爬取B站视频排名第一《祖国大好河山》1W+弹幕，得出一份词频词云图

本文主要是介绍爬取B站视频排名第一《祖国大好河山》1W+弹幕，得出一份词频词云图，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

爬取B站视频排名第一《祖国大好河山》1W+弹幕，得出一份词频词云图

前言

2019 年 10 月 1 日，是一个值得被纪念的日子。转眼间，10年已经过去了。上一次国庆历历在目，当年的我还参加了国庆 60 周年的翻花表演。

平时热衷于 B 站的我，扫到了排行榜排名第一的视频，数百位摄影师联合制作，《10分钟带你看绝美祖国大好河山！》

感兴趣的，可以复制下面地址看下：
https://www.bilibili.com/video/av69241910/

可以看到上图右侧，有数千条弹幕。通过查看历史记录，发现是 9.28 才有的第一条弹幕，目测应该是 9.28 上传的视频。出于感兴趣，于是打算来个词频统计。

文章写到这里，笔者并没有开始代码的编写，也不知道弹幕哪个词出现的频率最高。（平时写文章有个习惯，都是先写前言，搭好文章架子再开始写具体的代码实现。）

在结果出现之前，来个盲猜吧！祖国，快乐。这两个没猜错，应该是最高的频率词！

框架性思维

不知道大家还记不记得爬虫的框架步骤。

首先，熟悉网站结构，找出我们想要的数据接口。

其次，分析提取数据。

最后，完成本次的词频统计。

所以，让我们先来找接口吧！B 站的接口很好找哟！

B站弹幕接口

打开上述提到的视频链接。

提供一个思路，打开 F12 后，一般默认先去找 XHR 里是否有相似数据。因为 XHR 这栏，是异步请求。意味着，即使不刷新页面，也可以像服务器异步发送请求，不会影响用户操作。

总的来说，下面的异步请求并不多，一个个去看，也能全部浏览完。不过有个小技巧，就是根据名字挑着看，比如那些常见的单词，list。

F12看数据，可以看到不是 json 的形式返回的，用浏览器访问下试试。

它是以标签的形式，将数据展示的。而这种形式，恰是之前在小课堂中介绍到的 XML 格式。

其中有个 maxlimit 的标签，数字显示 1500 。猜测应该是此页数据最大 1500 条数据。复制到文本工具里，删除非数据以外的头尾，验证下，一共 1502 行。

由此得知，这并不是历史数据。继续来挖，点击查看历史，选择9.28日，F12再次看请求。

当然，你可以先清除下之前的F12记录，以免太乱，点击F12的小垃圾桶即可。我这里用的是 Safari 浏览器，谷歌浏览器类似操作。

选择日期：

再次查看：

出现了 history 的名字，无疑就是它了！明显，请求地址发生了改变。

https://api.bilibili.com/x/v2/dm/history?type=1&oid=120004475&date=2019-09-28

这样一来，就有了这几天的历史数据。模拟请求，修改下 url 中 date 字段的日期。接下来只需要将返回的 XML 进行数据提取就好啦！

代码简说及成果展示

需要的第三方库：

requests
jieba
wordcloud
numpy
PIL
matplotlib

pip install jieba
pip install request
pip install wordcloud
pip install numpy
pip install Pillow
pip install matplotlib

简单的说下代码思路。

用 requests 库发起模拟请求，请求头需要携带自己的 cookie ，否则会提示请登录的字眼。

爬取弹幕后，存储到一个公有 list 中，通过 jieba 分词的第三方库，对其进行词频统计分析。

其中 jieba 使用的核心代码是这段：

https://github.com/fxsjy/jieba

最后，使用 wordcloud 生成词云图核心代码：

def __draw_word(self):""" 词云生成 """d = os.path.dirname(__file__)alice_mask = np.array(Image.open(os.path.join(d, "gq.jpg")))windows_font_path = 'C:/Windows/Fonts/simsun.ttc'  # winodws字体mac_font_path = '/System/Library/Fonts/PingFang.ttc'  # mac字体wc = WordCloud(font_path=mac_font_path,  # 设置字体格式,系统自带的中文字体mask=alice_mask,  # 设置背景图background_color='white',max_words=400,  # 最多显示词数max_font_size=150  # 字体最大值))wc.generate_from_frequencies(self.word_dict)  # 从字典生成词云image_colors = wordcloud.ImageColorGenerator(alice_mask)  # 从背景图建立颜色方案wc.recolor(color_func=image_colors)  # 将词云颜色设置为背景图方案plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')  # 显示词云plt.axis('off')  # 关闭坐标轴plt.show()  # 显示图像