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爬取網易雲音樂評論並使用詞雲展示

referer top readlines target ner ads 詞雲 pos 參考

最近聽到一首很喜歡的歌,許薇的《我以為》,評論也很有趣,遂有想爬取該歌曲下的所有評論並用詞雲工具展示。

我們使用chrome開發者工具,發現歌曲的評論都隱藏在以 R_SO_4 開頭的 XHR 文件中

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接下來思路就很明確,拿到該文件,解析該文件的 json 數據,拿到全部評論。

我們可以看到該文件有兩個用JS加密的參數 params 和 encSecKey ,關於這兩個加密參數,參考了知乎用戶的解答:https://www.zhihu.com/question/36081767 。

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步驟:

1.導入必要的模塊:

from Crypto.Cipher import AES
from
wordcloud import WordCloud #需加入下面兩句話,不然會報錯:matplotlib: RuntimeError: Python is not installed as a framework import matplotlib matplotlib.use(TkAgg) import matplotlib.pyplot as plt import base64 import requests import json import codecs import time import jieba

註:本人使用MacOS,在該環境下會報錯,加入:

import matplotlib
matplotlib.use(‘TkAgg‘)

2.寫入請求頭:

headers = {
    Host:music.163.com,
    Origin:https://music.163.com,
    Referer:https://music.163.com/song?id=28793052,
    User-Agent:Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_4) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36
}

3.解析 params 和 encSecKey 這兩個參數:

# 第一個參數
# first_param = ‘{rid:"", offset:"0", total:"true", limit:"20", csrf_token:""}‘
# 第二個參數
second_param = "010001"
# 第三個參數
third_param = "00e0b509f6259df8642dbc35662901477df22677ec152b5ff68ace615bb7b725152b3ab17a876aea8a5aa76d2e417629ec4ee341f56135fccf695280104e0312ecbda92557c93870114af6c9d05c4f7f0c3685b7a46bee255932575cce10b424d813cfe4875d3e82047b97ddef52741d546b8e289dc6935b3ece0462db0a22b8e7"
# 第四個參數
forth_param = "0CoJUm6Qyw8W8jud"

# 獲取參數
def get_params(page): # page為傳入頁數
    iv = "0102030405060708"
    first_key = forth_param
    second_key = 16 * F
    if(page == 1): # 如果為第一頁
        first_param = {rid:"", offset:"0", total:"true", limit:"20", csrf_token:""}
        h_encText = AES_encrypt(first_param, first_key, iv)
    else:
        offset = str((page-1)*20)
        first_param = {rid:"", offset:"%s", total:"%s", limit:"20", csrf_token:""} %(offset,false)
        h_encText = AES_encrypt(first_param, first_key, iv)
    h_encText = AES_encrypt(h_encText, second_key, iv)
    return h_encText

# 獲取 encSecKey
def get_encSecKey():
    encSecKey = "257348aecb5e556c066de214e531faadd1c55d814f9be95fd06d6bff9f4c7a41f831f6394d5a3fd2e3881736d94a02ca919d952872e7d0a50ebfa1769a7a62d512f5f1ca21aec60bc3819a9c3ffca5eca9a0dba6d6f7249b06f5965ecfff3695b54e1c28f3f624750ed39e7de08fc8493242e26dbc4484a01c76f739e135637c"
    return encSecKey


# 解密過程
def AES_encrypt(text, key, iv):
    pad = 16 - len(text) % 16
    text = text + pad * chr(pad)
    encryptor = AES.new(key, AES.MODE_CBC, iv)
    encrypt_text = encryptor.encrypt(text)
    encrypt_text = base64.b64encode(encrypt_text)
    encrypt_text = str(encrypt_text, encoding="utf-8") #註意一定要加上這一句,沒有這一句則出現錯誤
    return encrypt_text

4.獲取 json 數據並抓取評論:

# 獲得評論json數據
def get_json(url, params, encSecKey):
    data = {
         "params": params,
         "encSecKey": encSecKey
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, data=data)
    return response.content

# 抓取某一首歌的前100頁評論
def get_all_comments(url,page):
    all_comments_list = [] # 存放所有評論
    for i in range(page):  # 逐頁抓取
        params = get_params(i+1)
        encSecKey = get_encSecKey()
        json_text = get_json(url,params,encSecKey)
        json_dict = json.loads(json_text)
        for item in json_dict[comments]:
            comment = item[content] # 評論內容
            comment_info = str(comment)
            all_comments_list.append(comment_info)
        print(第%d頁抓取完畢! % (i+1))
        #time.sleep(random.choice(range(1,3)))  #爬取過快的話,設置休眠時間,跑慢點,減輕服務器負擔
    return all_comments_list

5.使用結巴分詞過濾停用詞並用 wordcloud 生成詞雲:

#生成詞雲
def wordcloud(all_comments):
    # 對句子進行分詞,加載停用詞
    # 打開和保存文件時記得加encoding=‘utf-8‘編碼,不然會報錯。
    def seg_sentence(sentence):
        sentence_seged = jieba.cut(sentence.strip(), cut_all=False)  # 精確模式
        stopwords = [line.strip() for line in open(stopwords.txt, r, encoding=utf-8).readlines()]  # 這裏加載停用詞的路徑
        outstr = ‘‘
        for word in sentence_seged:
            if word not in stopwords:
                if word != \t:
                    outstr += word
                    outstr += " "
        return outstr
    for line in all_comments:
        line_seg = seg_sentence(line)  # 這裏的返回值是字符串
        with open(outputs.txt, a, encoding=utf-8) as f:
            f.write(line_seg + \n)

    data = open(outputs.txt, r, encoding=utf-8).read()
    my_wordcloud = WordCloud(
        background_color=white,  #設置背景顏色
        max_words=200,  #設置最大實現的字數
        font_path=rSimHei.ttf,  #設置字體格式,如不設置顯示不了中文
    ).generate(data)
    plt.figure()
    plt.imshow(my_wordcloud)
    plt.axis(off)
    plt.show()  # 展示詞雲

註意編碼格式為 ‘utf-8‘ 。

6.定義主函數並設置函數出口:

def main():
    start_time = time.time()  # 開始時間
    url = "https://music.163.com/weapi/v1/resource/comments/R_SO_4_28793052?csrf_token="  # 替換為你想下載的歌曲R_SO的鏈接
    all_comments = get_all_comments(url, page=2000)  # 需要爬取的頁面數
    wordcloud(all_comments)
    end_time = time.time()  # 結束時間
    print(程序耗時%f秒. % (end_time - start_time))

if __name__ == __main__:
    main()

運行過程如下(個人爬取了《我以為》的前2000頁的評論):

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生成詞雲:

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完整代碼已上傳至 github:https://github.com/weixuqin/PythonProjects/tree/master/wangyiyun

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