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Py之Crawler:基于requests库+json库实现爬取刘若英2018导演电影《后来的我们》的插曲《再见》张震岳的几十万热评+词云:发现“再见”亦是再也不见

来源: 重庆市软件正版化服务中心    |    时间: 2022-09-20    |    浏览量: 64186    |   

Py之Crawler:基于requests库+json库实现爬取刘若英2018导演电影《后来的我们》的插曲《再见》张震岳的几十万热评+词云:发现“再见”亦是再也不见

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  1. -*- coding: utf-8 -*-
  2. Py之Crawler:爬取刘若英2018导演电影《后来的我们》的插曲《再见》张震岳的几十万热评,发现
  3. import requests
  4. import json
  5. url = 'http://music.163.com/weapi/v1/resource/comments/R_SO_4_185726?csrf_token='
  6. headers = {
  7. 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/64.0.3282.140 Safari/537.36',
  8. 'Referer':'http://music.163.com/song?id=185726',
  9. 'Origin':'http://music.163.com',
  10. 'Host':'music.163.com'
  11. }
  12. response = requests.post(url,headers=headers,data=user_data)
  13. data = json.loads(response.text)
  14. hotcomments = []
  15. for hotcommment in data['hotComments']:
  16. item = {
  17. 'nickname':hotcommment['user']['nickname'],
  18. 'content':hotcommment['content'],
  19. 'likedCount':hotcommment['likedCount']
  20. }
  21. hotcomments.append(item)
  22. 获取评论用户名,内容,以及对应的获赞数
  23. content_list = [content['content'] for content in hotcomments]
  24. nickname = [content['nickname'] for content in hotcomments]
  25. liked_count = [content['likedCount'] for content in hotcomments]
  26. 生成图表与词云图
  27. from pyecharts import Bar
  28. bar = Bar("刘若英2018导演电影《后来的我们》的插曲《再见》最新热评——点赞数示例图")
  29. bar.add( "",nickname, liked_count, is_stack=True,mark_line=["min", "max"],mark_point=["average"])
  30. bar.render()
  31. from wordcloud import WordCloud
  32. import matplotlib.pyplot as plt
  33. from scipy.misc import imread
  34. content_text = " ".join(content_list)
  35. bg_pic = imread('F:/File_Python/Resources/heibai04.jpg')
  36. wordcloud = WordCloud(font_path=r"C:\Windows\Fonts\STXINGKA.TTF",max_words=2500,background_color="white",mask=bg_pic,scale=5).generate(content_text) ,max_words=1200,width=1800, height=1200
  37. wordcloud.to_file('zaijian.jpg') 保存词云图
  38. plt.figure()
  39. plt.imshow(wordcloud,interpolation='bilinear')
  40. plt.axis('off')
  41. plt.show()

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