时隔一年，嵩哥带来他的新作《雨幕》。
他依旧认真创作，追求高品质，作品在发表之前已听了五百遍以上。
如此高品质的音乐，大家如何评价呢？通过哔哩哔哩上的视频弹幕，感受一下。01 实现思路
首先，利用哔哩哔哩的弹幕接口，把数据保存到本地。接着，对数据进行分词。最后，做了评论的可视化。02 弹幕数据
平常我们在看视频时，弹幕是出现在视频上的。实际上在网页中，弹幕是被隐藏在源代码中，以XML的数据格式进行加载的。
比如：https://comment.bilibili.com/123072475.xml一个固定的url地址 + 视频的cid + .xml
只要找到你想要的视频cid，替换这个url就可以爬取所有弹幕了（b站大部分网页给出的字幕限制是1000条）。一个视频的cid在哪里呢？
右键网页，打开网页源代码，搜索 "cid": 就能找到：
03 保存数据到本地
有了数据的接口链接，我们就可以利用request模块，获取数据了。
然后，再利用xpath简单的解析xml，就可以把所有的弹幕信息汇总到一个列表里了。最后，把列表转化成dataframe，保存到本地。# 许嵩新歌《雨幕》 # bilibili视频弹幕文件 url = 'https://comment.bilibili.com/123072475.xml' # 发送请求 response = requests.get(url) xml = etree.fromstring(response.content) # 解析数据 dm = xml.xpath("/i/d/text()") print(dm) # list # 把列表转换成 dataframe dm_df = pd.DataFrame(dm, columns=['弹幕内容']) print(dm_df) # 存到本地 # 解决了中文乱码问题 dm_df.to_csv('雨幕-弹幕.csv', encoding='utf_8_sig')
保存的csv数据：
04 对数据进行分词
制作词云前，需要把弹幕数据进行分词。
关于jieba分词，可以参考：https://blog.csdn.net/dnxbjyj/article/details/72854460# jieba分词 dm_str = " ".join(dm) words_list = jieba.lcut(dm_str) # 切分的是字符串,返回的是列表 words_str = " ".join(words_list)05 词云可视化
通过创建词云对象、设置词云参数，最终生成图片，保存到本地。# 读取本地文件 backgroud_Image = plt.imread('1.jpg') # 创建词云 wc = WordCloud( background_color='white', mask=backgroud_Image, font_path='./SourceHanSerifCN-Medium.otf', # 设置本地字体 max_words=2000, max_font_size=100, min_font_size=10, color_func=random_color_func, random_state=50, ) word_cloud = wc.generate(words_str) # 产生词云 word_cloud.to_file("yumu.jpg") #保存图片
