Pytho爬虫项目实战：采集B站《全职高手》20万条评论数据

我们都知道，B站有很多号称“镇站之宝”的视频，拥有着数量极其恐怖的评论和弹幕。所以这次我们的目标就是，爬取B站视频的评论数据，分析其为何会深受大家喜爱。

私信小编01即可获取大量Python学习资料

首先去调研一下，B站评论数量最多的视频是哪一个。。。好在已经有大佬已经统计过了，我们来看一哈！

嗯？《全职高手》，有点意思，第一集和最后一集分别占据了评论数量排行榜的第二名和第一名，远超了其他很多很火的番。那好，就拿它下手吧，看看它到底强在哪儿。

废话不多说，先去B站看看这部神剧到底有多好看

额，需要开通大会员才能观看。。。

好吧，不看就不看，不过好在虽然视频看不了，评论却是可以看的。

感受到它的恐怖了吗？63w6条的评论！9千多页！果然是不同凡响啊。

接下来，我们就开始编写爬虫，爬取这些数据吧。

使用爬虫爬取网页一般分为四个阶段：分析目标网页，获取网页内容，提取关键信息，输出保存。

1. 分析目标网页

  • 首先观察评论区结构，发现评论区为鼠标点击翻页形式，共 9399 页，每一页有 20 条评论，每条评论中包含 用户名、评论内容、评论楼层、时间日期、点赞数等信息展示。
  • 接着我们按 F12 召唤出开发者工具，切换到Network。然后用鼠标点击评论翻页，观察这个过程有什么变化，并以此来制定我们的爬取策略。
  • 我们不难发现，整个过程中 URL 不变，说明评论区翻页不是通过 URL 控制。而在每翻一页的时候，网页会向服务器发出这样的请求（请看 Request URL）。
  • 点击 Preview 栏，可以切换到预览页面，也就是说，可以看到这个请求返回的结果是什么。下面是该请求返回的 json 文件，包含了在 replies 里包含了本页的评论数据。在这个 json 文件里，我们可以发现，这里面包含了太多的信息，除了网页上展示的信息，还有很多没展示出来的信息也有，简直是挖到宝了。不过，我们这里用不到，通通忽略掉，只挑我们关注的部分就好了。

2. 获取网页内容

网页内容分析完毕，可以正式写代码爬了。

import requests def fetchURL(url): ''' 功能：访问 url 的网页，获取网页内容并返回 参数： url ：目标网页的 url 返回：目标网页的 html 内容 ''' headers = { 'accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8', 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36', } try: r = requests.get(url,headers=headers) r.raise_for_status() print(r.url) return r.text except requests.HTTPError as e: print(e) print('HTTPError') except requests.RequestException as e: print(e) except: print('Unknown Error !') if __name__ == '__main__': url = 'https://api.bilibili.com/x/v2/reply?callback=jQuery172020326544171595695_1541502273311&jsonp=jsonp&pn=2&type=1&oid=11357166&sort=0&_=1541502312050' html = fetchURL(url) print(html)

不过，在运行过后，你会发现，403 错误，服务器拒绝了我们的访问。

运行结果： 403 Client Error: Forbidden for url: https://api.bilibili.com/x/v2/reply?callback=jQuery172020326544171595695_1541502273311&jsonp=jsonp&pn=2&type=1&oid=11357166&sort=0&_=1541502312050HTTPErrorNone

同样的，这个请求放浏览器地址栏里面直接打开，会变403，什么也访问不到。

这是我们本次爬虫遇到的第一个坑。在浏览器中能正常返回响应，但是直接打开请求链接时，却会被服务器拒绝。（我第一反应是 cookie ，将浏览器中的 cookie 放入爬虫的请求头中，重新访问，发现没用），或许这也算是一个小的反爬虫机制吧。

网上查阅资料之后，我找到了解决的方法（虽然不了解原理），原请求的 URL 参数如下：

callback = jQuery1720913511919053787_1541340948898jsonp = jsonppn = 2type = 1oid = 11357166&sort=0_ = 1541341035236

其中，真正有用的参数只有三个：pn（页数），type（=1）和oid（视频id）。删除其余不必要的参数之后，用新整理出的url去访问，成功获取到评论数据。

https://api.bilibili.com/x/v2/reply?type=1&oid=11357166&pn=2

然后，在主函数中，通过写一个 for 循环，通过改变 pn 的值，获取每一页的评论数据。

if __name__ == '__main__': for page in range(0,9400): url = 'https://api.bilibili.com/x/v2/reply?type=1&oid=11357166&pn=' + str(page) html = fetchURL(url)

3. 提取关键信息

通过 json 库对获取到的响应内容进行解析，然后提取我们需要的内容：楼层，用户名，性别，时间，评价，点赞数，回复数。

import jsonimport time def parserHtml(html):    '''    功能：根据参数 html 给定的内存型 HTML 文件，尝试解析其结构，获取所需内容    参数：            html：类似文件的内存 HTML 文本对象    '''    s = json.loads(html)     for i in range(20):        comment = s['data']['replies'][i]         # 楼层，用户名，性别，时间，评价，点赞数，回复数        floor = comment['floor']        username = comment['member']['uname']        sex = comment['member']['sex']        ctime = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(comment['ctime']))        content = comment['content']['message']        likes = comment['like']        rcounts = comment['rcount']         print('--'+str(floor) + ':' + username + '('+sex+')' + ':'+ctime)        print(content)        print('like : '+ str(likes) + '      ' + 'replies : ' + str(rcounts))        print('  ')
部分运行结果如下： --204187:day可可铃(保密):2018-11-05 18:16:22太太又出本了，这次真的木钱了(´；ω；`)like : 1 replies : 0 --204186:长夜未央233(女):2018-11-05 16:24:5212区打卡like : 2 replies : 0 --204185:果然还是人渣一枚(男):2018-11-05 13:48:09貌似忘来了好几天like : 1 replies : 1 --204183:day可可铃(保密):2018-11-05 13:12:38要准备去学校了，万恶的期中考试( ´_ゝ｀)like : 2 replies : 0 --204182:拾秋以叶(保密):2018-11-05 12:04:1911月5日打卡（￣▽￣）like : 1 replies : 0 --204181:芝米士哒(女):2018-11-05 07:53:43这次是真的错过了一个亿[蛆音娘_扶额]like : 2 replies : 1

4. 保存输出

我们把这些数据以 csv 的格式保存于本地，即完成了本次爬虫的全部任务。下面附上爬虫的全部代码。

import requestsimport jsonimport time def fetchURL(url):    '''    功能：访问 url 的网页，获取网页内容并返回    参数：        url ：目标网页的 url    返回：目标网页的 html 内容    '''    headers = {        'accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36',    }        try:        r = requests.get(url,headers=headers)        r.raise_for_status()        print(r.url)        return r.text    except requests.HTTPError as e:        print(e)        print('HTTPError')    except requests.RequestException as e:        print(e)    except:        print('Unknown Error !')         def parserHtml(html):    '''    功能：根据参数 html 给定的内存型 HTML 文件，尝试解析其结构，获取所需内容    参数：            html：类似文件的内存 HTML 文本对象    '''    try:        s = json.loads(html)    except:        print('error')            commentlist = []    hlist = []     hlist.append('序号')    hlist.append('名字')    hlist.append('性别')    hlist.append('时间')    hlist.append('评论')    hlist.append('点赞数')    hlist.append('回复数')     #commentlist.append(hlist)     # 楼层，用户名，性别，时间，评价，点赞数，回复数    for i in range(20):        comment = s['data']['replies'][i]        blist = []         floor = comment['floor']        username = comment['member']['uname']        sex = comment['member']['sex']        ctime = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(comment['ctime']))        content = comment['content']['message']        likes = comment['like']        rcounts = comment['rcount']         blist.append(floor)        blist.append(username)        blist.append(sex)        blist.append(ctime)        blist.append(content)        blist.append(likes)        blist.append(rcounts)         commentlist.append(blist)     writePage(commentlist)    print('---'*20) def writePage(urating):    '''        Function : To write the content of html into a local file        html : The response content        filename : the local filename to be used stored the response    '''        import pandas as pd    dataframe = pd.DataFrame(urating)    dataframe.to_csv('Bilibili_comment5-1000条.csv', mode='a', index=False, sep=',', header=False)  if __name__ == '__main__':    for page in range(0,9400):        url = 'https://api.bilibili.com/x/v2/reply?type=1&oid=11357166&pn=' + str(page)        html = fetchURL(url)        parserHtml(html)         # 为了降低被封ip的风险，每爬20页便歇5秒。        if page%20 == 0:            time.sleep(5)

写在最后

在爬取过程中，还是遇到了很多的小坑的。

1. 请求的 url 不能直接用，需要对参数进行筛选整理后才能访问。

2. 爬取过程其实并不顺利，因为如果爬取期间如果有用户发表评论，则请求返回的响应会为空导致程序出错。所以在实际爬取过程中，记录爬取的位置，以便出错之后从该位置继续爬。（并且，挑选深夜一两点这种发帖人数少的时间段，可以极大程度的减少程序出错的机率）

3. 爬取到的数据有多处不一致，其实这个不算是坑，不过这里还是讲一下，免得产生困惑。

a. 就是评论区楼层只到了20多万，但是评论数量却有63万多条，这个不一致主要是由于B站的评论是可以回复的，回复的评论也会计算到总评论数里。我们这里只爬楼层的评论，而评论的回复则忽略，只统计回复数即可。

b. 评论区楼层在20万条左右，但是我们最后爬取下来的数据只有18万条左右，反复检查爬虫程序及原网站后发现，这个属于正常现象，因为有删评论的情况，评论删除之后，后面的楼层并不会重新排序，而是就这样把删掉的那层空下了。导致楼层数和评论数不一致。

赞 (0)

相关推荐