python分析b站_用 Python 抓取 bilibili 弹幕并分析！

时隔一年，嵩哥带来他的新作《雨幕》。

他依旧认真创作，追求高品质，作品在发表之前已听了五百遍以上。

如此高品质的音乐，大家如何评价呢？通过哔哩哔哩上的视频弹幕，感受一下。

01 实现思路

首先，利用哔哩哔哩的弹幕接口，把数据保存到本地。接着，对数据进行分词。最后，做了评论的可视化。

02 弹幕数据

平常我们在看视频时，弹幕是出现在视频上的。实际上在网页中，弹幕是被隐藏在源代码中，以XML的数据格式进行加载的。

比如：

一个固定的url地址 + 视频的cid + .xml

只要找到你想要的视频cid，替换这个url就可以爬取所有弹幕了(b站大部分网页给出的字幕限制是1000条)。

一个视频的cid在哪里呢？

右键网页，打开网页源代码，搜索 "cid": 就能找到：

03 保存数据到本地

有了数据的接口链接，我们就可以利用request模块，获取数据了。

然后，再利用xpath简单的解析xml，就可以把所有的弹幕信息汇总到一个列表里了。最后，把列表转化成dataframe，保存到本地。

# 许嵩新歌《雨幕》

# bilibili视频弹幕文件

url = 'https://comment.bilibili.com/123072475.xml'

# 发送请求

response = requests.get(url)

xml = etree.fromstring(response.content)

# 解析数据

dm = xml.xpath("/i/d/text()")

print(dm) # list

# 把列表转换成 dataframe

dm_df = pd.DataFrame(dm, columns=['弹幕内容'])

print(dm_df)

# 存到本地

# 解决了中文乱码问题

dm_df.to_csv('雨幕-弹幕.csv', encoding='utf_8_sig')

保存的csv数据：

04 对数据进行分词

制作词云前，需要把弹幕数据进行分词。

关于jieba分词，可以参考：

# jieba分词

dm_str = " ".join(dm)

words_list = jieba.lcut(dm_str) # 切分的是字符串,返回的是列表

words_str = " ".join(words_list)

05 词云可视化

通过创建词云对象、设置词云参数，最终生成图片，保存到本地。

# 读取本地文件

backgroud_Image = plt.imread('1.jpg')

# 创建词云

wc = WordCloud(

background_color='white',

mask=backgroud_Image,

font_path='./SourceHanSerifCN-Medium.otf', # 设置本地字体

max_words=2000,

max_font_size=100,

min_font_size=10,

color_func=random_color_func,

random_state=50,

)

word_cloud = wc.generate(words_str) # 产生词云

word_cloud.to_file("yumu.jpg") #保存图片