用Python爬取王冰冰vlog弹幕并制作词云
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。
一、获取方法
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。
二、网页分析
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。
三、弹幕文件下载和解析
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
四、弹幕去重
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
五、弹幕重复次数统计和制作词云
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：
词云图效果：
六、总结
我对于B站的网页结构还有很多不熟悉的地方，或许还有其他更好的分析方法和技巧，最后的人形词云要设置合适的参数才能让人物的形象惟妙惟肖。该教程我参考了一些网友的方法，对提供技术分享的博主表示感谢。希望我们都能保持一颗学习的心，一直不断地探索吧。
参考博文：https://blog.csdn.net/weixin_36605200/article/details/82848020