大橙子网站建设,新征程启航
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这篇文章将为大家详细讲解有关Python如何爬取视频网站弹幕并做成词云图,文章内容质量较高,因此小编分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
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大家好,最近的“瓜”,多到我们措手不及,可谓是“热点不断”。作为程序员,我们还可能随时为此而加班。
各种评论视频“爆炸”网络,打开首页全是热点话题的内容,某知名UP主发布视频都要错下峰。
我就在思考:这么火爆的话题和内容,有没有一种通用的分析方法?答案是:抓取弹幕或者评论。
下面就让我们以冰冰vlog的视频弹幕为例,来进行分析。
1.网页解析:网页结构可能随时会发生变化。
2.python第三方api:可能会有维护跟不上的问题。
经过简单对比,我选择第一种方法。
爬取弹幕的关键是获取视频的cid,有些地方也叫oid。通过浏览器的开发者模式我们不难找到该视频的cid。我们通过https://comment.bilibili.com/+视频的cid+.xml就可以爬取该视频所有弹幕了。
由于弹幕内容集中在xml文件里,我们需要对文件进行下载,使用xpath解析文件。
from lxml import etree import requests import time import jieba import numpy as np from PIL import Image from wordcloud import WordCloud as wc class Bilibili(): """docstring for Bilibili""" def __init__(self,oid): self.headers={ 'Host': 'api.bilibili.com', 'Connection': 'keep-alive', 'Cache-Control': 'max-age=0', 'Upgrade-Insecure-Requests': '1', 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.92 Safari/537.36', 'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8', 'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br', 'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9', 'Cookie': 'finger=edc6ecda; LIVE_BUVID=AUTO1415378023816310; stardustvideo=1; CURRENT_FNVAL=8; buvid3=0D8F3D74-987D-442D-99CF-42BC9A967709149017infoc; rpdid=olwimklsiidoskmqwipww; fts=1537803390' } self.url='https://api.bilibili.com/x/v1/dm/list.so?oid='+str(oid) self.barrage_reault=self.get_page() # 获取信息 def get_page(self): try: # 延时操作,防止太快爬取 time.sleep(0.5) response=requests.get(self.url,headers=self.headers) except Exception as e: print('获取xml内容失败,%s' % e) return False else: if response.status_code == 200: # 下载xml文件 with open('bilibili.xml','wb') as f: f.write(response.content) return True else: return False # 解析网页 def param_page(self): time.sleep(1) if self.barrage_reault: # 文件路径,html解析器 html=etree.parse('bilibili.xml',etree.HTMLParser()) # xpath解析,获取当前所有的d标签下的所有文本内容 results=html.xpath('//d//text()') return results
重复的弹幕进行归类,未出现过的弹幕创建新的分类。为词频统计和词云做好准备。
# 弹幕去重 def remove_double_barrage(self): ''' double_arrage:所有重复弹幕的集合 results:去重后的弹幕 barrage:每种弹幕内容都存储一遍 ''' double_barrage=[] results=[] barrage=set() for result in self.param_page(): if result not in results: results.append(result) else: double_barrage.append(result) barrage.add(result) return double_barrage,results,barrage
我们在网上照一张“王冰冰”的照片,进行简单的处理,作为词云的轮廓图。
# 弹幕重复次数和词云制作 def make_wordCould(self): double_barrages,results,barrages=self.remove_double_barrage() # 重词计数 with open('barrages.txt','w') as f: for barrage in barrages: amount=double_barrages.count(barrage) f.write(barrage+':'+str(amount+1)+'\n') # 设置停用词 stop_words=['【','】',',','.','?','!','。'] words=[] if results: for result in results: for stop in stop_words: result=''.join(result.split(stop)) words.append(result) # 列表拼接成字符串 words=''.join(words) words=jieba.cut(words) words=''.join(words) bingbing=np.array(Image.open('冰冰.jpg')) w=wc(font_path='C:/Windows/Fonts/SIMYOU.TTF', background_color='white', width=900, height=600, max_font_size=15, min_font_size =1, max_words=3000, mask=bingbing) w.generate(words) w.to_file('bingbing.jpg') b=Bilibili(283851334)#视频的cid b.make_wordCould()#绘制词云
统计结果:
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