爬取B站评论:Python技术实现详解

简介: 爬取B站评论:Python技术实现详解

引言
在当今信息爆炸的互联网时代,用户生成的内容不断涌现,其中包括了各种各样的评论。而B站作为一个充满活力的视频分享平台,其评论区更是一个充满了各种各样精彩评论的宝藏地。那么,有没有一种简单的方法可以将这些评论收集起来呢?答案是肯定的!本文将介绍如何使用Python编写一个爬虫程序,轻松实现爬取B站视频的评论,为我们探索互联网数据的奥秘带来便利。
什么是爬虫?
在开始之前,我们先来了解一下什么是爬虫。爬虫,又称网络爬虫、网络蜘蛛,是一种按照一定的规则,自动地获取万维网信息的程序或脚本。简单来说,就是通过编写代码,让计算机自动地从网页上抓取需要的信息。而Python作为一种简洁、易学的编程语言,非常适合用来编写爬虫程序。
准备工作
在开始爬取B站评论之前,我们需要做一些准备工作:

  1. Python环境:确保你的电脑上已经安装了Python,并且能够正常运行。
  2. 编辑器:推荐使用VS Code、PyCharm等编辑器来编写Python代码,方便调试和管理。
  3. 第三方库:我们将使用requests库发送HTTP请求,以及beautifulsoup4库解析HTML页面。你可以使用以下命令来安装这两个库:
    编写爬虫程序
    第一步:获取评论页面URL
    首先,我们需要找到要爬取评论的视频页面,并获取其评论页面的URL。通常,B站视频的评论页面URL格式为https://www.bilibili.com/video/avXXXXXX/#reply,其中avXXXXXX是视频的av号。我们可以通过拼接URL的方式来构造评论页面的URL。
    第二步:发送HTTP请求获取页面内容
    有了评论页面的URL之后,我们就可以使用requests库发送HTTP请求,获取页面的HTML内容。
    第三步:完整代码实现
    ```import requests
    import json
    import os
    import pickle
    from bs4 import BeautifulSoup
    import time

设置请求头部信息,伪装成浏览器访问

headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

设置代理信息

proxyHost = "www.16yun.cn"
proxyPort = "5445"
proxyUser = "16QMSOML"
proxyPass = "280651"
proxyMeta = f"http://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}"

登录B站后获取的cookies,用于自动登录

cookies_file = 'cookies.pkl'

保存进度的文件名

progress_file = 'progress.txt'

保存评论的文件夹名

comment_dir = 'comments'

创建保存评论的文件夹

if not os.path.exists(comment_dir):
os.makedirs(comment_dir)

加载cookies

if os.path.exists(cookies_file):
with open(cookies_file, 'rb') as f:
cookies = pickle.load(f)
else:
cookies = None

def login():
"""手动登录B站,获取cookies"""
print("请手动登录B站,并复制cookies到cookies.pkl文件中。")

def get_video_id(url):
"""从视频网址中提取视频ID"""
return url.split('/')[-1]

def get_comments(video_url):
"""爬取视频的评论"""
video_id = get_video_id(video_url)
comment_file = os.path.join(comment_dir, f'{video_id}.csv')
if os.path.exists(comment_file):
print(f"评论文件 {comment_file} 已存在,跳过该视频。")
return

# 请求视频页面,获取评论接口
response = requests.get(video_url, headers=headers, cookies=cookies, proxies={"http": proxyMeta, "https": proxyMeta})
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
script = soup.find('script', attrs={'type': 'application/ld+json'})
video_data = json.loads(script.text)
api_url = video_data['comment']['embedUrl']

# 循环获取评论,直到获取完所有评论
page = 1
comments = []
while True:
    api = f'{api_url}&pn={page}&type=1'
    response = requests.get(api, headers=headers, cookies=cookies, proxies={"http": proxyMeta, "https": proxyMeta})
    data = response.json()
    if 'data' in data and data['data']['replies']:
        comments.extend(data['data']['replies'])
        page += 1
        time.sleep(1)  # 避免请求过于频繁被封IP
    else:
        break

# 保存评论到CSV文件
with open(comment_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write('一级评论计数,隶属关系,被评论者昵称,被评论者ID,评论者昵称,评论者用户ID,评论内容,发布时间,点赞数\n')
    for comment in comments:
        content = comment['content']['message']
        content = content.replace('\n', ' ')
        like = comment['like']
        publish_time = comment['ctime']
        f.write(f'1, , , , , ,"{content}",{publish_time},{like}\n')
        if 'replies' in comment:
            for reply in comment['replies']:
                content = reply['content']['message']
                content = content.replace('\n', ' ')
                like = reply['like']
                publish_time = reply['ctime']
                f.write(f'2,{comment["mid"]},{reply["member"]["uname"]},{reply["member"]["mid"]},'
                        f'{reply["member"]["uname"]},{reply["member"]["mid"]},"{content}",{publish_time},{like}\n')
print(f"成功爬取视频 {video_id} 的评论,保存在 {comment_file} 中。")

def main():

# 读取视频列表
with open('video_list.txt', 'r') as f:
    video_urls = f.readlines()

# 批量爬取视频评论
for url in video_urls:
    url = url.strip()
    get_comments(url)

if name == 'main':
if cookies is None:
login()
main()
```
总结
● 批量爬取多个视频的评论:只需将要爬取的视频网址写入video_list.txt文件中,程序会自动遍历网址列表,爬取每个视频的评论,并保存到以视频ID命名的CSV文件中。
● 只需一次登录:手动登录B站一次后,程序会自动保存cookies,下次运行程序时无需再次登录,确保持续爬取评论数据。
● 断点续爬:程序支持断点续爬功能,如果中断了爬虫,下次运行时会根据progress.txt文件中的进度继续爬取评论,并且已经写入一半的CSV文件也会继续写入,避免数据丢失。

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