B站弹幕爬取

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2023-01-13 03:20:52

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基于爬取疫情期间新浪新闻评论和B站弹幕，运用NLP技术进行社会舆论分析的项目，可以划分为以下几个关键步骤：一、数据爬取新浪新闻评论爬取：使用Python的requests和BeautifulSoup库或Scrapy框架来爬取新浪新闻及其评论。分析新浪新闻的网页结构，找到评论区域的URL或评论数据的API接口。编写代码循环爬取指定时间段内关于疫情的新闻及其评论。将爬取的数据存储到本地数据库或CSV文件中。 B站弹幕爬取：使用Python的requests库来模拟浏览器请求，获取B站视频弹幕数据。类似于新浪新闻评论的爬取，首先需要找到B站弹幕数据的API接口。通过API接口，获取与疫情相关的健康科普类视频的弹幕数据。同样将弹幕数据存储到本地数据库或CSV文件中。二、数据预处理文本清洗：去除HTML标签、特殊字符、URL链接等噪声数据。将文本转换为小写或统一编码格式。处理文本中的错别字、缩写词、网络用语等。分词与词性标注：使用中文分词工具（如jieba）对评论和弹幕进行分词。进行词性标注，帮助后续的情感分析和主题识别。三、情感分析基于情感词典的

爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集：爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。请求网页：爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。解析内容：爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。数据存储：爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。遵守规则：为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为，如设置User-Agent。反爬虫应对：由于爬虫的存在，一些网站采取了反爬虫措施，如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。爬虫在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而，使用爬虫需要遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对被访问网站的服务器负责。

python实现爬取弹幕信息,可用于弹幕分析、监控，可用于B站弹幕

期末课设基于python+jieba+request爬虫技术实现B站弹幕评论爬取分析可视化系统+说明文档.zip [功能介绍] 通过视频的BV号获取视频的aid和cid,然后使用cid获取弹幕数据,使用aid获取评论数据,并将数据保存为CSV文件。对获取的弹幕和评论数据进行预处理,包括去除标点符号、表情、数字等,并使用自定义的词典进行分词。使用Word2Vec模型将分词后的结果转化为词向量,并对词向量进行降维可视化。【技术栈】 Python 爬虫技术(requests、BeautifulSoup等) 自然语言处理(jieba、Word2Vec等) 数据可视化(matplotlib等) 【项目说明】 1.多数小白下载后，在使用过程，可能会遇到些小问题，若自己解决不了，请及时私信描述你的问题，我会第一时间提供帮助，也可以远程指导 2.项目代码完整可靠，但难度适中，满足一些毕设、课设要求，且属于易上手的优质项目，项目内基本都有说明文档，按照操作即可，遇到困难也可私信交流 3.适用人群：各大计算机相关专业行业的在校学生、高校老师、公司程序员等下载使用 4.特别是那种爱钻研学习的学霸，强烈推荐此项目，可以二次开发提升自己。拿来作毕设、课设直接用也行，不过尽量弄懂项

【Python】针对bilibili直播的爬虫，爬取内容为弹幕和礼物信息，基于python selenium

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