用 Python 了解一下最炫国漫《雾山五行》

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看动漫的小伙伴应该知道最近出了一部神漫《雾山五行》，其以极具特色的水墨画风和超燃的打斗场面广受好评，首集播出不到 24 小时登顶 B 站热搜第一，豆瓣开分 9.5，火爆程度可见一斑，就打斗场面而言，说是最炫动漫也不为过，当然唯一有一点不足之处就是集数有点少，只有 3 集。

下面放几张动图，一起欣赏一下。

看过动图之后，是不是觉得我所说的最炫动漫，并非虚言，接下来我们爬取一些评论，了解一下大家对这部动漫的看法，这里我们选取 B 站、微博和豆瓣这 3 个平台来爬取数据。

爬取 B 站

我们先来爬取 B 站弹幕数据，动漫链接为：https://www.bilibili.com/bangumi/play/ep331423，弹幕链接为：http://comment.bilibili.com/186803402.xml，爬取代码如下：

url = "http://comment.bilibili.com/218796492.xml"
req = requests.get(url)
html = req.content
html_doc = str(html, "utf-8") # 修改成utf-
# 解析
soup = BeautifulSoup(html_doc, "lxml")
results = soup.find_all('d')
contents = [x.text for x in results]
# 保存结果
dic = {"contents": contents}
df = pd.DataFrame(dic)
df["contents"].to_csv("bili.csv", encoding="utf-8", index=False)

如果对爬取 B 站弹幕数据不了解的小伙伴可以看一下：爬取 B 站弹幕。

我们接着将爬取的弹幕数据生成词云，代码实现如下：

def jieba_():
# 打开评论数据文件
content = open("bili.csv", "rb").read()
# jieba 分词
word_list = jieba.cut(content)
words = []
# 过滤掉的词
stopwords = open("stopwords.txt", "r", encoding="utf-8").read().split("\n")[:-]
for word in word_list:
if word not in stopwords:
words.append(word)
global word_cloud
# 用逗号隔开词语
word_cloud = '，'.join(words)def cloud():
# 打开词云背景图
cloud_mask = np.array(Image.open("bg.png"))
# 定义词云的一些属性
wc = WordCloud(
# 背景图分割颜色为白色
background_color='white',
# 背景图样
mask=cloud_mask,
# 显示最大词数
max_words=,
# 显示中文
font_path='./fonts/simhei.ttf',
# 最大尺寸
max_font_size=,
repeat=True
)
global word_cloud
# 词云函数
x = wc.generate(word_cloud)
# 生成词云图片
image = x.to_image()
# 展示词云图片
image.show()
# 保存词云图片
wc.to_file('cloud.png')jieba_()
cloud()

看一下效果：

爬取微博

我们再接着爬取动漫的微博评论，我们选择的爬取目标是雾山五行官博顶置的这条微博的评论数据，如图所示：

爬取代码实现如下所示：

urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning)# 爬取一页评论内容
def get_one_page(url):
headers = {
'User-agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3880.4 Safari/537.36',
'Host' : 'weibo.cn',
'Accept' : 'application/json, text/plain, */*',
'Accept-Language' : 'zh-CN,zh;q=0.9',
'Accept-Encoding' : 'gzip, deflate, br',
'Cookie' : '自己的cookie',
'DNT' : '',
'Connection' : 'keep-alive'
}
# 获取网页 html
response = requests.get(url, headers = headers, verify=False)
# 爬取成功
if response.status_code == :
# 返回值为 html 文档，传入到解析函数当中
return response.text
return None# 解析保存评论信息
def save_one_page(html):
comments = re.findall('<span class="ctt">(.*?)</span>', html)
for comment in comments[:]:
result = re.sub('<.*?>', '', comment)
if '回复@' not in result:
with open('wx_comment.txt', 'a+', encoding='utf-8') as fp:
fp.write(result)for i in range():
url = 'https://weibo.cn/comment/Je5bqpmCn?uid=6569999648&rl=0&page='+str(i)
html = get_one_page(url)
print('正在爬取第 %d 页评论' % (i+))
save_one_page(html)
time.sleep()

对于爬取微博评论不熟悉的小伙伴可以参考：爬取微博评论。

同样的，我们还是将评论生成词云，看一下效果：

爬取豆瓣

最后，我们爬取动漫的豆瓣评论数据，动漫的豆瓣地址为：https://movie.douban.com/subject/30395914/，爬取的实现代码如下：

def spider():
url = 'https://accounts.douban.com/j/mobile/login/basic'
headers = {"User-Agent": 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.0; Trident/4.0)'}
# 评论网址，为了动态翻页，start 后加了格式化数字，短评页面有条数据，每页增加条
url_comment = 'https://movie.douban.com/subject/30395914/comments?start=%d&limit=20&sort=new_score&status=P'
data = {
'ck': '',
'name': '用户名',
'password': '密码',
'remember': 'false',
'ticket': ''
}
session = requests.session()
session.post(url=url, headers=headers, data=data)
# 初始化个 list 分别存用户名、评星、时间、评论文字
users = []
stars = []
times = []
content = []
# 抓取条，每页条，这也是豆瓣给的上限
for i in range(, , ):
# 获取 HTML
data = session.get(url_comment % i, headers=headers)
# 状态码表是成功
print('第', i, '页', '状态码：',data.status_code)
# 暂停 - 秒时间，防止IP被封
time.sleep(random.random())
# 解析 HTML
selector = etree.HTML(data.text)
# 用 xpath 获取单页所有评论
comments = selector.xpath('//div[@class="comment"]')
# 遍历所有评论，获取详细信息
for comment in comments:
# 获取用户名
user = comment.xpath('.//h3/span[2]/a/text()')[]
# 获取评星
star = comment.xpath('.//h3/span[2]/span[2]/@class')[][:]
# 获取时间
date_time = comment.xpath('.//h3/span[2]/span[3]/@title')
# 有的时间为空，需要判断下
if len(date_time) != :
date_time = date_time[]
date_time = date_time[:]
else:
date_time = None
# 获取评论文字
comment_text = comment.xpath('.//p/span/text()')[].strip()
# 添加所有信息到列表
users.append(user)
stars.append(star)
times.append(date_time)
content.append(comment_text)
# 用字典包装
comment_dic = {'user': users, 'star': stars, 'time': times, 'comments': content}
# 转换成 DataFrame 格式
comment_df = pd.DataFrame(comment_dic)
# 保存数据
comment_df.to_csv('db.csv')
# 将评论单独再保存下来
comment_df['comments'].to_csv('comment.csv', index=False)spider()