python预课05 爬虫初步学习+jieba分词+词云库+哔哩哔哩弹幕爬取示例（数据分析pandas）

结巴分词

import jieba
"""
pip install jieba

1、精确模式
2、全模式
3、搜索引擎模式
"""
txt = '中国，是以华夏文明为源泉、中华文化为基础，并以汉族为主体民族的多民族国家，通用汉语、汉字，汉族与少数民族被统称为“中华民族”，又自称为炎黄子孙、龙的传人。'
# 精确模式(没有冗余)
# res = jieba.cut(txt)  # 获取可迭代对象
res = jieba.lcut(txt) # 获取列表

result:

['中国', '，', '是', '以', '华夏', '文明', '为', '源泉', '、', '中华文化', '为', '基础', '，', '并', '以', '汉族', '为', '主体', '民族', '的', '多', '民族', '国家', '，', '通用', '汉语', '、', '汉字', '，', '汉族', '与', '少数民族', '被', '统称', '为', '“', '中华民族', '”', '，', '又', '自称为', '炎黄子孙', '、', '龙的传人', '。']

# 全模式
# res1 = jieba.cut(txt, cut_all=True)  # 获取可迭代对象
res1 = jieba.lcut(txt, cut_all = True)

result:

['中国', '', '', '是', '以', '华夏', '文明', '明为', '源泉', '', '', '中华', '中华文化', '华文', '文化', '化为', '基础', '', '', '并以', '汉族', '为主', '主体', '民族', '的', '多', '民族', '国家', '', '', '通用', '汉语', '', '', '汉字', '', '', '汉族', '与', '少数', '少数民族', '民族', '被', '统称', '称为', '', '', '中华', '中华民族', '民族', '', '', '', '又', '自称', '自称为', '称为', '炎黄', '炎黄子孙', '子孙', '', '', '龙的传人', '传人', '', '']

# 搜索引擎模式
# res2 = jieba.cut_for_search(txt)  # 获取可迭代对象
res2 = jieba.lcut_for_search(txt)

result:

['中国', '，', '是', '以', '华夏', '文明', '为', '源泉', '、', '中华', '华文', '文化', '中华文化', '为', '基础', '，', '并', '以', '汉族', '为', '主体', '民族', '的', '多', '民族', '国家', '，', '通用', '汉语', '、', '汉字', '，', '汉族', '与', '少数', '民族', '少数民族', '被', '统称', '为', '“', '中华', '民族', '中华民族', '”', '，', '又', '自称', '称为', '自称为', '炎黄', '子孙', '炎黄子孙', '、', '传人', '龙的传人', '。']

词云：

示例一：

五角星.jpg运行结果程序输出cy.png

# pip install wordcloud
# from wordcloud import WordCloud
# pip install scipy==1.2.0          #下载老版本，已装新版本会被覆盖，新版本没有该方法
# pip install imageio
from wordcloud import WordCloud     #导入子包，节约资源
import matplotlib.pyplot as plt     #绘图分析模块
from scipy.misc import imread       #用于读写图像
#from imageio import imread         #可用imageio库替代scipy库

txt="life uis short you need python"
txt1='中国，是以华夏文明为源泉、中华文化为基础'

color_mask=imread('五角星.jpg')                            #项目内放入一张五角星.jpg

wc= WordCloud(font_path=r'C:\Windows\Fonts\simkai.ttf',     #windows自带字体文件路径
              background_color='white',                     #设置背景色为白色
              width=1080,
              height=960,
              min_font_size=4,                              #设定词云中最小字号，默认为4号
              mask=color_mask                               #给定词云形状
              )

wc.generate(txt1)                                           #向WordCloud对象wc中加载文本txt1
wc.to_file('cy.png')                                        #将词云输出为图像文件
plt.imshow(wc)
plt.show()                                                  #显示图片

示例二：

 运行结果输出小康社会.png

import jieba
from wordcloud import WordCloud     #导入子包，节约资源
import matplotlib.pyplot as plt     #下载matplotlib包
from scipy.misc import imread
f = open('决胜全面建成小康社会.txt',encoding='utf-8')           #打开指定txt文件，编码为utf-8
data = f.read()                                              #读取文件内容
res=jieba.lcut(data)                                         #精确分词,变为列表
result = ''.join(res)                                        #把列表组合成字符串
color_mask = imread('五角星.jpg')                             #设定形状
wc = WordCloud(font_path = r'C:\Windows\Fonts\simkai.ttf',   #windows内的字体文件
              background_color = 'white',
              width = 1080,
              height = 960,
              mask = color_mask                              #给定词云形状
              )
wc.generate(result)                                          #向WordCloud对象wc中加载文本
wc.to_file('小康社会.png')                                    #将词云输出为图像文件
plt.imshow(wc)
plt.show()                                                   #显示图片

哔哩哔哩弹幕爬取示例：

sign.txt(中途生成，传入弹幕信息)

输出bili.png

"""
pip install pandas      数据分析包
pip install bs4         HTML/XML的解析器，主要的功能也是如何解析和提取 HTML/XML 数据
pip install requests
pip install lxml
"""

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import datetime
import re                           #用于正则表达式
from wordcloud import WordCloud
import jieba
from scipy.misc import imread
import matplotlib.pyplot as plt

header = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.100 Safari/537.36'
}　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　   #模拟浏览器访问
url = 'http://comment.bilibili.com/106015992.xml'     #视频弹幕网页(下方标注B站弹幕来源)
response = requests.get(url=url,headers=header)       # 向对方服务器发送请求
response.encoding = response.apparent_encoding        # 设置字符编码为获取网页当前编码格式
data = response.text                  #获取文本
soup = BeautifulSoup(data,'lxml')     #只有lxml 解析，才能进行各种参数分析
d_list = soup.find_all('d')           #获取所有的d标签
dlst = []
for i in d_list:                # 循环拿出所有的d标签
    danmu = {}
    danmu['弹幕'] = i.text      #获取文本信息
    # danmu['时间']=datetime.datetime.now()
    # danmu['路径']=url
    dlst.append(danmu)          #添加到数组中
df = pd.DataFrame(dlst)         #转换成二维数组，类似于execl表格

f = open('sign.txt','w',encoding = 'utf')       #打开sign.txt文件，没有则自动生成文件
for i in df['弹幕'].values:           # 循环所有的文本信息
    pat = re.compile(r'[一-龥]+')       #定义过滤数据的规则，[一-龥]代表所有的汉字
    filter_data = re.findall(pattern = pat,string = i)        # 执行过滤操作
    f.write(''.join(filter_data))       #写入文本，样式如上图文本图片所示
f.close()                               #关闭txt文件

f = open('sign.txt', 'r', encoding='utf8')  #打开sign.txt文件
data = f.read()                             #读取文本，传入data变量
result = ' '.join(jieba.lcut(data))         #把读取内容分词，然后用空格连接成字符串
f.close()                                   #关闭txt文件

color_mask = imread('五角星.jpg')           #设定形状

wc = WordCloud(
    font_path=r'C:\Windows\Fonts\simkai.ttf',  #windows内的字体文件
    width=1000,
    height=800,
    mask=color_mask,                           #给定词云形状
    background_color='white'                   #设定词云背景为白色
)

wc.generate(result)                            #向WordCloud对象wc中加载文本

wc.to_file('bili.png')                         #将词云输出为图像文件

plt.imshow(wc)
plt.show()                                     # 显示图片

B站弹幕弹幕查找：

1.视频页面右键，点击查看源代码

2.在源码中搜索cid",找出对应ID

3.输入comment.bilibili.com/对应ID.xml 即可找到对应弹幕页面