毕业季|b站《入海》评论爬取
本文作者：张馨月
文字编辑：朱巧利
技术总编：张计宝
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受疫情的影响，2020年的毕业季有些不同，从云毕业照、云答辩到云端毕业典礼，往年的花式毕业流程在当下全靠网线维系。没能完整的告别是许多人的遗憾，而这样特殊的“云毕业”也将成为这届毕业生难忘的记忆。今天，小编来带领大家爬取b站《入海》MV的评论并制作词云图，愿即将跃入人海的每一位毕业生，无论奔涌在哪个浪潮里，都能在自己的生活中掀起巨浪。
（爬取链接：
https://www.bilibili.com/video/BV1tC4y1H7yz）
本文的主要内容如下;
1.获取网页链接
2.单页内容抓取
3.所有页面抓取
4.词云图绘制
1. 获取网页链接
由于网页的源代码中没有关于评论的信息，我们需要找到保存评论的链接。点击F12进入开发者模式，并通过Ctrl+F查找评论中的一条内容，便可找到网页的真实链接。在Preview界面里，我们可以看到这个网页中保存了与评论有关的非常详细的内容：
当我们打开Headers中的网址时，页面会显示无法访问。不过，通过对网址进行分析，最终发现当仅保留URL参数中的pn(页数)、type(=1)、oid(视频id)、sort(1为按时间排序，2为按热度排序)时，便能成功查看网页内容：
根据这个链接，我们便可对评论内容进行爬取~
2. 单页内容抓取
由于评论的内容以json格式储存，我们首先生成一个变量储存URL，再用fileread()将源代码读入到一行，以便于后续对源代码进行拆分：
clearset obs 1gen url="https://api.bilibili.com/x/v2/reply?type=1&oid=795637027&pn=1&sort=2"gen v=fileread(url)对源代码和Preview中的内容进行观察，可以看到评论内容均保留在关键字"rpid"中，但是查找网页中"rpid"字段，会发现其字段数量远远超过每页评论的数量（20条），这是因为"rpid"不仅保留了页面中显示的评论内容，还保留了每条评论的回复以及对该视频的热评。因此，我们需要将三者进行区分。
首先，根据”hots”关键字，将本页的评论内容与热评拆分，并只保留结果的前半段：
split v,p("hots")keep v1接下来，根据”rpid”将每条评论和回复拆分开，并进行转置：
split v1,p(`""rpid""')drop v1sxpose,clear通过进一步对源代码内容的观察，可以看到每条评论"parent"对应的值为0，而回复中"parent"对应的值为一串数字，所以我们可以据此来保留主评论的内容：
keep if ustrregexm(_var1,`""parent":0"',.)这样，我们根据字段content":{"message":"和字段","plat"进行拆分，即可得到评论的内容；使用正则表达式对”uname”和”like”的信息进行提取，便能得到楼主名称和评论的点赞数：
split _var1,p(`""content":{"message":""')split _var12,p(`"","plat""')rename _var121 contentgen like = ustrregexs(1) if ustrregexm(_var11,`""like":(\d+)"')gen name = ustrregexs(1) if ustrregexm(_var11,`""uname":"(.*?)""')drop _var*3. 所有网页抓取
首先，我们将上述内容根据页码写入循环，以抓取每页的评论内容。需要注意的是目前的评论共有1100页，但页数随会着评论数量不断增加，所以我们在这里设置最大值为2000，在循环爬取的过程中，如果匹配"parent":0后的数据集为空，就终止循环：
forvalues i=1/2000{ clear set obs 1 gen url="https://api.bilibili.com/x/v2/reply?type=1&oid=795637027&pn=`i'&sort=2" gen v=fileread(url) split v,p("hots") keep v1 split v1,p(`""rpid""') drop v1 sxpose,clear keep if ustrregexm(_var1,`""parent":0"',.) if _N==0{ continue,break } split _var1,p(`""content":{"message":""') split _var12,p(`"","plat""') rename _var121 content gen like = ustrregexs(1) if ustrregexm(_var11,`""like":(\d+)"') gen name = ustrregexs(1) if ustrregexm(_var11,`""uname":"(.*?)""') drop _var* save "page_`i'"}接下来，将各页的内容合并：
clear allfs page*.dtaforeach file in `r(files)'{ append using "`file'" //把上面生成的影评i.dta合并起来}最后，由于评论内容中包括许多表情（保留在[ ]中）、空白字符（\s）、回车符和换行符（\r \n），我们用正则表达式对这些内容进行替换：
replace content=ustrregexra(content,"\[.*?\]","")replace content = ustrregexra(content,"\s","",.)replace content = ustrregexra(content,"\\r","",.)replace content = ustrregexra(content,"\\n","",.)save "评论.dta",replace*导出为txt文档keep contentexport delimited using content.txt,replace4. 词云图制作
在往期推文《疫情下的家庭关系|《请回答1988》影评爬取》《高亮输出之唐诗作者》等当中，我们通过Stata与Python的交互并使用命令wordcloud来绘制词云图，该命令的使用非常方便，使用一行代码即可得到结果。在今天的推文中，为了绘制出特定形状的词云图，我们使用Python完成这一过程。
首先，导入我们需要使用的库：
import jiebaimport refrom collections import Counterimport matplotlib.pyplot as pltfrom wordcloud import WordCloud, STOPWORDS接下来，进行分词和词频统计，并设置停用词表：
result=[]text=open(r"content.txt","r",encoding="utf8").read()text=re.sub(r'[0-9A-Za-z.【】、一。，！~\*]','',text) #过滤数字、字母和一些其他的干扰字符jieba.load_userdict(r"tsdict.txt") #添加自定义词典seg_list = jieba.lcut(text) seg_list=filter(lambda word:len(word)>1,seg_list)#过滤长度为1的词result.extend(seg_list) #将分词结果加入到列表result中word_counts = Counter(result) # 对分词做词频统计stopwords=set(STOPWORDS)with open('停用词表.txt',encoding='UTF-8') as f: stop_words=[i.strip() for i in f.readlines()]for word in stop_words: stopwords.add(word)在上述操作之后，导入背景图，便可使用WordCloud来制作词云图：
photo_coloring = plt.imread('background.jpg') w=WordCloud( background_color='white', # 设置背景颜色 font_path="msyh.ttc", #设置输出词云的字体为微软雅黑 width=400, height=800, #设置词云图的宽度，高度 max_words=200, min_font_size=6, stopwords=stopwords , mask=photo_coloring #设置词云形状 )wordcloud=w.generate_from_frequencies(word_counts) #加载词云文本到这里，我们以完成了基本步骤，为了让图片的色彩更加丰富，小编在这里导入一张渐变色的背景图片，操作如下：
#设置背景色from wordcloud import ImageColorGeneratorfrom PIL import Imageimport numpy as npimage=Image.open('color.jpg')graph=np.array(image)image_color=ImageColorGenerator(graph)#展示图片wordcloud=w.recolor(color_func=image_color)plt.figure(figsize = (40,20))plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis("off") #设置显示的词云图中无坐标轴plt.show()这样，我们便可得到文章开头显示的图片。
今天的分享就到这里。祝各位早睡早起，未来可期~
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