又到了清明時節，用python爬取了網易云音樂《清明雨上》的評論，統計詞頻和繪制詞云圖，記錄過程中遇到一些問題

爬取網易云音樂的評論

一開始是按照常規思路，分析網頁ajax的傳參情況?？吹絽刀际羌用苓^的，在網上參考別人之前爬蟲的思路。發現陸續有人用模擬傳參，自己加密參數來實現，主要用python和js版本的。我嘗試了幾次，加密過程有問題沒解決。后來突然看到有人提到了一個get請求獲取評論的url，實測可以用，估計是傳參之后，實際調用的內部接口。

http://music.163.com/api/v1/resource/comments/R_SO_4_167882?limit=20&offset=0

嘗試之后發現可以直接調用，那么就簡單多了

下面截取部分爬取的內容

2014-11-25 20:01:18 年輕的記憶:高一聽的歌，現在都大三了，時間好快

2016-03-26 19:15:38 這個昵稱很多人用過:東瓶西鏡放，是安徽古建筑習俗?？蛷d東部放瓶子，西邊放鏡子，意為終生平(瓶)靜(鏡)。[憨笑]

2016-06-28 17:04:09 Gorlomi:周杰倫的中國風是宮廷的，有傳統的氣息；許嵩的中國風是江南的，有梅雨的味道。

2016-03-16 16:48:20 樹下蝸牛殼:半城煙沙半城血，清明雨上客怎眠。千百度里尋伊人，不見當年廬州月。

2015-01-05 20:18:57 等煙雨天青青:初一知道的許嵩，然后就一直聽了下來，不知不覺已經大一了，忽然感覺時間過得太快了，，，，那年的我喜歡和她一起坐在操場的臺階上聽著這首歌，現在的她還好么？

2015-07-05 21:33:54 lyc秋千墜:記得初二時在考場拼命背書為接下來的考試，聽到別人在放《清明雨上》，激動了一下，隨后又很失落。當時那么喜歡的歌手別人也在聽著，像一杯好酒被別人偷喝了一半，為了騙自己兌上水，卻失了原來的味道。再者，總覺得，這樣的歌只適合一個人靜靜聽，在那么寬敞的地方放，總覺得被破壞了。

2014-12-05 17:09:40 我的名字十二字不信你數數:你總說畢業遙遙無期 轉眼卻各奔東西.................

2016-04-04 22:28:55 媽媽說張澤華會是建筑大師:媽，我來看你了。麥苗已經長得很高是你喜歡的希望綠。跟著爸爸后面走向你小時候一起旅游的模樣。那年在北京廟會我推著輪椅你新奇少數民族的各種風俗不愿再待在醫院等死?，F在對所有糯米類的食物迷之愛戀即使是前段時間的青團也容易讓我想到當初喂你湯圓的時候你把黑芝麻吃掉把軟軟的湯圓皮喂給我的樣子

2017-03-07 14:46:59 此乃一:十年了，想當年在安醫上學的時候，你也沒和我上下鋪，但是也睡在我對面的下鋪，有時候你在寢室哼著沒有沒有名字的歌曲，大家都在想著你以后可以去唱歌，有時候寢室去逍遙津玩，你也忙著去寫歌，結果這么多年過去了，你果然去唱歌了，而我也按部就班的成為了一名醫生，也許這就是人各有志吧，523。

2014-12-06 22:17:22 煮壺時光品良辰:傳唱許嵩歌，誰知歌里愁？

2016-02-06 18:26:49 杜大官人: “庭有枇杷樹，吾妻死之年所手植也，今已亭亭如蓋矣”

2015-04-04 14:10:05 女俠七七可能不是流氓:又是一年清明?，F在大二。當然不會忘記初中有多瘋狂的迷戀他的音樂和他這個人。那時候聽清明雨上會腦補如果有MV就該是黑白畫面，正裝許嵩站在小雨中在墓碑上放一朵白菊。晚上做的夢就不太好了，夢里墓碑上是我的照片……初中同學應該記得吧[大哭]

2014-11-10 18:44:22 蛋撻皮衣:我的許嵩許嵩許嵩。喜歡你 本來與你就無關 何須在乎更多其他的聲音[可愛]

2018-04-05 07:17:10 新長征路上的-搖滾:那年剛聽這歌的時候我奶奶外婆還健在，如今她們都已駕鶴西去，最大的遺憾是因為駐守在祖國的西南邊陲二位最疼我的老人離世時我都在執行任務，我都沒能趕會去見最后一面，送上最后一程。奶奶，外婆，又是清明節了，我再也吃不到你們做的清明果，喝不到你們采的清明茶了，你們在那邊還好嗎？

2018-04-09 15:24:03 酥酥的醬:為何是清明雨上而非雨下？ 雨上是有你的天堂，雨下獨留我彷徨

2019-04-05 22:28:47 vinegar醋醋:當年清明有嵩鼠給我打電話唱這首歌。轉眼已經六七年

2019-04-05 22:28:46 遇見遇見遇見1997:今年的清明節沒有下雨

天氣很好 愿您也好??

2019-04-05 22:28:44 詩卿不詩情:初一的回憶

2019-04-05 22:28:30 月初寒霜凍佳人:又是清明雨上

解析json詳情

根據url容易看出limit是每頁的條數，offset是步長。隨便試了幾個參數，驗證猜想正確。解析requests返回的json結構時，開始第一頁的評論內容是hotComments，就都按照hotComments來解析。但是翻頁后出錯，原來后面其他頁的是comments。估計是網易把歷史的熱門評論放到第一頁，后面的是按時間倒敘的日常評論

####詞頻統計和停止詞

接下來對爬下來的txt文本進行詞頻統計，中文分詞用的是jieba庫，發現，和。等一類的無用詞出現的頻率也很高，于是在網上下載了一個停止詞的txt文件，將一些沒有的常見詞過濾掉，不參與統計

####詞云圖

剛開始的時候，圖片里的中文是亂碼，但是英文可以正常顯示。后來發現是要加上font_path='Hiragino Sans GB.ttc'，不然中文字體不能正常顯示，英文字體則可以直接支持。

####源碼如下

```python

# coding: utf-8

import requests

import json

import time

from wordcloud import WordCloud

import jieba

import numpy

import PIL.Image as Image

import io

headers = {

"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36",

"referer": "http://music.163.com/song?id=167882&market=baiduqk"

}

stop_path = "./source/stopword.txt"

comment_path = "./source/coments.txt"

獲取單頁評論，寫入文件

def get_comments(url):

res = requests.post(url, headers=headers)

comments_json = json.loads(res.text)

if ('hotComments' in comments_json):

comments = comments_json['hotComments']

else:

comments = comments_json['comments']

# w是寫，a是追加

with open(comment_path, 'a') as f:

for each in comments:

comment_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(each['time'] / 1000))

f.write(comment_time + ' ' + each['user']['nickname'] + ':' + each['content'] + '\n')

請求格式

def get_all_comments():

# 歌曲id

id = "167882"

page = 150

base_url = "http://music.163.com/api/v1/resource/comments/R_SO_4_" + id + "?limit=20&offset="

for p in range(page):

offset = p * 20

url = base_url + str(offset)

get_comments(url)

print("page " + str(p + 1) + " finish")

統計詞頻

def word_count():

with io.open(comment_path, encoding="utf-8") as file:

file = file.read()

stopwords = [line.strip() for line in open(stop_path).readlines()]

words = jieba.lcut(file)

counts = {}

for word in words:

if word not in stopwords:

# 不統計字數為一的詞

if len(word) == 1:

continue

else:

counts[word] = counts.get(word, 0) + 1

items = list(counts.items())

items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)

for i in range(50):

word, count = items[i]

print ("{:<10}{:>7}".format(word, count))

生成詞云圖

def word_cloud():

with io.open(comment_path, encoding="utf-8") as file:

file = file.read()

text = ''.join(jieba.cut(file))

mask_pic = numpy.array(Image.open("./source/1.jpg"))

stopwords = open(stop_path).read()

# 3.設置詞云的背景顏色、寬高、字數

wordcloud = WordCloud(

font_path='Hiragino Sans GB.ttc',

mask=mask_pic,

stopwords=stopwords,

background_color="white",

width=1200,

height=600,

max_words=500

).generate(text)

file_name = "./pic/" + time.strftime("%Y%m%d%H%M%S", time.localtime()) + ".jpg"

wordcloud.to_file(file_name)

print("save pic finish:" + time.strftime("%Y%m%d%H%M%S", time.localtime()) + ".jpg")

image = wordcloud.to_image()

image.show()

def main():

# 獲取前150頁評論

get_all_comments()

# 生成詞云圖

word_cloud()

# 統計詞頻

word_count()

if name == "main":

main()

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python爬音乐评论生成词云图_python爬虫+词云图，爬取网易云音乐评论的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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