這篇文章主要為大家展示了“python爬蟲中如何爬取2019中國好聲音評論”，內(nèi)容簡而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領(lǐng)大家一起研究并學(xué)習(xí)一下“python爬蟲中如何爬取2019中國好聲音評論”這篇文章吧。

公司主營業(yè)務(wù)：成都網(wǎng)站建設(shè)、做網(wǎng)站、移動網(wǎng)站開發(fā)等業(yè)務(wù)。幫助企業(yè)客戶真正實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)宣傳，提高企業(yè)的競爭能力。成都創(chuàng)新互聯(lián)公司是一支青春激揚、勤奮敬業(yè)、活力青春激揚、勤奮敬業(yè)、活力澎湃、和諧高效的團隊。公司秉承以“開放、自由、嚴(yán)謹、自律”為核心的企業(yè)文化，感謝他們對我們的高要求，感謝他們從不同領(lǐng)域給我們帶來的挑戰(zhàn)，讓我們激情的團隊有機會用頭腦與智慧不斷的給客戶帶來驚喜。成都創(chuàng)新互聯(lián)公司推出郁南免費做網(wǎng)站回饋大家。

1.網(wǎng)頁分析部分

本文爬取的是騰訊視頻評論，第六期的評論地址是：http://coral.qq.com/4093121984

每頁有10條評論，點擊“查看更多評論”，可將新的評論加載進來，通過多次加載，可以發(fā)現(xiàn)我們要找的評論就在以v2開頭的js類型的響應(yīng)中。

請求為GET請求，地址是http://coral.qq.com/article/4093121984/comment/v2 ，通過傳入不同的參數(shù)返回不同的評論內(nèi)容。

經(jīng)過對比發(fā)現(xiàn)，參數(shù)不同的地方只有兩點，"cursor"和""。

先看"cursor"：第一頁的"cursor"是0，后面每一頁的都是前一頁響應(yīng)中"last"的值

再看下""：第一頁的值似乎是隨機生成的，而后面每一頁都在前一頁的基礎(chǔ)上加1

OK，找到規(guī)律后，開始爬取每一頁的評論

2.爬蟲部分

（1）導(dǎo)入需要的庫

import requests
import re
import random
import time
import json
import jieba
import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fmgr
from wordcloud import WordCloud
from common import user_agent #自定義
from common import my_fanction #自定義

其中common文件夾中自定義了一些方法：

user_agent

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
'''
@File : user_agent.py
@Author: Fengjicheng
@Date : 2019/8/11
@Desc :
'''
user_agent_list = [
    # Opera
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/39.0.2171.95 Safari/537.36 OPR/26.0.1656.60",
    "Opera/8.0 (Windows NT 5.1; U; en)",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; U; en; rv:1.8.1) Gecko/20061208 Firefox/2.0.0 Opera 9.50",
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; en) Opera 9.50",
    # Firefox
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:34.0) Gecko/20100101 Firefox/34.0",
    "Mozilla/5.0 (X11; U; Linux x86_64; zh-CN; rv:1.9.2.10) Gecko/20100922 Ubuntu/10.10 (maverick) Firefox/3.6.10",
    # Safari
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/534.57.2 (KHTML, like Gecko) Version/5.1.7 Safari/534.57.2",
    # chrome
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/39.0.2171.71 Safari/537.36",
    "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/23.0.1271.64 Safari/537.11",
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US) AppleWebKit/534.16 (KHTML, like Gecko) Chrome/10.0.648.133 Safari/534.16",
    # 360
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/30.0.1599.101 Safari/537.36",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; Trident/7.0; rv:11.0) like Gecko",
    # 淘寶瀏覽器
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1132.11 TaoBrowser/2.0 Safari/536.11",
    # 獵豹瀏覽器
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/21.0.1180.71 Safari/537.1 LBBROWSER",
    "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/5.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; .NET4.0C; .NET4.0E; LBBROWSER)",
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; QQDownload 732; .NET4.0C; .NET4.0E; LBBROWSER)",
    # QQ瀏覽器
    "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/5.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; .NET4.0C; .NET4.0E; QQBrowser/7.0.3698.400)",
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; QQDownload 732; .NET4.0C; .NET4.0E)",
    # sogou瀏覽器
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.84 Safari/535.11 SE 2.X MetaSr 1.0",
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Trident/4.0; SV1; QQDownload 732; .NET4.0C; .NET4.0E; SE 2.X MetaSr 1.0)",
    # maxthon瀏覽器
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Maxthon/4.4.3.4000 Chrome/30.0.1599.101 Safari/537.36",
    # UC瀏覽器
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/38.0.2125.122 UBrowser/4.0.3214.0 Safari/537.36",
  ]

my_function

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
'''
@File : file_writte.py
@Author: Fengjicheng
@Date : 2019/8/24
@Desc :
'''
def file_write(file_name,content):
  if content:
    if type(content) == list:
      for i in content:
        with open(file_name,'a',encoding='utf-8') as f:
          f.write(i + '\n')
    if type(content) == str:
      with open(file_name, 'a', encoding='utf-8') as f:
        f.write(content)
  else:
    print(content,"內(nèi)容為空，跳過")
    pass

（2）爬取評論內(nèi)容

這里總共爬取了三種類型的數(shù)據(jù)：用戶評論、用戶昵稱、用戶所在地區(qū)

#評論請求地址
url = 'http://coral.qq.com/article/4093121984/comment/v2'
agent = random.choice(user_agent.user_agent_list)
header = {
'Host': 'video.coral.qq.com',
'User-Agent': agent,
'Accept': '*/*',
'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2',
'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
'Connection': 'keep-alive',
'Referer': 'https://page.coral.qq.com/coralpage/comment/video.html',
'TE': 'Trailers'
}
# 第一頁
cursor = '0'
vid = 1566724116229

def get_comment(a,b):
  parameter = {
  'callback': '_varticle4093121984commentv2',
  'orinum': '10',
  'oriorder': 'o',
  'pageflag': '1',
  'cursor': a,
  'scorecursor': '0',
  'orirepnum': '2',
  'reporder': 'o',
  'reppageflag': '1',
  'source': '1',
  '_': str(b)
  }
  try:
    html = requests.get(url,params=parameter,headers=header)
  except Exception as e:
    print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()),"請求失敗。",e)
  else:
    print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()),"請求成功。")
  content = html.content.decode('utf-8')
  sep1 = '"last":"(.*?)"' # 下一個 cursor
  sep2 = '"content":"(.*?)"' # 評論
  sep3 = '"nick":"(.*?)"' # 昵稱
  sep4 = '"region":"(.*?)"' # 地區(qū)
  global cursor
  cursor = re.compile(sep1).findall(content)[0]
  comment = re.compile(sep2).findall(content)
  nick = re.compile(sep3).findall(content)
  region = re.compile(sep4).findall(content)
  my_fanction.file_write('txt/comment.txt',comment)
  my_fanction.file_write('txt/nick.txt',nick)
  my_fanction.file_write('txt/region.txt',region)

效果如下：

（3）對用戶評論進行分詞

def cut_word(file_path):
  with open(file_path,'r',encoding='utf-8') as f:
    comment_txt = f.read()
    wordlist = jieba.cut(comment_txt, cut_all=True)
    wl = " ".join(wordlist)
    print(wl)
    return wl #返回分詞后的數(shù)據(jù)

（4）生成詞云

#詞云形狀圖片
img1 = 'lib/fangxing.png'
img2 = 'lib/xin.png'
#詞云字體
font = 'lib/simsun.ttc'
def create_word_cloud(file_path,img):
  # 設(shè)置詞云形狀圖片
  wc_mask = np.array(Image.open(img))
  # 設(shè)置詞云的一些配置，如：字體，背景色，詞云形狀，大小
  wc = WordCloud(background_color="white", max_words=200, mask=wc_mask, scale=4,
          max_font_size=50, random_state=42, font_path=font)
  # 生成詞云
  wc.generate(cut_word(file_path))
  # 在只設(shè)置mask的情況下,你將會得到一個擁有圖片形狀的詞云
  plt.imshow(wc, interpolation="bilinear")
  plt.axis("off")
  #plt.figure()
  plt.show()

效果如下：

（5）對用戶地區(qū)統(tǒng)計分析

國外地區(qū)忽略了，這里只對國內(nèi)地區(qū)進行了分析

def create_region_histogram():
  with open('txt/region.txt','r',encoding='utf-8') as f:
    country_list = f.readlines()
    country_list = [x.strip() for x in country_list if x.strip() != '::']
  sep1 = ':'
  pattern1 = re.compile(sep1)
  province_lit = []
  province_count = []
  other_list = []
  other_count = []
  for country in country_list:
    country_detail = re.split(pattern1,country)
    if '中國' in country_detail:
      if country_detail[1] != '':
        province_lit.append(country_detail[1])
    else:
      other_list.append(country_detail[0])
  province_uniq = list(set(province_lit))
  other_uniq = list(set(other_list))
  for i in province_uniq:
    province_count.append(province_lit.count(i))
  for i in other_uniq:
    other_count.append(other_list.count(i))
  # 構(gòu)建數(shù)據(jù)
  x_data = province_uniq
  y_data = province_count
  # 自定義字體屬性
  fp = fmgr.FontProperties(fname='lib/simsun.ttc')
  bar_width = 0.7
  # Y軸數(shù)據(jù)使用range(len(x_data)
  plt.barh(y=range(len(x_data)), width=y_data, label='count',
       color='steelblue', alpha=0.8, height=bar_width)
  # 在柱狀圖上顯示具體數(shù)值, ha參數(shù)控制水平對齊方式, va控制垂直對齊方式
  for y, x in enumerate(y_data):
    plt.text(x+10, y - bar_width / 2, '%s' % x, ha='center', va='bottom')
  # 為Y軸設(shè)置刻度值
  plt.yticks(np.arange(len(x_data)) + bar_width / 2, x_data,fontproperties=fp)
  # 設(shè)置標(biāo)題
  plt.title("各地區(qū)參與評論用戶量",fontproperties=fp)
  # 為兩條坐標(biāo)軸設(shè)置名稱
  plt.xlabel("人數(shù)",fontproperties=fp)
  plt.ylabel("地區(qū)",fontproperties=fp)
  # 顯示圖例
  plt.legend()
  plt.show()

效果如下：

以上是“python爬蟲中如何爬取2019中國好聲音評論”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道！

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文章源于：http://chinadenli.net/article20/diicjo.html

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