爬取了陈奕迅新歌《我们》10万条评论数据发现：原来，有些人只适合遇见

来源:Python那些事

ID:PythonSomething

最近就有一部“怀旧”题材的电影，未播先火，那就是刘若英的处女作——《后来的我们》。青春，爱情，梦想，一直是“怀旧”题材的核心要素，虽然电影现在还未上映，但先行发布的主题曲《我们》，已经虐哭了不少人。在MV里，歌声清清浅浅，诉说着那些年关于爱情里的遗憾。

“我最大的遗憾，就是你的遗憾，与我有关”，下面就一起来感受一下吧。

这首歌是《后来的我们》中的主题曲，网易云音乐上线当天便席卷千万+播放量，现如今光是网易云上面的评论就马上突破了10万条。

网易云音乐一直是我向往的“神坛“，听音乐看到走心的评论的那一刻，高山流水。于是今天恋习Python来抓取一下歌曲的热门评论。并做成图表、词云来展示，看看相对于这首歌最让人有感受的评论内容是什么。

一、抓数据

要想做成词云图表，首先得有数据才行。于是需要一点点的爬虫技巧。

基本思路为：抓包分析、加密信息处理、抓取热门评论信息

1.抓包分析

我们首先用浏览器打开网易云音乐的网页版，进入陈奕迅《我们》歌曲页面，可以看到下面有评论。接着F12进入开发者控制台（审查元素）。

接下来就要做的是，找到歌曲评论对应的url，并分析验证其数据跟网页现实的数据是否吻合，步骤如下图：

那我们的思路就很清晰了，只需要分析这个api并模拟发送请求，获取json进行解析就好了。

2.加密信息处理

然后经过我的测试，直接把浏览器上这俩数据拿过来就可以。但是要想真正的解决这个加密处理，还需要有点加解密的只是存储。关于这两个参数如何解密，强大的知乎上其实已经有答案的了，感兴趣的朋友可以进去看一下

如何爬网易云音乐的评论数？（https://www.zhihu.com/question/36081767）

我们在这里就只需要用我们这种偷懒的办法就可以完成需求了。这里我就使用这么个临时的方法好了，而且对于不同的歌曲是可以重用的，待会我们可以验证一下。

3.抓取热门评论信息

代码块如下：

import requests
import json

url = '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'
}
#加密数据，直接拿过来用
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)

#获取评论用户名，内容，以及对应的获赞数   
content_list = [content['content'] for content in hotcomments]
nickname = [content['nickname'] for content in hotcomments]
liked_count = [content['likedCount'] for content in hotcomments]

二、数据可视化

在获得相关评论数据后，我们将其做成图表与词云图，将让人看起来更直观。

接下来需要在自己电脑上安装需要相关的安装包： pyecharts（图表包）、matplotlib（绘图功能包）、 WordCloud（词云包）

其中，pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。 Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库，主要用于数据可视化，同时pyecharts 兼容 Python2 和 Python3。安装非常简单，只需：

pip install pyecharts

关于WordCloud（词云包）安装过程中出现问题，可以看看我之前这篇文章：

手把手|教你将Windows环境下Python中安装wordcloud的雷排除掉(https://zhuanlan.zhihu.com/p/33507393)

接下来就是代码的实现，利用之前获得评论用户名和对应的点赞数，将其制作成图表图：

from pyecharts import Bar
bar = Bar("热评中点赞数示例图")
bar.add( "点赞数",nickname, liked_count, is_stack=True,mark_line=["min", "max"],mark_point=["average"])
bar.render()

由此可以看出，获得最高赞数（95056）评论是：

@鱼大叔Uncle：后来的我，离开了他，永远的离开了他，十年的感情不过寥寥几句话。后来的我，嫁给了一个很普通的人，没有他的浪漫，却有不一样的温暖。

大多数赞数为20000-30000之间，最低都达到7000+，（基本与网页里评论中数据吻合）。

最后，我们将所有的热门评论内容，制作成词云图展示出来，代码块如下：

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()

结果图：

从图中可以看出，很多人感慨，后来只有你我，再无我们。

注明：所有数据，是属于当时所爬取的数据。