python也快学了一个多月了,今天就来分享一下爬取QQ音乐评论的实战例子吧。以周董的《说好不哭》为例:
首先打开QQ音乐,搜索说好不哭。翻到评论区后,使用谷歌浏览器的检查功能,找到Network部分进行抓包,发现评论区的内容是被封装在json中的,如下图所示:
commentlist列表中共包含25个元素,也就是一页的评论数为25条。通过分析url可知,pagenum控制着页数,以for循环即可获得多页网址。接下来就通过python来展示具体实现爬取评论的过程:
import requests
import xlwt
import os
import json
os.chdir('..//filepath//') ##设置工作路径
workbook=xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
worksheet=workbook.add_sheet('说好不哭评论')
worksheet.write(0,0,'昵称')
worksheet.write(0,1,'时间')
worksheet.write(0,2,'点赞数')
worksheet.write(0,3,'评论')
n=1
for page in range(0,200):
print('-'*100)
url_left='https://c.y.qq.com/base/fcgi-bin/fcg_global_comment_h5.fcg?g_tk=792727314&hostUin=0&format=json&inCharset=utf8&outCharset=GB2312¬ice=0&platform=yqq.json&needNewCode=0&cid=205360772&reqtype=2&biztype=1&topid=237773700&cmd=8&needmusiccrit=0'
url=url_left+'&pagenum='+str(page)+'&pagesize=25'
headers={'User-agent':'Mozilla/5.0'}
r=requests.get(url,headers=headers)
data=json.loads(r.text)
common_comments=data.get('comment').get('commentlist')
for i in range(0,len(common_comments)):
worksheet.write(n,0,common_comments[i].get('nick'))
worksheet.write(n,1,common_comments[i].get('time'))
worksheet.write(n,2,common_comments[i].get('praisenum'))
worksheet.write(n,3,common_comments[i].get('rootcommentcontent'))
n+=1
print('第{}页评论爬取完成'.format(str(page)))
print('-'*100)
workbook.save('common-comments.xls')
这里爬取的是5000条的普通评论,根据同样的分析方法,我们还可以爬取到133条热门评论。最终爬取的数据如下:
拿到数据后就可以进行可视化分析啦…首先我们先来看一下热门评论的点赞数随时间变换的趋势图(这里偷下懒…直接用excel作图的)
不看不知道,一看吓一跳…《说好不哭》是9月17日凌晨正式上线的,可在9月14日凌晨已经有人评论了!而且到目前为止,点赞数最高的三个都是在17号之前发布的…最高的点赞数更是高达6万多!
为啥我写的评论老是上不了热评呢?难道是因为写的太少了?我筛选了点赞量大于500的评论,清洗了一下文字内容,绘制了点赞数与评论长度的散点图:
从图上来看,也并没有呈现出评论长度越长,点赞量越高的趋势嘛。不过,在点赞量高于过万的评论中,明显字数多的评论个数要多一些。
当然啦,点赞数过万的评论毕竟还是少数…我们还是来看下热门评论的整体字数分布:
从图上来看,大部分热门评论的长度还是集中在80左右,还有一部分热门评论的长度集中于280左右;由此可见,想要上热门也不一定非要字数多嘛…
我们再来看看大家喜欢什么时候发评论吧:
首先是热门评论的:
时间大部分都集中在晚上11点到第二天的凌晨1点之间,这个时间点大家都守着新歌然后单曲循环吧…哈哈
普通评论的呢?
从晚上6点后,评论数逐渐增多,评论数最多的时间段还是分布在晚上11点至凌晨之间,看来大家都是夜猫子呀…
最后,通过词云图,来看看热门评论与普通评论所涉及的内容会不会有所不同…(推荐大家一个在线生成词语图的工具Wordart)
热门评论的词云图:
除了人名和歌名外,词频较高的词有"青春"、“喜欢”、“MV”、“阿信”、"奶茶"等,看来当时MV中出现阿信,大家还是很欣喜的…
而普通评论呢?
词频较高的词有"喜欢",“青春”,“好听”,“小姨”,"唯一"等…令我很疑惑的是,为啥"小姨"的词频这么高???(黑人问号脸.jpg)
本期分享就到这为止啦,第一次写博客,还请多多指教~