看动漫的小伙伴应该晓得最近出了一部神漫《雾山五行》，其以极具特色的水墨画风和超燃的打斗局面广受好评，首集播出不到 24 小时登顶 B 站热搜第一，豆瓣开分 9.5，火爆水平可见一斑，就打斗局面而言，说是最炫动漫也不为过，当然惟一有一点不足之处就是集数有点少，只有 3 集。
上面放几张动图，一起观赏一下。
看过动图之后，是不是感觉我所说的最炫动漫，并非虚言，接下来咱们爬取一些评论，理解一下大家对这部动漫的认识，这里咱们选取 B 站、微博和豆瓣这 3 个平台来爬取数据。
爬取 B 站
咱们先来爬取 B 站弹幕数据，动漫链接为：https://www.bilibili.com/bangumi/play/ep331423，弹幕链接为：http://comment.bilibili.com/186803402.xml，爬取代码如下：
url = "http://comment.bilibili.com/218796492.xml"req = requests.get(url)html = req.contenthtml_doc = str(html, "utf-8") # 批改成utf-8# 解析soup = BeautifulSoup(html_doc, "lxml")results = soup.find_all('d')contents = [x.text for x in results]# 保留后果dic = {"contents": contents}df = pd.DataFrame(dic)df["contents"].to_csv("bili.csv", encoding="utf-8", index=False)如果对爬取 B 站弹幕数据不理解的小伙伴能够看一下：爬取 B 站弹幕。
咱们接着将爬取的弹幕数据生成词云，代码实现如下：
def jieba_(): # 关上评论数据文件 content = open("bili.csv", "rb").read() # jieba 分词 word_list = jieba.cut(content) words = [] # 过滤掉的词 stopwords = open("stopwords.txt", "r", encoding="utf-8").read().split("\n")[:-1] for word in word_list: if word not in stopwords: words.append(word) global word_cloud # 用逗号隔开词语 word_cloud = '，'.join(words)def cloud(): # 关上词云背景图 cloud_mask = np.array(Image.open("bg.png")) # 定义词云的一些属性 wc = WordCloud( # 背景图宰割色彩为红色 background_color='white', # 背景图样 mask=cloud_mask, # 显示最大词数 max_words=500, # 显示中文 font_path='./fonts/simhei.ttf', # 最大尺寸 max_font_size=60, repeat=True ) global word_cloud # 词云函数 x = wc.generate(word_cloud) # 生成词云图片 image = x.to_image() # 展现词云图片 image.show() # 保留词云图片 wc.to_file('cloud.png')jieba_()cloud()看一下成果：
爬取微博
咱们再接着爬取动漫的微博评论，咱们抉择的爬取指标是雾山五行官博顶置的这条微博的评论数据，如图所示：
爬取代码实现如下所示：
urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning)# 爬取一页评论内容def get_one_page(url): headers = { 'User-agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3880.4 Safari/537.36', 'Host' : 'weibo.cn', 'Accept' : 'application/json, text/plain, */*', 'Accept-Language' : 'zh-CN,zh;q=0.9', 'Accept-Encoding' : 'gzip, deflate, br', 'Cookie' : '本人的cookie', 'DNT' : '1', 'Connection' : 'keep-alive' } # 获取网页 html response = requests.get(url, headers = headers, verify=False) # 爬取胜利 if response.status_code == 200: # 返回值为 html 文档，传入到解析函数当中 return response.text return None# 解析保留评论信息def save_one_page(html): comments = re.findall('<span class="ctt">(.*?)</span>', html) for comment in comments[1:]: result = re.sub('<.*?>', '', comment) if '回复@' not in result: with open('wx_comment.txt', 'a+', encoding='utf-8') as fp: fp.write(result)for i in range(50): url = 'https://weibo.cn/comment/Je5bqpmCn?uid=6569999648&rl=0&page='+str(i) html = get_one_page(url) print('正在爬取第 %d 页评论' % (i+1)) save_one_page(html) time.sleep(3)对于爬取微博评论不相熟的小伙伴能够参考：爬取微博评论。
同样的，咱们还是将评论生成词云，看一下成果：
爬取豆瓣
最初，咱们爬取动漫的豆瓣评论数据，动漫的豆瓣地址为：https://movie.douban.com/subject/30395914/，爬取的实现代码如下：
def spider(): url = 'https://accounts.douban.com/j/mobile/login/basic' headers = {"User-Agent": 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.0; Trident/4.0)'} # 评论网址，为了动静翻页，start 后加了格式化数字，短评页面有 20 条数据，每页减少 20 条 url_comment = 'https://movie.douban.com/subject/30395914/comments?start=%d&limit=20&sort=new_score&status=P' data = { 'ck': '', 'name': '用户名', 'password': '明码', 'remember': 'false', 'ticket': '' } session = requests.session() session.post(url=url, headers=headers, data=data) # 初始化 4 个 list 别离存用户名、评星、工夫、评论文字 users = [] stars = [] times = [] content = [] # 抓取 500 条，每页 20 条，这也是豆瓣给的下限 for i in range(0, 500, 20): # 获取 HTML data = session.get(url_comment % i, headers=headers) # 状态码 200 表是胜利 print('第', i, '页', '状态码：',data.status_code) # 暂停 0-1 秒工夫，避免IP被封 time.sleep(random.random()) # 解析 HTML selector = etree.HTML(data.text) # 用 xpath 获取单页所有评论 comments = selector.xpath('//div[@class="comment"]') # 遍历所有评论，获取详细信息 for comment in comments: # 获取用户名 user = comment.xpath('.//h3/span[2]/a/text()')[0] # 获取评星 star = comment.xpath('.//h3/span[2]/span[2]/@class')[0][7:8] # 获取工夫 date_time = comment.xpath('.//h3/span[2]/span[3]/@title') # 有的工夫为空，须要判断下 if len(date_time) != 0: date_time = date_time[0] date_time = date_time[:10] else: date_time = None # 获取评论文字 comment_text = comment.xpath('.//p/span/text()')[0].strip() # 增加所有信息到列表 users.append(user) stars.append(star) times.append(date_time) content.append(comment_text) # 用字典包装 comment_dic = {'user': users, 'star': stars, 'time': times, 'comments': content} # 转换成 DataFrame 格局 comment_df = pd.DataFrame(comment_dic) # 保留数据 comment_df.to_csv('db.csv') # 将评论独自再保留下来 comment_df['comments'].to_csv('comment.csv', index=False)spider()对于爬取豆瓣评论不相熟的小伙伴，能够参考：爬取豆瓣评论。
看一下生成的词云成果：
源码在上方公号后盾回复 200804 获取。