B站弹幕和评论爬虫之Python爬虫

lsekfe

最近想爬下B站的弹幕和评论，发现网上找到的教程基本都失效了，毕竟爬虫和反爬是属于魔高一尺、道高一丈的双方，程序员小哥哥们在网络的两端斗智斗勇，也是精彩纷呈。
　　当然了，对于爬虫这一方，爬取网站数据，一般目的都是比较明确的，比如我这里就是为了冰冰，废话不多说，开干！
　　获取弹幕数据
　　这里先声明一点，虽然网络上的整体教程都失效了，但是有一些步骤还是可以参考的，比如我们可以知道，对于弹幕数据，我们是可以通过如下的一个接口来获取的。
　　在浏览器打开可以看到如下：

　　数据还是非常干净的，那么下一步就是看如何获取这个 xml 的 url 地址了，也就是如何获取 324768988 ID；
　　接下来我们搜索整个网页的源码，可以发现如下情况；

　　也就是说，我们需要的 ID 是可以在 script 当中获取的，下面就来编写一个提取 script 内容的函数。
　　def getHTML_content(self):
　　        # 获取该视频网页的内容
　　        response = requests.get(self.BVurl, headers = self.headers)
　　        html_str = response.content.decode()
　　        html=etree.HTML(html_str)
　　        result=etree.tostring(html)
　　        return result
　　def get_script_list(self,str):
　　    html = etree.HTML(str)
　　    script_list = html.xpath("//script/text()")
　　    return script_list


　　拿到所有的 script 内容之后，我们再来解析我们需要的数据。
　　script_list = self.get_script_list(html_content)
　　# 解析script数据，获取cid信息
　　for script in script_list:
　　        if '[{"cid":' in script:
　　            find_script_text = script
　　final_text = find_script_text.split('[{"cid":')[1].split(',"page":')[0]


　　最后，我们再把整体代码封装成一个类，就完成了弹幕抓取的数据收集工作了。
　　spider = BiliSpider("BV16p4y187hc")
　　spider.run()


　　结果如下：

　　获取评论数据
　　对于评论数据，可能要复杂一些，需要分为主（main）评论和回复主评论的 reply 评论。
　　我们通过浏览器工具抓取网页上的所有请求，然后搜索 reply，可以得到如下结果：

　　我们先来看看 main 请求，整理后通过浏览器访问如下：

　　也可以直接通过 requests 请求;

　　通过观察可以得知，响应消息里的 replies 就是主评论内容，同时我们还可以改变 url 当中的 next 参数来翻页，进而请求不同的数据。
　　这里我们再关注下 rpid 参数，这个会用于 reply 评论中。
　　再来看看 reply 评论，同样可以使用 requests 直接访问，同时 url 当中的 root 参数就是我们上面提到的 rpid 参数。

　　我们厘清了上面的关系之后，我们就可以编写代码了；
　　def get_data(data):
　　    data_list = []
　　    comment_data_list = data["data"]["replies"]
　　    for i in comment_data_list:
　　        data_list.append([i['rpid'], i['like'], i['member']['uname'], i['member']['level_info']['current_level'], i['content']['message']])
　　    return data_list
　　def save_data(data_type, data):
　　    if not os.path.exists(data_type + r'_data.csv'):
　　        with open(data_type + r"_data.csv", "a+", encoding='utf-8') as f:
　　            f.write("rpid,点赞数量,用户,等级,评论内容\n")
　　            for i in data:
　　                rpid = i[0]
　　                like_count = i[1]
　　                user = i[2].replace(',', '，')
　　                level = i[3]
　　                content = i[4].replace(',', '，')
　　                row = '{},{},{},{},{}'.format(rpid,like_count,user,level,content)
　　                f.write(row)
　　                f.write('\n')
　　    else:
　　        with open(data_type + r"_data.csv", "a+", encoding='utf-8') as f:
　　            for i in data:
　　                rpid = i[0]
　　                like_count = i[1]
　　                user = i[2].replace(',', '，')
　　                level = i[3]
　　                content = i[4].replace(',', '，')
　　                row = '{},{},{},{},{}'.format(rpid,like_count,user,level,content)
　　                f.write(row)
　　                f.write('\n')
　　for i in range(1000):
　　    url = "https://api.bilibili.com/x/v2/reply/main?jsnotallow=jsonp&next={}&type=1&oid=972516426&mode=3&plat=1&_=1632192192097".format(str(i))
　　    print(url)
　　    d = requests.get(url)
　　    data = d.json()
　　    if not data['data']['replies']:
　　        break
　　    m_data = get_data(data)
　　    save_data("main", m_data)
　　    for j in m_data:
　　        reply_url = "https://api.bilibili.com/x/v2/reply/reply?jsnotallow=jsonp&pn=1&type=1&oid=972516426&ps=10&root={}&_=1632192668665".format(str(j[0]))
　　        print(reply_url)
　　        r = requests.get(reply_url)
　　        r_data = r.json()
　　        if not r_data['data']['replies']:
　　            break
　　        reply_data = get_data(r_data)
　　        save_data("reply", reply_data)
　　        time.sleep(5)
　　    time.sleep(5)


　　爬取过程中：

　　这样，针对一个冰冰视频，我们就完成了上千评论的抓取；
　　可视化
　　下面我们简单做一些可视化动作；
　　先来看下我们爬取的数据整体的样子：

　　因为数据中有一些空值，我们来处理下：
　　df_new = df.dropna(axis=0,subset = ["用户"])

　　下面就可以作图了，GO！
　　使用 pyecharts 还是我们的首选，毕竟编写容易
　　评论热度
　　df1 = df.sort_values(by="点赞数量",ascending=False).head(20)
　　c1 = (
　　    Bar()
　　    .add_xaxis(df1["评论内容"].to_list())
　　    .add_yaxis("点赞数量", df1["点赞数量"].to_list(), color=Faker.rand_color())
　　    .set_global_opts(
　　        title_opts=opts.TitleOpts(title="评论热度Top20"),
　　        datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(), opts.DataZoomOpts(type_="inside")],
　　    )
　　    .render_notebook()
　　)

　　等级分布
　　pie_data = df_new.等级.value_counts().sort_index(ascending=False)
　　pie_data.tolist()
　　c2 = (
　　    Pie()
　　    .add(
　　        "",
　　        [list(z) for z in zip([str(i) for i in range(6, 1, -1)], pie_data.tolist())],
　　        radius=["40%", "75%"],
　　    )
　　    .set_global_opts(
　　        title_opts=opts.TitleOpts(title="等级分布"),
　　        legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical", pos_top="15%", pos_left="2%"),
　　    )
　　    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
　　    .render_notebook()
　　)

　　评论词云
　　def wordcloud(data, name, pic=None):
　　    comment = jieba.cut(str(data), cut_all=False)
　　    words = ' '.join(comment)
　　    img = Image.open(pic)
　　    img_array = np.array(img)
　　    wc = WordCloud(width=2000, height=1800, background_color='white', font_path=font, mask=img_array,
　　                   stopwords=STOPWORDS, contour_width=3, contour_color='steelblue')
　　    wc.generate(words)
　　    wc.to_file(name + '.png')
　　wordcloud(df_new["评论内容"], "冰冰", '1.PNG')

　　好了，今天的分享就到这里，喜欢冰冰就点个在看吧！

mogoyu

感谢楼主分享，支持一下！

mogoyu

厉害了我的哥，谢谢分享了。

oliver.tang

谢谢分享