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Python爬虫抓取Bilibili弹幕并生成词云

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1. 引言

Bilibili(B站)是国内知名的视频分享平台,拥有海量的弹幕数据。弹幕是B站的核心特色之一,用户通过弹幕进行实时互动,这些数据对于分析视频热度、用户情感倾向等具有重要价值。

本文将介绍如何利用Python爬虫技术抓取Bilibili视频的弹幕数据,并使用WordCloud库生成词云,直观展示弹幕中的高频词汇。

2. 技术栈

  • Python:主编程语言
  • Requests:HTTP请求库,用于获取网页数据
  • BeautifulSoup / lxml:HTML/XML解析库
  • re(正则表达式):提取弹幕数据
  • WordCloud / jieba:生成词云并进行中文分词
  • Matplotlib / PIL:可视化展示

3. 分析B站弹幕数据来源

B站的弹幕数据通常存储在XML文件中,每个视频对应一个弹幕文件(**<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">cid</font>**决定)。我们需要:

  1. 获取视频的**<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">cid</font>**(弹幕ID)
  2. 请求弹幕API(如 **<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">https://comment.bilibili.com/{cid}.xml</font>**
  3. 解析XML数据,提取弹幕文本

3.1 获取视频的**<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">cid</font>**

B站的视频页面(如 **<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">https://www.bilibili.com/video/BV1xxxxxx</font>**)中,**<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">cid</font>**通常可以通过以下方式获取:

  • 解析网页源码,查找 **<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">window.__playinfo__</font>****<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">cid</font>** 相关字段
  • 调用B站API(如 **<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">https://api.bilibili.com/x/web-interface/view?bvid=BV1xxxxxx</font>**

本文采用 API方式 获取 **<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">cid</font>**,更加稳定。

4. 代码实现

4.1 安装依赖

4.2 获取视频**<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">cid</font>**

import requestsdef get_cid(bvid):"""通过B站API获取视频的cid"""url = f"https://api.bilibili.com/x/web-interface/view?bvid={bvid}"headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36"}response = requests.get(url, headers=headers)if response.status_code == 200:data = response.json()return data["data"]["cid"]else:raise Exception("Failed to fetch cid")# 示例:获取视频 BV1GJ411x7h7 的 cid
bvid = "BV1GJ411x7h7"  # 替换为目标视频的BV号
cid = get_cid(bvid)
print(f"视频的cid: {cid}")

4.3 抓取弹幕数据

B站的弹幕文件通常存储在 **<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">https://comment.bilibili.com/{cid}.xml</font>**,我们需要解析XML并提取弹幕文本。

from bs4 import BeautifulSoupdef fetch_danmaku(cid):"""获取弹幕XML并解析"""url = f"https://comment.bilibili.com/{cid}.xml"headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36"}response = requests.get(url, headers=headers)if response.status_code == 200:soup = BeautifulSoup(response.content, "lxml")danmaku_list = [d.text for d in soup.find_all("d")]return danmaku_listelse:raise Exception("Failed to fetch danmaku")# 获取弹幕
danmaku_list = fetch_danmaku(cid)
print(f"共获取 {len(danmaku_list)} 条弹幕")

4.4 数据清洗(可选)

弹幕可能包含无意义的符号、表情等,可以使用正则表达式过滤:

import redef clean_text(text):"""清洗弹幕文本"""# 去除特殊符号、空格、换行等text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)  # 去除非字母数字汉字text = re.sub(r'\s+', ' ', text)     # 合并多个空格return text.strip()cleaned_danmaku = [clean_text(d) for d in danmaku_list]

4.5 生成词云

使用 **<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">jieba</font>** 进行中文分词,并用 **<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">WordCloud</font>** 生成词云:

from wordcloud import WordCloud
import jieba
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as npdef generate_wordcloud(text_list, output_path="wordcloud.png"):"""生成词云"""# 合并所有弹幕text = " ".join(text_list)# 使用 jieba 分词words = " ".join(jieba.cut(text))# 设置词云参数wc = WordCloud(font_path="msyh.ttc",  # 支持中文的字体(Windows可用)width=800,height=600,background_color="white",max_words=200,collocations=False,  # 避免重复词)# 生成词云wc.generate(words)# 保存词云图片wc.to_file(output_path)print(f"词云已生成: {output_path}")# 显示词云plt.imshow(wc, interpolation="bilinear")plt.axis("off")plt.show()# 生成词云
generate_wordcloud(cleaned_danmaku)

4.6 完整代码整合

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
from wordcloud import WordCloud
import jieba
import matplotlib.pyplot as plt# 代理配置
proxyHost = "www.16yun.cn"
proxyPort = "5445"
proxyUser = "16QMSOML"
proxyPass = "280651"# 代理格式整理
proxyMeta = f"http://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}"
proxies = {"http": proxyMeta,"https": proxyMeta,
}def get_cid(bvid):"""获取视频cid"""url = f"https://api.bilibili.com/x/web-interface/view?bvid={bvid}"headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}try:# 添加 proxies 参数response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10)if response.status_code == 200:return response.json()["data"]["cid"]else:raise Exception(f"API请求失败,状态码:{response.status_code}")except Exception as e:raise Exception(f"获取cid时出错:{str(e)}")def fetch_danmaku(cid):"""获取弹幕XML并解析"""url = f"https://comment.bilibili.com/{cid}.xml"headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}try:# 添加 proxies 参数response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10)if response.status_code == 200:soup = BeautifulSoup(response.content, "lxml")return [d.text for d in soup.find_all("d")]else:raise Exception(f"弹幕请求失败,状态码:{response.status_code}")except Exception as e:raise Exception(f"获取弹幕时出错:{str(e)}")def clean_text(text):"""清洗弹幕文本"""text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)text = re.sub(r'\s+', ' ', text)return text.strip()def generate_wordcloud(text_list, output_path="wordcloud.png"):"""生成词云"""text = " ".join(text_list)words = " ".join(jieba.cut(text))wc = WordCloud(font_path="msyh.ttc",width=800,height=600,background_color="white",max_words=200,collocations=False,)wc.generate(words)wc.to_file(output_path)plt.imshow(wc, interpolation="bilinear")plt.axis("off")plt.show()if __name__ == "__main__":try:bvid = "BV1GJ411x7h7"  # 替换为目标视频BV号cid = get_cid(bvid)print(f"成功获取视频CID: {cid}")danmaku_list = fetch_danmaku(cid)print(f"共获取 {len(danmaku_list)} 条弹幕")cleaned_danmaku = [clean_text(d) for d in danmaku_list]generate_wordcloud(cleaned_danmaku)except Exception as e:print(f"程序运行出错: {str(e)}")

5. 优化与扩展

  1. 反爬策略:B站可能有反爬机制,可以设置 **<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">headers</font>** 模拟浏览器访问,或使用代理IP。
  2. 多视频弹幕抓取:遍历多个视频的 **<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">cid</font>**,批量获取弹幕数据。
  3. 情感分析:结合 **<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">SnowNLP</font>****<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">TextBlob</font>** 分析弹幕情感倾向。
  4. 动态词云:使用 **<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">Pyecharts</font>** 生成交互式词云。

6. 结论

本文介绍了如何用Python爬取B站弹幕并生成词云,涉及:

  • B站API调用(获取**<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">cid</font>**
  • XML弹幕解析**<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">BeautifulSoup</font>**
  • 中文分词**<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">jieba</font>**
  • 词云可视化**<font style="color:rgb(64, 64, 64);background-color:rgb(236, 236, 236);">WordCloud</font>**

该方法适用于视频分析、用户行为研究、热点话题挖掘等场景。读者可以进一步扩展,如结合机器学习进行弹幕分类或情感分析。

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