爬取了陳奕迅新歌《我們》10萬(wàn)條評(píng)論數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)：原來(lái)，有些人只適合遇見(jiàn)

最近就有一部“懷舊”題材的電影，未播先火，那就是劉若英的處女作——《后來(lái)的我們》。青春，愛(ài)情，夢(mèng)想，一直是“懷舊”題材的核心要素，雖然電影現(xiàn)在還未上映，但先行發(fā)布的主題曲《我們》，已經(jīng)虐哭了不少人。在MV里，歌聲清清淺淺，訴說(shuō)著那些年關(guān)于愛(ài)情里的遺憾。

“我最大的遺憾，就是你的遺憾，與我有關(guān)”，下面就和小燈塔一起來(lái)感受一下吧。

這首歌是《后來(lái)的我們》中的主題曲，網(wǎng)易云音樂(lè)上線當(dāng)天便席卷千萬(wàn)+播放量，現(xiàn)如今光是網(wǎng)易云上面的評(píng)論就馬上突破了10萬(wàn)條。

網(wǎng)易云音樂(lè)一直是我向往的“神壇”，聽(tīng)音樂(lè)看到走心的評(píng)論的那一刻，高山流水。于是今天我們來(lái)抓取一下歌曲的熱門(mén)評(píng)論。并做成圖表、詞云來(lái)展示，看看相對(duì)于這首歌最讓人有感受的評(píng)論內(nèi)容是什么。

1

抓數(shù)據(jù)

要想做成詞云圖表，首先得有數(shù)據(jù)才行。于是需要一點(diǎn)點(diǎn)的爬蟲(chóng)技巧。

基本思路為：抓包分析、加密信息處理、抓取熱門(mén)評(píng)論信息

抓包分析

我們首先用瀏覽器打開(kāi)網(wǎng)易云音樂(lè)的網(wǎng)頁(yè)版，進(jìn)入陳奕迅《我們》歌曲頁(yè)面，可以看到下面有評(píng)論。接著F12進(jìn)入開(kāi)發(fā)者控制臺(tái)（審查元素）。

接下來(lái)就要做的是，找到歌曲評(píng)論對(duì)應(yīng)的url，并分析驗(yàn)證其數(shù)據(jù)跟網(wǎng)頁(yè)現(xiàn)實(shí)的數(shù)據(jù)是否吻合，步驟如下圖：

通過(guò)歌曲id輕松找到評(píng)論所在的鏈接

查看hreaders的信息，發(fā)現(xiàn)瀏覽器使用的是POST的方式進(jìn)行的請(qǐng)求

具體字段如上圖，會(huì)發(fā)現(xiàn)表單中需要填兩個(gè)數(shù)據(jù)，名稱(chēng)為params和encSecKey。后面緊跟的是一大串字符，換幾首歌會(huì)發(fā)現(xiàn)，每首歌的params和encSecKey都是不一樣的，因此，這兩個(gè)數(shù)據(jù)可能經(jīng)過(guò)一個(gè)特定的算法進(jìn)行加密過(guò)的

服務(wù)器返回的和評(píng)論相關(guān)的數(shù)據(jù)為json格式的，里面含有非常豐富的信息（比如有關(guān)評(píng)論者的信息，評(píng)論日期，點(diǎn)贊數(shù)，評(píng)論內(nèi)容等等），其中hotComments就是我們要找的熱門(mén)評(píng)論，總共15條

那我們的思路就很清晰了，只需要分析這個(gè)api并模擬發(fā)送請(qǐng)求，獲取json進(jìn)行解析就好了。

加密信息處理

然后經(jīng)過(guò)我的測(cè)試，直接把瀏覽器上這倆數(shù)據(jù)拿過(guò)來(lái)就可以。但是要想真正的解決這個(gè)加密處理，還需要有點(diǎn)加解密的只是存儲(chǔ)。關(guān)于這兩個(gè)參數(shù)如何解密，強(qiáng)大的知乎上其實(shí)已經(jīng)有答案的了，感興趣的朋友可以進(jìn)去看一下

https://www.zhihu.com/question/36081767

我們?cè)谶@里就只需要用我們這種偷懶的辦法就可以完成需求了。這里我就使用這么個(gè)臨時(shí)的方法好了，而且對(duì)于不同的歌曲是可以重用的，待會(huì)我們可以驗(yàn)證一下。

抓取熱門(mén)評(píng)論信息

代碼塊如下：

import requestsimport jsonurl = 'http://music.163.com/weapi/v1/resource/comments/R_SO_4_551816010?csrf_token=568cec564ccadb5f1b29311ece2288f1'headers = { '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', 'Referer':'http://music.163.com/song?id=551816010', 'Origin':'http://music.163.com', 'Host':'music.163.com'}

#加密數(shù)據(jù)，直接拿過(guò)來(lái)用

user_data = {

'params': 'vRlMDmFsdQgApSPW3Fuh93jGTi/ZN2hZ2MhdqMB503TZaIWYWujKWM4hAJnKoPdV7vMXi5GZX6iOa1aljfQwxnKsNT+5/uJKuxosmdhdBQxvX/uwXSOVdT+0RFcnSPtv',

'encSecKey': '46fddcef9ca665289ff5a8888aa2d3b0490e94ccffe48332eca2d2a775ee932624afea7e95f321d8565fd9101a8fbc5a9cadbe07daa61a27d18e4eb214ff83ad301255722b154f3c1dd1364570c60e3f003e15515de7c6ede0ca6ca255e8e39788c2f72877f64bc68d29fac51d33103c181cad6b0a297fe13cd55aa67333e3e5'

}

response = requests.post(url,headers=headers,data=user_data)

data = json.loads(response.text)

hotcomments = []

for hotcommment in data['hotComments']:

item = {

'nickname':hotcommment['user']['nickname'],

'content':hotcommment['content'],

'likedCount':hotcommment['likedCount']

}

hotcomments.append(item)

#獲取評(píng)論用戶(hù)名，內(nèi)容，以及對(duì)應(yīng)的獲贊數(shù)

content_list = [content['content'] for content in hotcomments]

nickname = [content['nickname'] for content in hotcomments]

liked_count = [content['likedCount'] for content in hotcomments]

2

數(shù)據(jù)可視化

在獲得相關(guān)評(píng)論數(shù)據(jù)后，我們將其做成圖表與詞云圖，將讓人看起來(lái)更直觀。

接下來(lái)需要在自己電腦上安裝需要相關(guān)的安裝包： pyecharts（圖表包）、matplotlib（繪圖功能包）、 WordCloud（詞云包）

其中，pyecharts 是一個(gè)用于生成 Echarts 圖表的類(lèi)庫(kù)。 Echarts 是百度開(kāi)源的一個(gè)數(shù)據(jù)可視化 JS 庫(kù)，主要用于數(shù)據(jù)可視化，同時(shí)pyecharts 兼容 Python2 和 Python3。安裝非常簡(jiǎn)單，只需：

pip install pyecharts

關(guān)于WordCloud（詞云包）安裝過(guò)程中出現(xiàn)問(wèn)題，可以看看我之前這篇文章：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/33507393

接下來(lái)就是代碼的實(shí)現(xiàn)：

利用之前獲得評(píng)論用戶(hù)名和對(duì)應(yīng)的點(diǎn)贊數(shù)，將其制作成圖表圖：

from pyecharts import Bar

bar = Bar("熱評(píng)中點(diǎn)贊數(shù)示例圖")

bar.add( "點(diǎn)贊數(shù)",nickname, liked_count, is_stack=True,mark_line=["min", "max"],mark_point=["average"])

bar.render()

由此可以看出，獲得最高贊數(shù)（95056）評(píng)論是：

@魚(yú)大叔Uncle：后來(lái)的我，離開(kāi)了他，永遠(yuǎn)的離開(kāi)了他，十年的感情不過(guò)寥寥幾句話。后來(lái)的我，嫁給了一個(gè)很普通的人，沒(méi)有他的浪漫，卻有不一樣的溫暖。

大多數(shù)贊數(shù)為20000-30000之間，最低都達(dá)到7000+，（基本與網(wǎng)頁(yè)里評(píng)論中數(shù)據(jù)吻合）。

最后，我們將所有的熱門(mén)評(píng)論內(nèi)容，制作成詞云圖展示出來(lái)，代碼塊如下：

from wordcloud import WordCloud

import matplotlib.pyplot as plt

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()

結(jié)果圖：

從圖中可以看出，很多人感慨，后來(lái)只有你我，再無(wú)我們。

注明：所有數(shù)據(jù)，是屬于當(dāng)時(shí)所爬取的數(shù)據(jù)。

3

后記

曾記得，郭敬明在書(shū)里寫(xiě)，“我們太年輕，以致于都不知道以后的時(shí)光，竟然那么長(zhǎng)，長(zhǎng)得足夠讓我忘記你，足夠讓我重新喜歡一個(gè)人，就像當(dāng)初喜歡你那樣。”

我們這一生，總是遇到太多的后來(lái)。從不懂愛(ài)到懂愛(ài)，從擁有到珍惜。

所幸是到了最后，無(wú)論過(guò)了多少年。后來(lái)的我們，都在對(duì)方身上，學(xué)會(huì)了如何去愛(ài)。

就像陳奕迅在歌里唱的，“有過(guò)執(zhí)著，放下執(zhí)著”。有些人啊，光是遇見(jiàn)就已經(jīng)值得了。

我們確實(shí)沒(méi)有了后來(lái)。

就讓后來(lái)的我們，慢慢走，別回頭。

不談虧欠，感謝遇見(jiàn)。

只是在下一次遇見(jiàn)愛(ài)的時(shí)候，我們都要學(xué)會(huì)更懂得珍惜。

這才是愛(ài)的意義，也是我們?yōu)槭裁慈?ài)。