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S10 TES的八强赛,创造了奇迹,看看比赛时网友们怎么说的
阅读量:630 次
发布时间:2019-03-14

本文共 1587 字,大约阅读时间需要 5 分钟。

在科技领域研究和开发时,有时候需要获取大量网页数据,例如弹幕信息等。以下是一套从网页抓取数据到文本可视化的解决方案,适用于此类场景。

工具准备

在具体实施前,可以首先准备必要的工具:

  • 编辑器:常用包括PyCharm、VS Code等。
  • 编程语言:主要使用Python,推荐版本为3.6.5及以上。
  • 爬虫库:需安装 requestsre 库。

  • 爬虫数据收集

    要实现从网页内容中提取弹幕数据,可以编写爬虫程序,使用以下方法:

    import requests
    import re
    # specifying the URL to crawl
    url = 'https://api.bilibili.com/x/v2/dm/history?type=1&oid=246648707&date=2020-10-{}'.format(page)
    headers = {
    'cookie': '...', # 替换为实际 cookie
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36'
    }
    response = requests.get(url=url, headers=headers)
    response.encoding = response.apparent_encoding
    # 提取弹幕内容
    lis = re.findall(r'
    (.*?)
    ', response.text, re.S)
    for i in lis:
    with open('八强赛弹幕.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
    f.write(i)
    f.write('\n')
    print(i)

    通过上述代码,可以按页获取指定日期的弹幕数据,如果需要动态获取更多数据,可以将页码范围扩展。


    数据可视化:词云展示

    收集到弹幕数据后,可以通过以下方式进行可视化处理:

    import jieba
    import wordcloud
    import imageio
    # 读取图片文件
    py = imageio.imread(r"图片地址")
    # 读取弹幕数据
    with open(r'弹幕数据地址', 'r', encoding='utf-8') as f:
    txt = f.read()
    print(txt)
    # 分词处理
    word_list = jieba.lcut(txt)
    string = ' '.join(word_list)
    # 生成词云
    wc = wordcloud.WordCloud(
    width=1000, # 图片宽度
    height=700, # 图片高度
    background_color='white', # 背景颜色
    font_path='msyh.ttc', # 字体配置
    mask=py, # 使用图片作为词云形状
    scale=15, # 词云绘制大小
    stopwords={'真的', '这个'}, # 停用词设置
    )
    # 生成并保存词云图片
    wc.generate(string)
    wc.to_file(r'保存图片地址')

    使用建议

    可以将以上代码整合到一个项目文件中,方便管理和使用。特别是在爬虫部分,确保遵守端口协议,避免产生不必要的负担。


    通过以上方案,可以快速从网页中提取数据并转化为可视化形式,这在社交媒体内容分析、直播数据记录等场景下具有广泛的应用价值。

    转载地址:http://ulioz.baihongyu.com/

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