Python学习-使用Python爬取陈奕迅新歌《我们》网易云热门评论

《后来的我们》上映也有好几天了,一直没有去看,前几天还爆出退票的事件,电影的主题曲由陈奕迅所唱,特地找了主题曲《我们》的MV看了一遍,还是那个感觉。那天偶然间看到Python中文社区公众号推送了一篇文章《用Python爬取陈奕迅新歌《我们》10万条评论的新发现》。最近一直在学习Python,想着找一个有趣的项目做一个练习,于是就模仿作者的代码开始练习,原文中作者在题目中说是“10万条评论的新发现”,通过程序运行,发现作者并没有对所有评论进行爬取,只是爬取了网易云音乐中《我们》这首歌的热门评论,并根据数据绘制了图表。

网易云《我们》

代码:

 #!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2018/4/29 18:09
# @Author : yang
# @File : Code.py
# @Software: PyCharm
import requests
import json #爬取陈奕迅的《我们》的热门评论
#参数:url,headers,user_data(params,encSecKey)
url = 'http://music.163.com/weapi/v1/resource/comments/R_SO_4_551816010?csrf_token=' #评论所在的链接
headers = {
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36',
'Referer':'http://music.163.com/song?id=551816010',
'Origin':'http://music.163.com',
'Host':'music.163.com'
}
#加密数据,直接拿过来用
user_data = {
'params':'60e75d03+rb9U8IQhy6/9+H1si5pp7qLysZoQsYG9qFkXtXL9dRKMfchCKpJ8OpN9m7vSRVkYWN+wscyUqelunqxGDozt2bJWQ2QRj4pJrSa0xoJPAk5Jw8t70rYW8hwdyoYswl+kRQTQ6oz3eHHZ5BLzZZB4t/4asFSQQDnCteg2GqrEJBomMgpFMIa4Ybt',
'encSecKey':'52db8824c86503bc2cfc050ac78969c9155ff08f274f88b767ad6535febcbad021d0cdabcc172e01f91c42a2aca0786e407935f8feaa44a03efb96ec9d71de181e92ae8471738e4a43b252f22b46739cb3b86544a9f9403b0402bd9638a3bc2b87bf3a0b9cff6ef7b6b1589f00a5bfeecb9d45c493456082d80fbece6ac5a3fa'
} response = requests.post(url,headers=headers,data=user_data)
data = json.loads(response.text)
hotcomments = []
for hotcomment in data['hotComments']:
item = {
'nickname':hotcomment['user']['nickname'],
'content':hotcomment['content'],
'likedCount':hotcomment['likedCount']
}
hotcomments.append(item)
#获取评论用户名,内容,以及对应的获赞数
content_list = [content['content'] for content in hotcomments]
nickname = [content['nickname'] for content in hotcomments]
liked_count = [content['likedCount'] for content in hotcomments] #点赞数
from pyecharts import Bar #pyecharts:图表包
bar = Bar('热门中点赞数示例图')
bar.add('点赞数',nickname,liked_count,is_stack=True,mark_line=['min','max'],mark_point=['average'])
bar.render() #词云图
from wordcloud import WordCloud #WordCloud:词云包
import matplotlib.pyplot as plt #matplotlib:绘图功能包
content_text = ' '.join(content_list)
wordcloud = WordCloud(font_path=r'C:\simhei.ttf',max_words=200).generate(content_text)
plt.figure()
plt.imshow(wordcloud,interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

爬取结果:


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