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python爬虫：bilibili弹幕爬取+词云生成

2020-10-29 16:18:28 暂无评论短视频综合

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如果你懒得看下边的文字，我录了一个完整的教学视频在b站上。

我的B站教学：https://www.bilibili.com/video/av75377135?p=2

工作原理

b站是提供弹幕接口的，所以我们的整体操作进行如下：

1.到B站获取cid2.将cid与网站固定格式进行链接3.用python请求网页4.进行简单的单词处理5.生成词云

接下来我们就按照刚才说的顺序进行详细解释

操作顺序

1.到B站获取cid

首先点进一个视频网页，点击F12-network获取监测页面，然后一定要点击播放视频，我们就会在监测页面中看到一个叫heartbeat的XHR脚本，点开任意一个即可。

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点击之后我们需要看Headers，里边包括了我们想知道的信息。往下滚动就会发现cid，这个id是唯一的，也就是说下次抓取的时候还可以用这个id。 null

2.将cid与网站固定格式进行链接

我们拿到cid之后就可以去检查一下是否可以获取弹幕了。获取的固定xml格式是： https://comment.bilibili.com/视频的cid.xml

例如在这里我们的页面就是：

'https://comment.bilibili.com/94198756.xml'

我们把这个链接用网页的方式打开，就能看到如下内容： null

这样我们就确定可以爬取了。

3.用python请求网页

因为是开源的，我们也不需要设置代理agent什么的，直接获取就行

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup
url= 'https://comment.bilibili.com/94198756.xml'request = requests.get(url)#获取页面request.encoding='utf8'#因为是中文，我们需要进行转码，否则出来的都是unicode

通过之前的网页查看，我们发现弹幕的XML规律如下：

<d p="51.54300,5,25,15138834,1573385829,0,6fddce0f,24244993014628354">停车场反杀龙卷风</d>

都是d开头，所以我们只需要用beautifulsuop来选取所有的‘d’就可以

soup = BeautifulSoup(request.text, 'lxml') results = soup.find_all('d')#找出所有'd'comments = [comment.text for comment in results]#因为出来的时候是bs4格式的，我们需要把他转化成list

这样一个完整的弹幕list就已经有了，这里要注意，b站弹幕提取上线是1000条，所以大于一千的就会随机选取1000条弹幕给你。

4.进行简单的单词处理

拿到之后的弹幕并不能直接满足我们进行单词分析，我们要进行一些简单的清理 （1）有一些英文我们需要统一大小写

comments = [x.upper() for x in comments]#统一大小写

（2）去掉弹幕中的空格 例：‘仙人指路’ 和 ‘仙人指路’ 是没有区别的

comments_clean  = [comment.replace(' ','') for comment in comments]#去掉空格

（3）我们简单的看一下弹幕之后发现弹幕里边的’/test’是有很多，但是我们并不需要它，诸如此类：


set(comments_clean)#看一下都有啥类似的没用的词语
useless_words = ['//TEST', '/TESR', '/TEST', '/TEST/', '/TEXT', '/TEXTSUPREME', '/TSET', '/Y', '\\TEST']
comments_clean = [element for element in comments_clean if element not in useless_words]#去掉不想要的字符

进行完上述处理之后，我们就可以进行词云的制作了。不过在制作之前，还是让我们简单的看一下词频。（不是最终的，因为一会要把句子里的词分开）

import pandas as pdcipin = pd.DataFrame({'danmu':comments_clean})cipin['danmu'].value_counts()

（4）分词 在这里我们把刚才得到的弹幕用jieba库进行分词

danmustr = ''.join(element for element in comments_clean)#把所有的弹幕都合并成一个字符串import jiebawords = list(jieba.cut(danmustr))#分词

（5）进一步clean 分词之后，我们会发现里边有很多的符号或者是单字，这些是没有意义的，我们要去掉这一些。

fnl_words = [word for word in words if len(word)>1]#去掉单字

5.生成词云

至此我们可以通过词词频来生成词云了首先我们要下载词云的包

!pip install wordcloud

然后生成词云

import wordcloudwc = wordcloud.WordCloud(width=1000, font_path='simfang.ttf',height=800)#设定词云画的大小字体，一定要设定字体，否则中文显示不出来wc.generate(' '.join(fnl_words))

这样就生成了，我们现在来看一下

from matplotlib import pyplot as pltplt.imshow(wc)

null

如果不满意样子的话是可以在wordcloud.WordCloud里边调整的，例如可以调整画布大小，随机字体颜色区间，画布背景等等。或者更傻的方式就是重新跑一下wc.generate(’ '.join(fnl_words))就可以出来新的图片了

最后保存一下我们做好的图片

wc.to_file(r"C:\Users\CCHANG\Desktop\danmu_pic.png")

顺带提一句，我们还可以拿一个图片作为蒙版按形状生成图片。

我们需要先上传一个图片，把它做成numpy.array的形式。我们就自己画一个图吧，记住，上传的图片背景主题一定要对比鲜明 null

import cv2
img = cv2.imread(r'C:\Users\CCHANG\Desktop\circle.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) #直接读取成了数字格式resized =  cv2.resize(img, (800, 800),interpolation = cv2.INTER_AREA)#我们把它重新设定一下大小

不过有的时候用cv2不是非常稳定，所以我们还有另一种方法

from PIL import Imageimport numpy as np
img = Image.open(r'E:\录屏\course3\mask.jpg')resized  = np.array(img)

然后我们调整wordcloud里边的一些设置，再生成一次

wc_1 = wordcloud.WordCloud(    background_color='black',    width=1000,    height=800,    mask=resized,    font_path='simfang.ttf'#    ,color_func = wordcloud.random_color_func())
wc_1.generate_from_text(' '.join(fnl_words))#绘制图片plt.imshow(wc_1)plt.axis('off')plt.figure()plt.show()  #显示图片

最后就变成了这样 null

记得保存哦~

wc_1.to_file(r'C:\Users\CCHANG\Desktop\danmu_pic_2.png')

记得如果看不懂就去看我的B站教学https://www.bilibili.com/video/av75377135?p=2

完整代码

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas as pdimport jiebaimport wordcloudfrom matplotlib import pyplot as plt
url= 'https://comment.bilibili.com/94198756.xml'
request = requests.get(url)#获取页面request.encoding='utf8'#因为是中文，我们需要进行转码，否则出来的都是unicode
soup = BeautifulSoup(request.text, 'lxml') results = soup.find_all('d')#找出所有'd'comments = [comment.text for comment in results]#得到完整的listcomments = [x.upper() for x in comments]#统一大小写comments_clean  = [comment.replace(' ','') for comment in comments]#去掉空格
set(comments_clean)#看一下都有啥类似的没用的词语
useless_words = ['//TEST', '/TESR', '/TEST', '/TEST/', '/TEXT', '/TEXTSUPREME', '/TSET', '/Y', '\\TEST']
comments_clean = [element for element in comments_clean if element not in useless_words]#去掉不想要的字符 cipin = pd.DataFrame({'danmu':comments_clean})cipin['danmu'].value_counts()#查看词频
danmustr = ''.join(element for element in comments_clean)#把所有的弹幕都合并成一个字符串words = list(jieba.cut(danmustr))#分词fnl_words = [word for word in words if len(word)>1]#去掉单字
wc = wordcloud.WordCloud(width=1000, font_path='simfang.ttf',height=800)#设定词云画的大小字体，一定要设定字体，否则中文显示不出来wc.generate(' '.join(fnl_words))
plt.imshow(wc)#看图wc.to_file(r"C:\Users\CCHANG\Desktop\danmu_pic.png")#保存
#######################################################加蒙板的图片import cv2
img = cv2.imread(r'C:\Users\CCHANG\Desktop\circle.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) #直接读取成了数字格式resized =  cv2.resize(img, (800, 800),interpolation = cv2.INTER_AREA)#我们把它重新设定一下大小
#不过有的时候用cv2不是非常稳定，所以我们还有另一种方法#from PIL import Image#import numpy as np
#img = Image.open(r'E:\录屏\course3\mask.jpg')#resized = np.array(img)
wc_1 = wordcloud.WordCloud(    background_color='black',    width=1000,    height=800,    mask=resized,    font_path='simfang.ttf'#    ,color_func = wordcloud.random_color_func())
wc_1.generate_from_text(' '.join(fnl_words))#绘制图片plt.imshow(wc_1)plt.axis('off')plt.figure()plt.show()  #显示图片wc_1.to_file(r'C:\Users\CCHANG\Desktop\danmu_pic_2.png')