sec-fetch-site": "same-site",
        "origin": "https://www.bilibili.com",
        "referer": "https://www.bilibili.com/video/BV1Z5411Y7or?from=search&seid=8575656932289970537",
        "cookie": "_uuid=0EBFC9C8-19C3-66CC-4C2B-6A5D8003261093748infoc; buvid3=4169BA78-DEBD-44E2-9780-B790212CCE76155837infoc; sid=ae7q4ujj; DedeUserID=501048197; DedeUserID__ckMd5=1d04317f8f8f1021; SESSDATA=e05321c1%2C1607514515%2C52633*61; bili_jct=98edef7bf9e5f2af6fb39b7f5140474a; CURRENT_FNVAL=16; rpdid=|(JJmlY|YukR0J'ulmumY~u~m; LIVE_BUVID=AUTO4315952457375679; CURRENT_QUALITY=80; bp_video_offset_501048197=417696779406748720; bp_t_offset_501048197=417696779406748720; PVID=2",
        "user-agent": random.choice(user_agent),
    }
    # 構造url訪問   需要用到的引數
    params = {
        'type': 1,
        'oid': '128777652',
        'date': date
    }
    # 發送請求  獲取回應
    response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
    # print(response.encoding)   重新設定編碼
    response.encoding = 'utf-8'
    # print(response.text)
    # 正則匹配提取資料
    comment = re.findall('<d p=".*?">(.*?)</d>', response.text)
    # 將每條彈幕資料寫入txt
    with open('barrages.txt', 'a+') as f:
        for con in comment:
            f.write(con + '\n')
    time.sleep(random.randint(1, 3))   # 休眠


def main():
    # 開多執行緒爬取   提高爬取效率
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
        executor.map(Grab_barrage, date_list)
    # 計算所用時間
    delta = (datetime.datetime.now() - start_time).total_seconds()
    print(f'用時:{delta}s')


if __name__ == '__main__':
    # 目標url
    url = "https://api.bilibili.com/x/v2/dm/history"
    start = '20200101'
    end = '20200806'
    # 生成時間序列
    date_list = [x for x in pd.date_range(start, end).strftime('%Y-%m-%d')]
    count = 0
    # 呼叫主函式
    main()

程式運行,成功爬取下彈幕資料并保存到txt,

用時:32.040222s

Process finished with exit code 0

三、繪制詞云圖

1. 讀取txt中彈幕資料

with open('barrages.txt') as f:
    data = f.readlines()
    print(f'彈幕資料:{len(data)}條')

運行結果如下:

彈幕資料:52708條

Process finished with exit code 0

2. Pyecharts 繪制詞云

import jieba
import collections
import re
from pyecharts.charts import WordCloud
from pyecharts.globals import SymbolType
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ThemeType, CurrentConfig

CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'D:/python/pyecharts-assets-master/assets/'

with open('barrages.txt') as f:
    data = f.read()

# 文本預處理  去除一些無用的字符   只提取出中文出來
new_data = re.findall('[\u4e00-\u9fa5]+', data, re.S)  # 只要字串中的中文
new_data = " ".join(new_data)

# 文本分詞--精確模式分詞
seg_list_exact = jieba.cut(new_data, cut_all=True)

result_list = []
with open('stop_words.txt', encoding='utf-8') as f:
    con = f.readlines()
    stop_words = set()
    for i in con:
        i = i.replace("\n", "")   # 去掉讀取每一行資料的\n
        stop_words.add(i)

for word in seg_list_exact:
    # 設定停用詞并去除單個詞
    if word not in stop_words and len(word) > 1:
        result_list.append(word)
print(result_list)

# 篩選后統計
word_counts = collections.Counter(result_list)
# 獲取前100最高頻的詞
word_counts_top100 = word_counts.most_common(100)
# 可以列印出來看看統計的詞頻
print(word_counts_top100)

word1 = WordCloud(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px', theme=ThemeType.MACARONS))
word1.add('詞頻', data_pair=word_counts_top100,
          word_size_range=[15, 108], textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_family='cursive'),
          shape=SymbolType.DIAMOND)
word1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts('彈幕詞云圖'),
                      toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True, orient='vertical'),
                      tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True, background_color='red', border_color='yellow'))
# 渲染在html頁面上
word1.render("彈幕詞云圖.html")

運行效果如下:

3. stylecloud 繪制詞云

# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@File    :stylecloud_詞云圖.py
@Author  :葉庭云
@CSDN    :https://yetingyun.blog.csdn.net/
"""
from stylecloud import gen_stylecloud
import jieba
import re


# 讀取資料
with open('barrages.txt') as f:
    data = f.read()

# 文本預處理  去除一些無用的字符   只提取出中文出來
new_data = re.findall('[\u4e00-\u9fa5]+', data, re.S)
new_data = " ".join(new_data)

# 文本分詞
seg_list_exact = jieba.cut(new_data, cut_all=False)

result_list = []
with open('stop_words.txt', encoding='utf-8') as f:
    con = f.readlines()
    stop_words = set()
    for i in con:
        i = i.replace("\n", "")   # 去掉讀取每一行資料的\n
        stop_words.add(i)

for word in seg_list_exact:
    # 設定停用詞并去除單個詞
    if word not in stop_words and len(word) > 1:
        result_list.append(word)
print(result_list)

# stylecloud繪制詞云
gen_stylecloud(
    text=' '.join(result_list),    # 輸入文本
    size=600,                      # 詞云圖大小
    collocations=False,            # 詞語搭配
    font_path=r'C:\Windows\Fonts\msyh.ttc',   # 字體
    output_name='詞云圖.png',                 # stylecloud 的輸出文本名
    icon_name='fas fa-apple-alt',             # 蒙版圖片
    palette='cartocolors.qualitative.Bold_5'  # palettable調色方案
)

運行效果如下:

◆ ◆ ◆  ◆ ◆
麟哥新書已經在京東上架了,我寫了本書:《拿下Offer-資料分析師求職面試指南》,目前京東正在舉行100-40活動,大家可以用相當于原價5折的預購價格購買,還是非常劃算的:

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