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《哈哈哈哈哈》目前已播出10期,本文爬取了第10期上下两篇弹幕。弹幕数据爬虫在往期原创文章中已详细讲解,本文不做赘述,以下给出完整代码:
#-*- coding = uft-8 -*- import requests import json import time import pandas as pd df = pd.DataFrame() for page in range(15, 3973, 30): headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36'} url = 'https://mfm.video.qq.com/danmu?otype=json×tamp={}&target_id=6384458060%26vid%3Dd0035ka5c02&count=80'.format(page) print("正在提取第" + str(page) + "页") html = requests.get(url,headers = headers) bs = json.loads(html.text,strict = False) #strict参数解决部分内容json格式解析报错 time.sleep(1) #遍历获取目标字段 for i in bs['comments']: name = i['opername'] #昵称 content = i['content'] #弹幕 upcount = i['upcount'] #点赞数 user_degree =i['uservip_degree'] #会员等级 timepoint = i['timepoint'] #发布时间 comment_id = i['commentid'] #弹幕id cache = pd.DataFrame({'用户名':[name],'弹幕':[content],'会员等级':[user_degree], '发布时间':[timepoint],'弹幕点赞':[upcount],'弹幕id':[comment_id]}) df = pd.concat([df,cache]) df.to_csv('haha-1.csv',encoding = 'utf-8') print(df.shape)
1.数据读取并预览
首先,将两个弹幕csv文件进行数据合并,采用concat方法。
import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.read_csv("/弹幕/腾讯/哈哈哈哈哈/haha-1.csv") df1["期数"] = "10期上" df2 = pd.read_csv("/弹幕/腾讯/哈哈哈哈哈/haha-2.csv") df2["期数"] = "10期下" df = pd.concat([df1,df2]) df.sample(10)
抽样10条弹幕数据,预览效果如下:
2.查看数据信息
df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int64Index: 47687 entries, 0 to 21820 Data columns (total 8 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 Unnamed: 0 47687 non-null int64 1 用户名 13433 non-null object 2 弹幕 47687 non-null object 3 会员等级 47687 non-null int64 4 发布时间 47687 non-null int64 5 弹幕点赞 47687 non-null int64 6 弹幕id 47687 non-null int64 7 期数 47687 non-null object dtypes: int64(5), object(3) memory usage: 3.3+ MB
发现数据存在以下几个问题:
(1)字段名称可调整
(2)Unnamed、弹幕id字段多余
(3)用户名字段有缺失值,可填充
(4)发布时间字段类型需要调整
3.数据清洗
#重命名字段 df = df.rename(columns={'用户名':'用户昵称','弹幕':'弹幕内容','发布时间':'发送时间','评论点赞':'弹幕点赞','期数':'所属期数'}) #过滤不需要的字段 df = df[["用户昵称","弹幕内容","会员等级","发送时间","弹幕点赞","所属期数"]] #缺失值填充 df["用户昵称"] = df["用户昵称"].fillna("无名氏")
清洗后,数据预览如下:
#绘制词云图 text1 = get_cut_words(content_series=df['弹幕内容']) stylecloud.gen_stylecloud(text=' '.join(text1), max_words=200, collocations=False, font_path='simhei.ttf', icon_name='fas fa-video', size=653, #palette='matplotlib.Inferno_9', output_name='./haha.png') Image(filename='./haha.png')
2.弹幕里都提到了谁
鹿晗被观众提及7329次,王晨艺3222次,张颜齐1632次。鹿晗的吸粉体质为这个综艺带来了较大的流量,而陈赫在最新一期的节目中似乎被一些观众遗忘。
df8 = df["人物提及"].value_counts()[1:11] print(df8.index.to_list()) print(df8.to_list()) c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WALDEN)) .add_xaxis(df8.index.to_list()) .add_yaxis("",df8.to_list()) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="人物提及次数",subtitle="数据来源:腾讯视频 \t制图:菜J学Python",pos_left = 'left'), xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=13)), #更改横坐标字体大小 yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=13)), #更改纵坐标字体大小 ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_size=16,position='top')) ) c.render_notebook()
我们分别对六位主要提及演员进行词云图绘制,发现他们的人缘是真的好,几乎看不到负面的评价。陈赫的外号还挺多:赫赫、赫哥,不做词云我还不知道呢,看来J哥要补充知识点了。
3.谁是弹幕发射机
每天都是小春日和共发射弹幕158条,遥遥领先其他弹幕党,名副其实的弹幕发射机。想太多de猫紧随其后,发射了97条弹幕,如果大家还有印象的话,他(她)还是《令人心动的offer》第2季弹幕发射机。
df8 = df["用户昵称"].value_counts()[1:11] df8 = df8.sort_values(ascending=True) df8 = df8.tail(10) print(df8.index.to_list()) print(df8.to_list()) c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WALDEN,width="1100px",height="500px")) .add_xaxis(df8.index.to_list()) .add_yaxis("",df8.to_list()).reversal_axis() #X轴与y轴调换顺序 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="弹幕发送数量TOP10",subtitle="数据来源:腾讯视频 \t制图:菜J学Python",pos_left = 'left'), xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=13)), #更改横坐标字体大小 yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=13)), #更改纵坐标字体大小 #yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts={"rotate":40})#更改纵坐标字体大小 ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_size=16,position='right')) ) c.render_notebook()
我们来看看弹幕发射机讨论了些啥,通过弹幕点赞数降序排列,筛选出点赞数最多的10条弹幕,弹幕内容几乎全为王勉相关内容,死忠粉无疑了。
df_first = df[df["用户昵称"]=="每天都是小春日和"] df_first.sort_values('弹幕点赞',inplace=True,ascending=False) df_first[:10]
以上是“如何使用python爬取腾讯视频哈哈哈哈哈弹幕”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!
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