使用Python获取爱奇艺电视剧弹幕数据的示例代码

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以下文章来源于数据STUDIO，作者龙哥带你飞

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数据获取是数据分析中的重要的一步，数据获取的途径多种多样，在这个信息爆炸的时代，数据获取的代价也是越来越小。因此如此，仍然有很多小伙伴们无法如何获取有用信息。此处以最近的热播排行榜第一名的《流金岁月》为例，手把手教你如何获取爱奇艺电视剧弹幕数据。

寻找弹幕信息

爱奇艺的弹幕数据已通过.z形式的压缩文件存在，先通过以下步骤找到弹幕url, tvid列表，再获取压缩文件。利用工具对获取的压缩文件进行解压，处理，存储及分析。

绝对，实行多页爬取，需要分析url规律，利用url规律循环请求并获取所需内容。

此弹幕文件url地址为
https://cmts.iqiyi.com/bullet/93/00/6024766870349300_300_1.z
其中tvid = 6024766870349300

url普适形式为
url ='https:
//cmts.iqiyi.com/bullet/{}/{}/{}_300_{}.z'其中第一个与第二个花括号内容是tvid后3、4位，，后1、2位。第三个花括号为tvid。第四个花括号为子文件序号，其不是一个无穷大的数，会根据不同的电视剧有不同的最大数。

获取弹幕文件

可以利用浏览器通过url直接请求，并获取结果。

输入网址可获取弹幕内容的压缩文件文件。

利用解压/压缩包zlib对下载下来的压缩文件进行解压查看。

import zlib
from bs4 import BeautifulSoup
with open(r"C:\Users\HP\Downloads\6024766870349300_300_10.z", 'rb') as fin:
 content = fin.read()
btArr = bytearray(content)
xml=zlib.decompress(btArr).decode('utf-8')
bs = BeautifulSoup(xml,"xml")
bs

输出

因此tvid只要获得就能轻松获取该电视剧的弹幕文件数据。

import zlib
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import requests
def get_data(tv_name,tv_id):
 """
 获取每集的tvid
 :param tv_name: 集数，第1集、第2集...
 :param tv_id: 每集的tvid
 :return: DataFrame, 最终的数据
 """
 base_url = 'https://cmts.iqiyi.com/bullet/{}/{}/{}_300_{}.z'
 # 新建一个只有表头的DataFrame
 head_data = pd.DataFrame(columns=['uid','contentsId','contents','likeCount'])
 for i in range(1,20):
 url = base_url.format(tv_id[-4:-2],tv_id[-2:],tv_id,i)
 print(url)
 res = requests.get(url)
 if res.status_code == 200:
  btArr = bytearray(res.content)
  xml=zlib.decompress(btArr).decode('utf-8') # 解压压缩文件
  bs = BeautifulSoup(xml,"xml") # BeautifulSoup网页解析
  data = pd.DataFrame(columns=['uid','contentsId','contents','likeCount'])
  data['uid'] = [i.text for i in bs.findAll('uid')]
  data['contentsId'] = [i.text for i in bs.findAll('contentId')]
  data['contents'] = [i.text for i in bs.findAll('content')]
  data['likeCount'] = [i.text for i in bs.findAll('likeCount')]
 else:
  break
 head_data = pd.concat([head_data,data],ignore_index = True)
 head_data['tv_name']= tv_name
 return head_data

获取tvid

上文已通过tvid获取到了弹幕文件数据，那么如何获取tvid又变成了一个问题。莫急，我们继续分析。直接Ctrl + F搜索tvid

因此可以直接从返回结果中通过正则表达式获取tvid。

from requests_html import HTMLSession, UserAgent
from bs4 import BeautifulSoup
import re
def get_tvid(url):
 """
 获取每集的tvid
 :param url: 请求网址
 :return: str, 每集的tvid
 """
 session = HTMLSession() #创建HTML会话对象
 user_agent = UserAgent().random #创建随机请求头
 header = {"User-Agent": user_agent}
 res = session.get(url, headers=header)
 res.encoding='utf-8'
 bs = BeautifulSoup(res.text,"html.parser")
 pattern =re.compile(".*?tvid.*?(\d{16}).*?") # 定义正则表达式
 text_list = bs.find_all(text=pattern) # 通过正则表达式获取内容
 for t in range(len(text_list)):
 res_list = pattern.findall(text_list[t])
 if not res_list:
  pass
 else:
  tvid = res_list[0]
 return tvid

由此问题tvid。来每一集都有一个tvid，有多少集电视剧就可以获取多少个tvid。那么问题又来了：获取tvid时，是通过url发送请求，从返回结果中获取。而每一集的url又该如何获取呢。

获取每集url

通过元素选择工具定位到集数选择信息。通过硒模拟浏览器获取动态加载信息。

有小伙伴会说，可以直接直接从返回内容中获取此href网址啊，你可以自己动手尝试下。

云朵君尝试后得到的结果是href="javascript:void(0);" rel="external nofollow" ，因此解决这一问题的方法之一是运用硒模拟浏览器获取js动态加载信息。

def get_javascript0_links(url, class_name, class_name_father, sleep_time=0.02):
 """
 Selenium模拟用户点击爬取url
 :param url: 目标页面
 :param class_name: 模拟点击的类
 :param class_name_father： 模拟点击的类，此类为class_name的父类
 :param sleep_time: 留给页面后退的时间
 :return: list, 点击class为class_name进去的超链接
 """

 def wait(locator, timeout=15):
 """等到元素加载完成"""
 WebDriverWait(driver, timeout).until(EC.presence_of_element_located(locator))

 options = Options()
# options.add_argument("--headless") # 无界面,若你需要查看界面内容，可以将此行注释掉
 driver = webdriver.Chrome(options=options)
 driver.get(url)

 locator = (By.CLASS_NAME, class_name)
 wait(locator)
 element = driver.find_elements_by_class_name(class_name_father)
 elements = driver.find_elements_by_class_name(class_name)
 link = []
 linkNum = len(elements)
 for j in range(len(element)):
 wait(locator)
 driver.execute_script("arguments[0].click();", element[j]) # 模拟用户点击
 for i in range(linkNum):
  print(i)
  wait(locator)
  elements = driver.find_elements_by_class_name(class_name) # 再次获取元素，预防StaleElementReferenceException
  driver.execute_script("arguments[0].click();", elements[i]) # 模拟用户点击
  time.sleep(sleep_time)
  link.append(driver.current_url)
  time.sleep(sleep_time)
  driver.back()
 driver.quit()
 return link

if __name__ == "__main__":
 url = "https://www.iqiyi.com/v_1meaw5kgh3s.html"
 class_name = "qy-episode-num"
 link = get_javascript0_links(url, class_name, class_name_father="tab-bar")
 for i, _link in enumerate(link):
 print(i, _link)

主函数

接下来通过主函数将所有步骤串起。

def main(sleep_second=0.02):
 url = "https://www.iqiyi.com/v_1meaw5kgh3s.html"
 class_name = "select-item"
 class_name_father = "bar-li"
 links = get_javascript0_links(url, class_name, class_name_father)
 head_data = pd.DataFrame(columns=['tv_name','uid','contentsId','contents','likeCount'])
 for num, link in enumerate(links):
 tv_name = f"第{num+1}集"
 tv_id = get_tvid(url=link)
 data = get_data(tv_name,tv_id)
 head_data = pd.concat([head_data,data],ignore_index = True)
 time.sleep(sleep_second)
 return head_data

获取到的数据结果如下：

>>> data = main()
>>> data.info()
"""
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 246716 entries, 0 to 246715
Data columns (total 5 columns):
 # Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
 0 tv_name 246716 non-null object
 1 uid  246716 non-null object
 2 contentsId 246716 non-null object
 3 contents 246716 non-null object
 4 likeCount 246716 non-null object
dtypes: object(5)
memory usage: 9.4+ MB
"""
>>> data.sample(10)

词云图先分词

运用中文分词库jieba分词，并去除撤销词。

def get_cut_words(content_series):
 """
 :param content_series: 需要分词的内容
 :return: list, 点击class为class_name进去的超链接
 """
 # 读入停用词表
 import jieba
 stop_words = []
 with open("stop_words.txt", 'r', encoding='utf-8') as f:
 lines = f.readlines()
 for line in lines:
  stop_words.append(line.strip())
 # 添加关键词
 my_words = ['倪妮', '刘诗诗', '锁锁', '蒋三岁', '陈道明']
 for i in my_words:
 jieba.add_word(i)
 # 自定义停用词
 my_stop_words = ['哈哈哈','哈哈哈哈', '真的']
 stop_words.extend(my_stop_words)
 # 分词
 word_num = jieba.lcut(content_series.str.cat(sep='。'), cut_all=False)
 word_num_selected = [i for i in word_num if i not in stop_words and len(i)>=2] # 条件筛选

 return word_num_selected

后画图

运用升级版词云图库stylecloud可视化弹幕结果。

import stylecloud
from IPython.display import Image
text1 = get_cut_words(content_series=data.contents)
stylecloud.gen_stylecloud(text=' '.join(text1), collocations=False,
    font_path=r'‪C:\Windows\Fonts\msyh.ttc',
    icon_name='fas fa-rocket',size=400,
    output_name='流金岁月-词云.png')
Image(filename='流金岁月-词云.png')

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