python爬取腾讯视频《斗罗大陆》弹幕并制作词云（WordCloud）

最近闲来无事，就用前段时间学习的jieba分词和词云WordCloud，以及网上看的python爬虫爬取了《斗罗》最燃的107集弹幕，结合做了词云分析，从这个过程中确实学到了不少技术，下面就分别详细的介绍吧！

 

首先，前期准备：

                       1.pycharm2020.1.2版本，具体怎么激活到2089年看另外一篇文章

                       2.Google Chorme

 下载完成并激活成功pycharm后，我们需要加入几个第三方库，如jieba,pandas,wordcloud,requests等等。那么我们怎么在pycharm中直接添加呢？打开pycharm->file->setting，找到你编写的工程文件，Project Interpreter，然后点击"+"号，搜索上面的第三方库即可安装，其中wordcloud可能会安装有点问题，因为差一个whl文件，具体怎么操作网上有教程，下载好对应的whl文件就可以手动进行安装了。如下图：

这些第三方库安装完毕我们就可以进行问题分析啦！

1.弹幕怎么获取呢？打开Google浏览器腾讯视频斗罗大陆107集，等正片开始，f12进入开发者选项，点击network，然后你会发现有很多的网络流，这些都是服务器发送的包，具体我们应该看哪个？这个时候我们猜测弹幕属于ajax，那么应该在js里面找，所以选中js，我们就发现了

这个就是我们要找的东西啦，点击左键，然后preview，就可以看到里面的弹幕信息了，如下图：

这个地方我们要注意，弹幕是实时的，因此这个弹幕只是“这一个瞬间”，我们可以称之为一页，那么这个页的时间是多大呢？我们再header里面找到了timestamp，

timestamp就是时间戳了，一集电视剧是从15开始，因此45是第三页，下一个弹幕我们发现timestamp是75，因此是按照30的间隔来更新弹幕，依次类推，那么一集电视剧最后是多少呢，这个得自己去找，拖动进度条，然后观察右边的弹幕js，我们发现就斗罗大陆107集来说，最后的一个片段的弹幕timesta是1245，也就是我们经历了41个这么多的页，才能放完（15+41*30）。接下来就获取弹幕啦，一旦我们获取了一个弹幕的信息，那么用for循环遍历所有页的信息也不是什么难事，下面介绍如何获取弹幕，首先我们找到每一个弹幕的URL地址（在header里面的Request URL中copy）代码如下：

base_url='https://mfm.video.qq.com/danmu?      #这个是最开始“页”,其中timestamp={}，表示之后会递增每一页
otype=json&callback=jQuery19103718146980062018_1593831246919&target_id=5355545898%26vid%3Dd0034b19k4y×tamp={}'
newtext=[]                                      #存content
for num in range(15,41*30+15,30):#这个时候就是开始递增了，按照30的步骤递增
    url=base_url.format(num)      #不断的更新地址
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.61 Safari/537.36'}    #伪装报头
    html = requests.get(url, headers=headers)
    bs = json.loads(html.text[html.text.find('{'):-1], strict=False)  #这个是要获取一页弹幕的所有内容
    df = pd.DataFrame()
    for i in bs['comments']:            #每一个弹幕的内容包括：评论、评论的ID，时间，点赞数等等，都可以对应
        content = i['content'] 
        newtext.append(content)         #这里我们用一个列表来存储
        name = i['opername']
        upcount = i['upcount']
        user_degree = i['uservip_degree']
        timepoint = i['timepoint']
        comment_id = i['commentid']
        cache = pd.DataFrame({'用户名': [name], '内容': [content], '会员等级': [user_degree],
                                  '评论时间点': [timepoint], '评论点赞': [upcount], '评论Id': [comment_id]})
        df = pd.concat([df, cache])

接下来我们怎么把newtext的内容写进文本txt中呢，很简单，代码如下：

with open("douluo.txt","w",encoding="utf-8") as f:
       for i in newtext:
       f.write(i)

这样程序运行完，我们就可以发现，所有的内容都在douluo.txt这个文本中了，下面就是用jieba分词和wordcloud进行词云分析操作。相应的代码如下：

text=open('douluo.txt','r',encoding='utf-8').read()
word_jieba=jieba.lcut(text)          #jieba分割每一个词语
word_split=" ".join(word_jieba)      #以空格为分隔符

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
wordcloud = WordCloud(background_color='white',collocations=False,font_path="msyh.ttc",\
                       width=1000, height=700, max_words=35,min_font_size=10,\
                       )
wordcloud.generate(word_split)       #生成wordcloud
plt.imshow(wordcloud)             #下面三行可以不需要，这段代码的作用是程序运行完之后pycharm右边会实时显示我们输出的词云
plt.axis('off')
plt.show()
wordcloud.to_file("douluo.jpg")   #生成图片

结果是：

然后我们会在对应的工程目录下看见

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