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- #哔哩哔哩BV号转AV号使用的变量
- table = 'fZodR9XQDSUm21yCkr6zBqiveYah8bt4xsWpHnJE7jL5VG3guMTKNPAwcF'
- tr = {}
- for i in range(58):
- tr[table[i]] = i
- s = [11, 10, 3, 8, 4, 6]
- xor = 177451812
- add = 8728348608
- #词云屏蔽词
- stopwords=['的','了','不','是','我','你','这','那','来','去','在',
- '谁','很','太','后','都','吧','和','给','但是','他','她',
- '它','又','吗','还','也','就','个','只','着','里']
- #代理IP
- try:
- pro = [] #代理IP列表
- with open(r'./httpipcfg.txt',mode='r',encoding='utf-8') as f: #代理IP文档存放路径
- content = f.readline() # 按行读取
- while content: #循环最后一句的意义为当content读不到行时停止,这样能一行一行全部读取
- op = content.split() #用op对象存储,把一行切割成数组,去除空格
- pro.append(str(op[0]+":"+op[1])) #第一列数据下标为0
- content = f.readline()
- print('\n')
- print('成功载入下列代理IP列表:')
- print(pro)
- except:
- input('载入代理IP失败,请检查httpipcfg.txt是否正确存在脚本目录!')
- exit(0)
- #将文本中的非中文移除
- def remove_non_chinese(text):
- pattern = re.compile('[^\u4e00-\u9fa5]')
- return pattern.sub('', text)
- def dec(x): #BV转化为AV号
- if(x >= '0' and x <= '9'):#判断是否是纯数字,是的话就当做AV号,直接返回原本值
- return x
- else:
- r = 0
- for i in range(6):
- r = r+tr[x[s[i]]]*58**i
- return (r-add)^xor

- #抓取评论
- def gettext(url):
- headers1 = {
- 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36',
- }
- trytimes=0
- while trytimes<=50:
- httpip=random.choice(pro)
- response1 = requests.get(url,proxies={'http':str(httpip)},headers=headers1)#使用代理IP
- if(json.loads(response1.text)['code']==-412):
- trytimes = trytimes + 1
- else:
- trytimes=100
- if(trytimes>50 and trytimes!=100):
- input('抓取失败,访问频率过高!错误代码:-412,请稍后再试或更新代理IP!')
- exit(0)
- # response1 = requests.get(url,headers=headers1)#不使用代理IP
- response1.encoding = 'utf-8'
- response1.close()
- return response1.text

- #写入表格中
- def xw_toExcel(data, fileName): # xlsxwriter库储存数据到excel
- workbook = xw.Workbook(fileName) # 创建工作簿
- worksheet1 = workbook.add_worksheet("sheet1") # 创建子表
- worksheet1.activate() # 激活表
- title = ['用户名', 'UID','性别','个签', '头像','点赞数', '评论','情感指数','情感等级'] # 设置表头
- worksheet1.write_row('A1', title) # 从A1单元格开始写入表头
- i = 2 # 从第二行开始写入数据
- for j in range(len(data)):
- insertData = [data[j]["用户名"], data[j]["UID"],data[j]["性别"],data[j]["个签"], data[j]["头像"], data[j]["点赞数"], data[j]["评论"],data[j]["情感指数"],data[j]['情感等级']]
- row = 'A' + str(i)
- worksheet1.write_row(row, insertData)
- i += 1
- workbook.close() # 关闭表
- try:
- BVID=input("请输入需要爬取评论的视频AV/BV号:")
- comment = json.loads(gettext("https://api.bilibili.com/x/v2/reply?pn=" + str(1) + "&type=1&oid=" + str(dec(BVID)) + "&sort=2"))
- except:
- input('抓取错误,请检查输入的AV/BV号!')
- exit(0)
- if comment['code']==-412:
- input('抓取失败,访问频率过高!错误代码:-412,请稍后再试!')
- exit(0)
- elif comment['code']!=0:
- input('抓取失败,错误代码:'+str(comment['code']))
- exit(0)
- #抓取前的变量设置
- pagenum=1#当前页
- commentnum=0#总评论数量(不计算楼中楼评论)
- commentlist=[] #存抓取信息的变量
- commentLength = len(comment)#当前页评论数量
- commenttext="" #一个用来存取所有评论的变量
- commenttext1="" #一个用来存取所有男性评论的变量
- commenttext2="" #一个用来存取所有女性评论的变量
- commenttext3="" #一个用来存取所有无性评论的变量
- male=0
- female=0
- nomale=0
- feeling=0.0
- femalefeel=0.0
- malefeel=0.0
- nomalefeel=0.0

- #开始抓取评论,直到下一页没有评论
- while commentLength!=0:
- time.sleep(0.1)
- comment = json.loads(gettext("https://api.bilibili.com/x/v2/reply?pn=" + str(pagenum) + "&type=1&oid=" + str(dec(BVID)) + "&sort=2"))
- comment = comment['data']['replies']#数据清洗,只留下抓取信息中的评论信息
- try:
- commentLength = len(comment)
- except:
- break
- for index in range(commentLength):
- username=str(comment[index]['member']['uname'])
- uid=str(comment[index]['member']['mid'])
- usex=str(comment[index]['member']['sex'])
- usigh=str(comment[index]['member']['sign'])
- uhead=str(comment[index]['member']['avatar'])
- ucom=str(comment[index]['content']['message'])
- ulike=str(comment[index]['like'])
- print('用户名:'+username) # 用户名
- print('UID:'+uid) # UID
- print('性别:'+usex) # 性别
- print('个签:'+usigh) # 性别
- print('头像:'+uhead) # 用户头像
- print('评论:'+ucom) # 评论内容
- sss = SnowNLP(ucom)#情感分析
- sentiment = sss.sentiments#情感指数(越接近1越积极)
- feeling=feeling+sentiment
- if usex=='男':
- male=male+1
- malefeel=malefeel+sentiment
- commenttext1=commenttext1+ucom # 存入评论内容备用
- elif usex=='女':
- female=female+1
- femalefeel=femalefeel+sentiment
- commenttext2=commenttext2+ucom # 存入评论内容备用
- else:
- nomale=nomale+1
- nomalefeel=nomalefeel+sentiment
- commenttext3=commenttext3+ucom # 存入评论内容备用
- commenttext=commenttext+ucom # 存入评论内容备用
- print('点赞数:'+ulike) # 点赞
- #判断评论负面等级,越大证明评论越积极,但仅仅通过文本,结果仅供参考,要依据实际情况判断
- if(sentiment>0.6):
- ufeel='积极'
- elif(sentiment<0.4):
- ufeel='消极'
- else:
- ufeel='中性'
- print('情感等级:'+ufeel+'\n')
- commentdic={}
- commentdic.update({'用户名':username,'UID':uid,'性别':usex,'个签':str(comment[index]['member']['sign']),
- '头像':uhead,'点赞数':ulike,'评论':ucom,'情感指数':sentiment,'情感等级':ufeel})
- commentlist.append(commentdic)
- pagenum=pagenum+1
- commentnum=commentnum+commentLength

- feeling=float(feeling/commentnum)*100
- if male!=0:
- malefeel=float(malefeel/male)*100
- if nomale!=0:
- nomalefeel=float(nomalefeel/nomale)*100
- if female!=0:
- femalefeel=float(femalefeel/female)*100
- #移除评论中的非中文字符并且分割评论,并统计词频,分割词后去除屏蔽词
- def jiebacut(text):
- text=remove_non_chinese(text)
- words = jieba.cut(text)
- temp=[]
- for word in words:#去除屏蔽词
- if word not in stopwords:
- temp.append(word)
- word_counts = Counter(temp)
- sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
- return sorted_word_counts

- #制作词频词云
- #全部
- sorted_word_counts=jiebacut(commenttext)
- wordcloud = cloud(sorted_word_counts)
- wordcloud.to_file(BVID+'词云.jpg')
- #男性
- sorted_word_counts=jiebacut(commenttext1)
- wordcloud = cloud(sorted_word_counts)
- wordcloud.to_file(BVID+'【男性】词云.jpg')
- #女性
- sorted_word_counts=jiebacut(commenttext2)
- wordcloud = cloud(sorted_word_counts)
- wordcloud.to_file(BVID+'【女性】词云.jpg')
- #保密性别
- sorted_word_counts=jiebacut(commenttext3)
- wordcloud = cloud(sorted_word_counts)
- wordcloud.to_file(BVID+'【无性】词云.jpg')

- sexfcount=[malefeel, femalefeel, nomalefeel, feeling]
- sexname=['男性', '女性', '保密', '全部']
- sexindex=np.arange(len(sexname))
- # 正确显示中文和负号
- plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
- plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
- p1=plt.bar(sexindex, sexfcount)
- plt.bar_label(p1, label_type='edge')
- # plt.subplot(121)
- plt.title(BVID+'性别情感指数柱状图')
- plt.xlabel('性别')
- plt.ylabel('情感指数')
- plt.xticks(sexindex, sexname)
- plt.savefig(BVID+'性别情感指数图.png')
- plt.figure()
-
- sexcount=[male, female, nomale]
- labels = ['男性', '女性', '保密']
- plt.title(BVID+'性别比例(共'+str(commentnum)+')人')
- plt.pie(sexcount, autopct='%1.1f%%', labels=labels)
- plt.savefig(BVID+'性别比例图.png')
- plt.figure()

- print('共计['+str(commentnum)+']条评论')
- fileName=BVID+'视频评论.xlsx'
- xw_toExcel(commentlist, fileName)
- input('完成!')
- # -*- coding: utf-8 -*-
- import requests
- import json
- import xlsxwriter as xw
- import random
- import time
- from wordcloud import WordCloud
- import matplotlib.pyplot as plt
- import jieba
- from collections import Counter
- import re
- from snownlp import SnowNLP
- import numpy as np
-
- #哔哩哔哩BV号转AV号使用的变量
- table = 'fZodR9XQDSUm21yCkr6zBqiveYah8bt4xsWpHnJE7jL5VG3guMTKNPAwcF'
- tr = {}
- for i in range(58):
- tr[table[i]] = i
- s = [11, 10, 3, 8, 4, 6]
- xor = 177451812
- add = 8728348608
-
- #词云屏蔽词
- stopwords=['的','了','不','是','我','你','这','那','来','去','在',
- '谁','很','太','后','都','吧','和','给','但是','他','她',
- '它','又','吗','还','也','就','个','只','着','里']
-
- #代理IP
- try:
- pro = [] #代理IP列表
- with open(r'./httpipcfg.txt',mode='r',encoding='utf-8') as f: #代理IP文档存放路径
- content = f.readline() # 按行读取
- while content: #循环最后一句的意义为当content读不到行时停止,这样能一行一行全部读取
- op = content.split() #用op对象存储,把一行切割成数组,去除空格
- pro.append(str(op[0]+":"+op[1])) #第一列数据下标为0
- content = f.readline()
- print('\n')
- print('成功载入下列代理IP列表:')
- print(pro)
- except:
- input('载入代理IP失败,请检查httpipcfg.txt是否正确存在脚本目录!')
- exit(0)
- def cloud(sorted_word_counts):
- wordcloud = WordCloud(
- font_path="msyh.ttc", # 在这里添加
- background_color='white',
- width=1000,
- height=1000,
- max_words=300,
- max_font_size=200,
- min_font_size=20,
- prefer_horizontal=0.95).generate_from_frequencies(dict(sorted_word_counts))
- return wordcloud
- #将文本中的非中文移除
- def remove_non_chinese(text):
- pattern = re.compile('[^\u4e00-\u9fa5]')
- return pattern.sub('', text)
- def dec(x): #BV转化为AV号
- if(x >= '0' and x <= '9'):#判断是否是纯数字,是的话就当做AV号,直接返回原本值
- return x
- else:
- r = 0
- for i in range(6):
- r = r+tr[x[s[i]]]*58**i
- return (r-add)^xor
-
- #抓取评论
- def gettext(url):
- headers1 = {
- 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36',
- }
- trytimes=0
- while trytimes<=50:
- httpip=random.choice(pro)
- response1 = requests.get(url,proxies={'http':str(httpip)},headers=headers1)#使用代理IP
- if(json.loads(response1.text)['code']==-412):
- trytimes = trytimes + 1
- else:
- trytimes=100
- if(trytimes>50 and trytimes!=100):
- input('抓取失败,访问频率过高!错误代码:-412,请稍后再试或更新代理IP!')
- exit(0)
- # response1 = requests.get(url,headers=headers1)#不使用代理IP
- response1.encoding = 'utf-8'
- response1.close()
- return response1.text
-
- #写入表格中
- def xw_toExcel(data, fileName): # xlsxwriter库储存数据到excel
- workbook = xw.Workbook(fileName) # 创建工作簿
- worksheet1 = workbook.add_worksheet("sheet1") # 创建子表
- worksheet1.activate() # 激活表
- title = ['用户名', 'UID','性别','个签', '头像','点赞数', '评论','情感指数','情感等级'] # 设置表头
- worksheet1.write_row('A1', title) # 从A1单元格开始写入表头
- i = 2 # 从第二行开始写入数据
- for j in range(len(data)):
- insertData = [data[j]["用户名"], data[j]["UID"],data[j]["性别"],data[j]["个签"], data[j]["头像"], data[j]["点赞数"], data[j]["评论"],data[j]["情感指数"],data[j]['情感等级']]
- row = 'A' + str(i)
- worksheet1.write_row(row, insertData)
- i += 1
- workbook.close() # 关闭表
-
-
- try:
- BVID=input("请输入需要爬取评论的视频AV/BV号:")
- comment = json.loads(gettext("https://api.bilibili.com/x/v2/reply?pn=" + str(1) + "&type=1&oid=" + str(dec(BVID)) + "&sort=2"))
- except:
- input('抓取错误,请检查输入的AV/BV号!')
- exit(0)
- if comment['code']==-412:
- input('抓取失败,访问频率过高!错误代码:-412,请稍后再试!')
- exit(0)
- elif comment['code']!=0:
- input('抓取失败,错误代码:'+str(comment['code']))
- exit(0)
- #抓取前的变量设置
- pagenum=1#当前页
- commentnum=0#总评论数量(不计算楼中楼评论)
- commentlist=[] #存抓取信息的变量
- commentLength = len(comment)#当前页评论数量
- commenttext="" #一个用来存取所有评论的变量
- commenttext1="" #一个用来存取所有男性评论的变量
- commenttext2="" #一个用来存取所有女性评论的变量
- commenttext3="" #一个用来存取所有无性评论的变量
- male=0
- female=0
- nomale=0
- feeling=0.0
- femalefeel=0.0
- malefeel=0.0
- nomalefeel=0.0
-
- #开始抓取评论,直到下一页没有评论
- while commentLength!=0:
- time.sleep(0.1)
- comment = json.loads(gettext("https://api.bilibili.com/x/v2/reply?pn=" + str(pagenum) + "&type=1&oid=" + str(dec(BVID)) + "&sort=2"))
- comment = comment['data']['replies']#数据清洗,只留下抓取信息中的评论信息
- try:
- commentLength = len(comment)
- except:
- break
- for index in range(commentLength):
- username=str(comment[index]['member']['uname'])
- uid=str(comment[index]['member']['mid'])
- usex=str(comment[index]['member']['sex'])
- usigh=str(comment[index]['member']['sign'])
- uhead=str(comment[index]['member']['avatar'])
- ucom=str(comment[index]['content']['message'])
- ulike=str(comment[index]['like'])
- print('用户名:'+username) # 用户名
- print('UID:'+uid) # UID
- print('性别:'+usex) # 性别
- print('个签:'+usigh) # 性别
- print('头像:'+uhead) # 用户头像
- print('评论:'+ucom) # 评论内容
- sss = SnowNLP(ucom)#情感分析
- sentiment = sss.sentiments#情感指数(越接近1越积极)
- feeling=feeling+sentiment
- if usex=='男':
- male=male+1
- malefeel=malefeel+sentiment
- commenttext1=commenttext1+ucom # 存入评论内容备用
- elif usex=='女':
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- femalefeel=femalefeel+sentiment
- commenttext2=commenttext2+ucom # 存入评论内容备用
- else:
- nomale=nomale+1
- nomalefeel=nomalefeel+sentiment
- commenttext3=commenttext3+ucom # 存入评论内容备用
- commenttext=commenttext+ucom # 存入评论内容备用
- print('点赞数:'+ulike) # 点赞
- #判断评论负面等级,越大证明评论越积极,但仅仅通过文本,结果仅供参考,要依据实际情况判断
- if(sentiment>0.6):
- ufeel='积极'
- elif(sentiment<0.4):
- ufeel='消极'
- else:
- ufeel='中性'
- print('情感等级:'+ufeel+'\n')
- commentdic={}
- commentdic.update({'用户名':username,'UID':uid,'性别':usex,'个签':str(comment[index]['member']['sign']),
- '头像':uhead,'点赞数':ulike,'评论':ucom,'情感指数':sentiment,'情感等级':ufeel})
- commentlist.append(commentdic)
- pagenum=pagenum+1
- commentnum=commentnum+commentLength
-
- feeling=float(feeling/commentnum)*100
- if male!=0:
- malefeel=float(malefeel/male)*100
- if nomale!=0:
- nomalefeel=float(nomalefeel/nomale)*100
- if female!=0:
- femalefeel=float(femalefeel/female)*100
- #移除评论中的非中文字符并且分割评论,并统计词频,分割词后去除屏蔽词
- def jiebacut(text):
- text=remove_non_chinese(text)
- words = jieba.cut(text)
- temp=[]
- for word in words:#去除屏蔽词
- if word not in stopwords:
- temp.append(word)
- word_counts = Counter(temp)
- sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
- return sorted_word_counts
- #制作词频词云
- #全部
- sorted_word_counts=jiebacut(commenttext)
- wordcloud = cloud(sorted_word_counts)
- wordcloud.to_file(BVID+'词云.jpg')
- #男性
- sorted_word_counts=jiebacut(commenttext1)
- wordcloud = cloud(sorted_word_counts)
- wordcloud.to_file(BVID+'【男性】词云.jpg')
- #女性
- sorted_word_counts=jiebacut(commenttext2)
- wordcloud = cloud(sorted_word_counts)
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- #保密性别
- sorted_word_counts=jiebacut(commenttext3)
- wordcloud = cloud(sorted_word_counts)
- wordcloud.to_file(BVID+'【无性】词云.jpg')
-
-
- sexfcount=[malefeel, femalefeel, nomalefeel, feeling]
- sexname=['男性', '女性', '保密', '全部']
- sexindex=np.arange(len(sexname))
- # 正确显示中文和负号
- plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
- plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
- p1=plt.bar(sexindex, sexfcount)
- plt.bar_label(p1, label_type='edge')
- # plt.subplot(121)
- plt.title(BVID+'性别情感指数柱状图')
- plt.xlabel('性别')
- plt.ylabel('情感指数')
- plt.xticks(sexindex, sexname)
- plt.savefig(BVID+'性别情感指数图.png')
- plt.figure()
-
- sexcount=[male, female, nomale]
- labels = ['男性', '女性', '保密']
- plt.title(BVID+'性别比例(共'+str(commentnum)+')人')
- plt.pie(sexcount, autopct='%1.1f%%', labels=labels)
- plt.savefig(BVID+'性别比例图.png')
- plt.figure()
- print('共计['+str(commentnum)+']条评论')
- fileName=BVID+'视频评论.xlsx'
- xw_toExcel(commentlist, fileName)
- input('完成!')
-
-







- 103.36.11.17 8181 香港 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
- 103.36.11.17 8181 香港 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
- 103.36.11.14 8181 香港 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
- 103.36.11.14 8181 香港 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
- 120.71.147.244 8901 新疆乌鲁木齐市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
- 120.71.13.38 8901 新疆乌鲁木齐市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
- 116.9.163.205 58080 广西钦州市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
- 221.7.197.248 8000 广西南宁市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
- 116.9.163.205 58080 广西钦州市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
- 221.7.197.248 8000 广西南宁市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
- 222.74.73.202 42055 内蒙古赤峰市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
- 222.74.73.202 42055 内蒙古赤峰市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
- 59.124.224.205 3128 台湾省 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
- 59.124.224.205 3128 台湾省 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
- 106.105.125.139 80 台湾省 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
- 106.105.125.139 80 台湾省 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
- 118.180.166.195 8060 甘肃省兰州市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
- 219.246.65.55 80 甘肃省兰州市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
- 117.34.25.11 55443 陕西省西安市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
- 182.139.111.107 9000 四川省成都市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
- 182.139.111.153 9000 四川省成都市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
- 183.236.123.242 8060 广东省广州市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
- 121.13.252.60 41564 广东省东莞市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
- 58.20.184.187 9091 湖南省衡阳市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
- 58.20.184.187 9091 湖南省衡阳市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
- 111.23.16.250 3128 湖南省邵阳市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
- 111.23.16.250 3128 湖南省邵阳市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
- 120.194.55.139 6969 河南省洛阳市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
- 120.194.55.139 6969 河南省洛阳市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
- 218.59.139.238 80 山东省潍坊市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
- 218.59.139.238 80 山东省潍坊市 高匿代理 2022年04月01日03时 验证
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- 183.247.221.119 30001 浙江省嘉兴市 高匿代理 2023年03月18日06时 验证
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- 74.208.177.198 80 新疆维吾尔自治区哈密地区 高匿代理 2023年03月18日00时 验证
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