Python爬取网易云音乐1万条评论，感受到疫情下的真情

3 月，跳不动了？>>>

一、前言

昨天打开网易云音乐被这条视频刷屏了⬇️

致敬所有疫情前线的工作人员！ music.163.com

1600万+的播放量，1.3万+的评论

那么今天我们用python看看这些评论里留下了哪些感人的故事，

二、数据抓取

首先，我们用电脑打开网易云音乐这条视频的链接。找到最新评论，目标就是把这些评论全部取出来。接着发现每点击“下一页”，网站的url并没有任何变化，说明整个评论区的内容都是通过Ajax异步请求技术得到的。关于这个概念大家可以百度，简单来说就是能够实现在后台与服务器交换数据，在不重新加载页面的情况下更新网页。打开浏览器F12，进入开发者工具，选择Network，我们选择XHR(XmlHttpRequest)就可以选出Ajax的请求包：

然后再一个个点进去查看response，就能找到包含评论的数据包⬇️

点进去就能看到header信息

可以发现是一个post请求并且接收两个参数params以及encSecKey

我们先来试试看

import requests
import json

url = 'https://music.163.com/weapi/v1/resource/comments/R_VI_62_3F79C7B87510106B8118EE3F811C1BC5?csrf_token='

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':'https://music.163.com/video?id=3F79C7B87510106B8118EE3F811C1BC5&userid=265996751',
   'Origin':'http://music.163.com',
   'Host':'music.163.com'
}
user_data = {
   'params': 'fphfDEFeIs3I+ybqkBQhWxvB8GFOB0RMrmOS1VfB9ljX0CWccYd5WPdfRk6iaPuhllQcpKweUTwKc7GyZZENbB99O3C/vdhEeChuxLK8Rl40hb/ipmhXIxbJ1KRMemNFF+jTQqdFUnw3HNdrUqSzjmfh/HP630vmp4HVL6i+oSDygse0C1JUgS5d5Six93R7r8b3tKUCnPw/JJbH3AXTlA==',
   'encSecKey': 'a658168c2225f0dfe46e9b260abb348691c42946ec46e6f4a5c434e86d6d546da0fcb7de0dba750422c40064b026169a453f5e42c59f63c38c7749c0e81023dd27978f1e5d97b6c97fa70df347737b51a69fc15b49b2e3e209c53eefcf7d795b6344404811e84761c700422ef57a427e84bc77adece15146ca62033b3f2aacfd'
}

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

可以发现能够取到这一页的评论信息

但是这只能拿到当前这一页的评论。那么怎样获取全部的评论信息呢，之前我们说过，点击下一页的时候只刷新评论，而不会重新加载页面。通过测试我们发现点击下一页时候只有 params和encSecKey会改变，那么接下来的问题就是就是搞明白这两个参数是怎样变化的。还好已经有知乎大神[1]给出了加密过程的解析与还原代码，所以我们直接拿过来用就可以。整个过程比较复杂，每个参数经过两次加密涉及到四个不同参数。由于篇幅原因完整的代码可以在早起python内获取。那么最后是将所有评论全部爬取下来。

三、数据分析

先来看下热评都在说什么

那有什么白衣天使，只不过是一群孩子穿上白衣服，学着前辈的样子治病救人罢了！

听到那句“妈妈在打怪兽呢”眼泪就掉下来了

武汉只是暂时被病毒藏起来！武汉加油再来看下出现最多的词汇

看看评论出现最多的关键词频

毫无疑问是加油、武汉加油、中国加油出现的次数最多。最后制作词云图看下

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt #绘制图像的模块
import  jieba #jieba分词

path_txt='music.txt'
f = open(path_txt,'r',encoding='UTF-8').read()

# 结巴分词，生成字符串，wordcloud无法直接生成正确的中文词云
cut_text = " ".join(jieba.cut(f))

wordcloud = WordCloud(
   #设置字体，不然会出现口字乱码，文字的路径是电脑的字体一般路径，可以换成别的
   font_path="msyh.ttc",
   #设置了背景，宽高
   background_color="black",width=2000,height=880).generate(cut_text)

plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()

最终生成的词云图⬇️可以看到：武汉加油！中国加油！