一、背景介绍
您好，我是@马哥python说 ，一枚10年程序猿。
自从2023.3月以来，"淄博烧烤"现象持续占领热搜流量，体现了后疫情时代众多网友对人间烟火气的美好向往，本现象级事件存在一定的数据分析实践意义。
我用Python爬取并分析了B站众多网友的评论，并得出一系列分析结论。
二、爬虫代码
2.1 展示爬取结果
首先，看下部分爬取数据：
爬取字段含：视频链接、评论页码、评论作者、评论时间、IP属地、点赞数、评论内容。
2.2 爬虫代码讲解
导入需要用到的库：
import requests # 发送请求
import pandas as pd # 保存csv文件
import os # 判断文件是否存在
import time
from time import sleep # 设置等待，防止反爬
import random # 生成随机数
定义一个请求头：
# 请求头
headers = {
'authority': 'api.bilibili.com',
'accept': 'application/json, text/plain, */*',
'accept-language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8,en-GB;q=0.7,en-US;q=0.6',
# 需定期更换cookie，否则location爬不到
'cookie': "需换成自己的cookie值",
'origin': 'https://www.bilibili.com',
'referer': 'https://www.bilibili.com/video/BV1FG4y1Z7po/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=69a50ad969074af9e79ad13b34b1a548',
'sec-ch-ua': '"Chromium";v="106", "Microsoft Edge";v="106", "Not;A=Brand";v="99"',
'sec-ch-ua-mobile': '?0',
'sec-ch-ua-platform': '"Windows"',
'sec-fetch-dest': 'empty',
'sec-fetch-mode': 'cors',
'sec-fetch-site': 'same-site',
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/106.0.0.0 Safari/537.36 Edg/106.0.1370.47'
}
请求头中的cookie是个很关键的参数，如果不设置cookie，会导致数据残缺或无法爬取到数据。
那么cookie如何获取呢？打开开发者模式，见下图：
由于评论时间是个十位数：
所以开发一个函数用于转换时间格式：
def trans_date(v_timestamp):
"""10位时间戳转换为时间字符串"""
timeArray = time.localtime(v_timestamp)
otherStyleTime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", timeArray)
return otherStyleTime
向B站发送请求：
response = requests.get(url, headers=headers, ) # 发送请求
接收到返回数据了，怎么解析数据呢？看一下json数据结构：
0-19个评论，都存放在replies下面，replies又在data下面，所以，这样解析数据：
data_list = response.json()['data']['replies'] # 解析评论数据
这样，data_list里面就是存储的每条评论数据了。
接下来吗，就是解析出每条评论里的各个字段了。
我们以评论内容这个字段为例：
comment_list = [] # 评论内容空列表
# 循环爬取每一条评论数据
for a in data_list:
# 评论内容
comment = a['content']['message']
comment_list.append(comment)
其他字段同理，不再赘述。
最后，把这些列表数据保存到DataFrame里面，再to_csv保存到csv文件，持久化存储完成：
# 把列表拼装为DataFrame数据
df = pd.DataFrame({
'视频链接': 'https://www.bilibili.com/video/' + v_bid,
'评论页码': (i + 1),
'评论作者': user_list,
'评论时间': time_list,
'IP属地': location_list,
'点赞数': like_list,
'评论内容': comment_list,
})
# 把评论数据保存到csv文件
df.to_csv(outfile, mode='a+', encoding='utf_8_sig', index=False, header=header)
注意，加上encoding='utf_8_sig'，否则可能会产生乱码问题！
下面，是主函数循环爬取部分代码：（支持多个视频的循环爬取）
# 随便找了几个"淄博烧烤"相关的视频ID
bid_list = ['BV1dT411p7Kd', 'BV1Ak4y1n7Zb', 'BV1BX4y1m7jP']
# 评论最大爬取页（每页20条评论）
max_page = 30
# 循环爬取这几个视频的评论
for bid in bid_list:
# 输出文件名
outfile = 'b站评论_{}.csv'.format(now)
# 转换aid
aid = bv2av(bid=bid)
# 爬取评论
get_comment(v_aid=aid, v_bid=bid)
三、可视化代码
为了方便看效果，以下代码采用jupyter notebook进行演示。
3.1 读取数据
用read_csv读取刚才爬取的B站评论数据：
查看前3行及数据形状：
3.2 数据清洗
处理空值及重复值：
3.3 可视化
3.3.1 IP属地分析-柱形图
结论：从柱形图来看，山东位居首位，说明淄博烧烤也受到本地人大力支持，其次是四川、广东等地讨论热度最高。
3.3.2 评论时间分析-折线图
结论：从折线图来看，4月26日左右达到讨论热度顶峰，其次是5月1号即五一劳动节假期第一天，大量网友的"进淄赶烤"也制造了新的讨论热度。
3.3.3 点赞数分布-箱线图
由于点赞数大部分为0或个位数情况，个别点赞数到达成千上万，箱线图展示效果不佳，因此，仅提取点赞数<10的数据绘制箱线图。
结论：从箱线图来看，去除超过10个点赞数评论数据之后，大部分评论集中在0-3个点赞之间，也就是只有少量评论引起网友的点赞共鸣和认可。
3.3.4 评论内容-情感分布饼图
针对中文评论数据，采用snownlp开发情感判定函数：
情感分布饼图，如下：
结论：从饼图来看，积极和消极分别占比不到一半，说明广大网友在认可淄博烧烤现象的同时，也有大量负面讨论存在，比如讨论烧烤的价格略高、住宿条件欠佳、环境污染等负面话题。
3.3.5 评论内容-词云图
由于评论内容中存在很多"啊"、"的"、"了"等无意义的干扰词，影响高频词的提取，因此，采用哈工大停用词表作为停用词词典，对干扰词进行屏蔽：
然后，绘制词云图：
结论：从词云图来看，"淄博"、"烧烤"、"山东"、"好吃"、"城市"、"好"、"物价"等正面词汇字体较大，体现出众多网友对以「淄博烧烤」为代表的后疫情时代人间烟火的美好向往。
四、技术总结
「淄博烧烤」案例完整开发流程：
- requests爬虫
- json解析
- pandas保存csv
- pandas数据清洗
- snownlp情感分析
- matplotlib可视化，含：
五、演示视频
代码演示视频：https://www.bilibili.com/video/BV18s4y1B71z
六、完整源码
完整源码：【爬虫+数据清洗+可视化分析】舆情分析"淄博烧烤"的B站评论
我是 @马哥python说 ，持续分享python源码干货中！