Python实现爬取某站视频弹幕并绘制词云图

前言

[课 题]:

Python爬取某站视频弹幕或者腾讯视频弹幕,绘制词云图

[知识点]:

1. 爬虫基本流程

2. 正则

3. requests >>> pip install requests

4. jieba >>> pip install jieba

5. imageio >>> pip install imageio

6. wordcloud  >>> pip install wordcloud

[开发环境]:

Python 3.8

Pycharm

win + R 输入cmd 输入安装命令 pip install 模块名 如果出现爆红 可能是因为 网络连接超时 切换国内镜像源

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爬取弹幕

爬虫基本思路流程

一. 数据来源分析

1. 确定我们想要数据是什么?

爬取某站弹幕数据 保存文本txt

2. 通过开发者工具进行抓包分析...

通过 接口可以直接找到视频的弹幕数据地址

二. 爬虫代码实现步骤

1. 发送请求,  对于(评论看) 发送请求

需要注意点:

  • - 请求方式确定
  • - 请求头参数

2. 获取数据, 获取服务器返回的数据

3. 解析数据, 提取我们想要数据内容, 弹幕数据

4. 保存数据, 把获取下来的数据内容保存txt文本

模拟浏览器对于服务器发送请求

导入模块

import requests  # 数据请求模块 第三方模块 pip install requests
import re  # 正则表达式模块 内置模块 不需要安装

代码

# # 1. 发送请求
# url = "(评论看)"
# # headers 请求头 作用把Python代码进行伪装, 模拟成浏览器去发送请求
# # user-agent 浏览器基本身份标识
# # headers 请求头 字典数据类型
# headers = {
#     "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.93 Safari/537.36"
# }
# # 通过requests模块里面get请求方法, 对于url地址发送请求, 并且携带上headers请求头, 最后用response变量去接收返回数据
# response = requests.get(url=url, headers=headers)
# response.encoding = response.apparent_encoding
# # <Response [200]> response对象 200状态码 表示请求成功
# # 如果你想要获取 网页源代码一样的数据内容的话, 是获取响应体的文本数据
# # 如果服务器返回的数据, 不是完整json数据 字典数据 直接获取response.json()就会报错
# # 2. 获取数据 response.text 返回数据 html字符串数据
# # print(response.text)
# # 3. 解析数据, 解析方式  re[可以直接对于字符串数据进行提取] css xpath [主要根据标签属性/节点提取数据]
# # () 精确匹配 表示想要的数据 泛匹配 .*? 正则表达式元字符 可以匹配任意字符(除了换行符
以外)
# data_list = re.findall("<d p=".*?">(.*?)</d>", response.text)
# for index in data_list:
#     # mode 保存方式 encoding 编码
#     # pprint.pprint() 格式化输入 json字典数据
#     with open("弹幕.txt", mode="a", encoding="utf-8") as f:
#         f.write(index)
#         f.write("
")
#         print(index)
url = "https://mapi.vip.com/vips-mobile/rest/shopping/pc/search/product/rank?callback=getMerchandiseIds&app_name=shop_pc&app_version=4.0&warehouse=VIP_NH&fdc_area_id=104104101&client=pc&mobile_platform=1&province_id=104104&api_key=70f71280d5d547b2a7bb370a529aeea1&user_id=&mars_cid=1634797375792_17a23bdc351b36f2915c2f7ec16dc88e&wap_consumer=a&standby_id=nature&keyword=%E5%8F%A3%E7%BA%A2&lv3CatIds=&lv2CatIds=&lv1CatIds=&brandStoreSns=&props=&priceMin=&priceMax=&vipService=&sort=0&pageOffset=0&channelId=1&gPlatform=PC&batchSize=120&_=1639640088314"

headers = {
    "referer": "https://category.vip.com/",
    "user-agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.93 Safari/537.36"
}
response = requests.get(url=url, headers=headers)
print(response.text)

制作词云图

[知识点]:

1. 爬虫基本流程

2. 正则

3. requests >>> pip install requests

4. jieba >>> pip install jieba

5. imageio >>> pip install imageio

6. wordcloud  >>> pip install wordcloud

[开发环境]:

Python 3.8

Pycharm

导入模块

import jieba  # 结巴分词 pip install jieba
import wordcloud  # 词云图 pip install wordcloud
import imageio  # 读取本地图片 修改词云图形
img = imageio.imread("苹果.png")

读取弹幕数据

f = open("弹幕.txt", encoding="utf-8")
text = f.read()
# print(text)

分词, 把一句话 分割成很多词汇

text_list = jieba.lcut(text)
print(text_list)
# 列表转成字符串
text_str = " ".join(text_list)
print(text_str)

词云图配置

wc = wordcloud.WordCloud(
    width=500,  # 宽度
    height=500,  # 高度
    background_color="white", # 背景颜色
    mask=img,
    stopwords={"每", "一个", "了", "的", "梦想", "助力"},
    font_path="msyh.ttc"  # 字体文件
)

wc.generate(text_str)
wc.to_file("词云1.png")

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