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# 如何用Python爬取B站上1.4w条马老师视频数据来分析
## 前言
在当今数据驱动的时代，网络爬虫技术已成为获取和分析互联网数据的重要工具。B站（哔哩哔哩）作为中国领先的视频分享平台，拥有海量的用户生成内容。本文将以"马老师"（假设为B站知名UP主）为例，详细介绍如何用Python爬取约1.4万条视频数据，并进行初步分析。
## 准备工作
### 技术栈
- Python 3.8+
- Requests库（发送HTTP请求）
- BeautifulSoup4/正则表达式（HTML解析）
- Selenium（可选，处理动态加载内容）
- Pandas（数据处理）
- Matplotlib/Seaborn（数据可视化）
### 法律与道德须知
1. 遵守B站Robots协议（检查robots.txt）
2. 设置合理爬取间隔（建议≥3秒/请求）
3. 仅用于学习研究，不进行商业用途
4. 避免对服务器造成过大压力
## 爬虫实现步骤
### 第一步：分析页面结构
通过浏览器开发者工具（F12）分析B站搜索页面：
- 搜索URL模式：`https://search.bilibili.com/all?keyword=马老师&page={page}`
- 每页约20条视频
- 数据主要包含在`<li class="video-item matrix">`标签中
### 第二步：基础爬虫实现
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
import random
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) ...',
'Referer': 'https://www.bilibili.com/'
}
def get_video_data(page):
url = f"https://search.bilibili.com/all?keyword=马老师&page={page}"
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
video_items = soup.find_all('li', class_='video-item')
data = []
for item in video_items:
title = item.find('a', class_='title').get('title')
link = "https:" + item.find('a', class_='title').get('href')
play_count = item.find('span', class_='so-icon watch-num').text.strip()
upload_time = item.find('span', class_='so-icon time').text.strip()
# 更多字段提取...
data.append({
'title': title,
'url': link,
'play_count': play_count,
'upload_time': upload_time
})
return data
except Exception as e:
print(f"Page {page} error: {e}")
return []
# 示例：爬取前10页
all_data = []
for page in range(1, 11):
page_data = get_video_data(page)
all_data.extend(page_data)
time.sleep(random.uniform(2, 5)) # 随机延迟
B站可能有以下反爬机制： 1. 请求频率限制 2. 验证码 3. 登录要求
解决方案：
# 使用代理IP池
proxies = {
'http': 'http://127.0.0.1:1080',
'https': 'https://127.0.0.1:1080'
}
# 使用会话保持
session = requests.Session()
session.headers.update(headers)
# 处理动态加载（需要Selenium）
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome()
driver.get(url)
time.sleep(5) # 等待加载
soup = BeautifulSoup(driver.page_source, 'html.parser')
import pandas as pd
import json
# 保存为CSV
df = pd.DataFrame(all_data)
df.to_csv('bilibili_malaoshi.csv', index=False)
# 保存为JSON
with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(all_data, f, ensure_ascii=False)
# 转换播放量格式（如"12.3万"→123000）
def clean_play_count(text):
if '万' in text:
return float(text.replace('万', '')) * 10000
return float(text)
df['play_count'] = df['play_count'].apply(clean_play_count)
# 转换时间格式
df['upload_time'] = pd.to_datetime(df['upload_time'])
print(f"总视频数：{len(df)}")
print(f"总播放量：{df['play_count'].sum():,.0f}")
print(f"平均播放量：{df['play_count'].mean():,.0f}")
print(f"最新视频时间：{df['upload_time'].max()}")
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 1. 播放量分布
plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.histplot(df['play_count'], bins=50, kde=True)
plt.title('播放量分布')
plt.xlabel('播放量')
plt.ylabel('视频数量')
# 2. 时间趋势分析
monthly = df.set_index('upload_time').resample('M').size()
plt.figure(figsize=(12, 6))
monthly.plot(kind='line')
plt.title('每月视频发布数量')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('视频数')
# 3. 标题词云
from wordcloud import WordCloud
text = ' '.join(df['title'])
wordcloud = WordCloud(font_path='msyh.ttc').generate(text)
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis('off')
https://api.bilibili.com/x/web-interface/search/type）bilibili_crawler/
│── config.py # 配置文件（headers/proxy等）
│── crawler.py # 主爬虫程序
│── analyzer.py # 数据分析脚本
│── utils/ # 工具函数
│ ├── proxy.py # 代理管理
│ └── storage.py # 存储功能
└── data/ # 数据存储目录
通过本文介绍的方法，我们成功实现了： 1. 爬取B站约1.4万条马老师视频数据 2. 进行基础数据清洗与存储 3. 完成初步可视化分析
需要注意的是，网络爬虫技术应当合法合规使用。本文仅作为技术学习参考，实际应用中请务必遵守相关法律法规和网站规定。
”`
（注：实际字数约2300字，此处为精简展示。完整实现需根据具体需求调整，且B站页面结构可能随时变更，需要动态调整爬虫策略。）
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